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最佳综合能量的水系统修改...
2024年6月20日摘要全球稳定和经济增长面临的最大挑战之一是气候变化。考虑到综合能量水系统中能量和碳排放之间的联系，已经进行了许多研究。，即使水系统的碳排放量对全球变暖产生了重大贡献，水部门及其最终的碳排放量也大多被忽略了。还应评估来自各种水源的碳足迹，以建立具有最小环境影响的最佳集成系统。本文旨在研究水部门的碳排放对综合水系统设计的影响。提出了一个由水捏计划图（WPPD）技术组成的框架，以计算两个水源的加工（即淡水和综合能量水系统中处理过的水）的碳发射。提出了对水过程的设计修改，以实现集成系统的所需碳排放目标。案例研究的结果表明，与处理水相比，制造过程中的淡水供应和使用量增加了86％，因为其满足水需求的供应量增加了66％。水源供应量进行了相应的调整，并实现了5％的碳排放量。考虑来自水源的碳排放和能源系统的碳排放可以为能源，水和碳排放提供更现实的目标，以最佳设计集成的能量水系统。关键词：综合能量水系统，水计划捏图，能源规划捏图，碳排放，能量碳水纽带1.0简介世界在朝着可持续发展发展的同时迅速前进。因此，能源消耗的增加[1]。全球一个重要的关注是如何为70亿个城市居民提供足够的水和能源服务，同时保持体面的生活水平。这个问题比看起来要复杂得多，因为水和能量是密不可分的，不应被视为单独的系统[2]。创新能源技术的发展可能会大大减少对常规化石燃料的依赖，同时促进能源供应的转化[3]。活生生受到能源和水资源使用引起的碳排放的影响，其未来受到了极大的威胁。这三个要素（能量，水和碳）是相互关联的，并且具有复杂的关系，例如水生产和分配所需的能量，能源产生所需的水以及能量消耗co 2 [3]。这种相互关系被称为能量水碳（EWC）Nexus [4]。
苏格兰潮汐流能量的经济评论
•开发软基础设施，例如准备具有相关技能和培训的工人管道。这可能包括从石油和天然气部门过渡的人。•与其他成立的离岸领域（包括海上风能）的供应链和基础设施合作的机会。•建立坚硬的基础设施，例如港口，港口和国家电网功能。最后，苏格兰应利用其良好的企业和创新支持组织的丰富经验，以完成持续设备开发和国内供应链能力现代化的复杂任务。如果成功的话，苏格兰准备成为领导成功发展和部署创新的潮汐溪流设备和农场的代名词。
基于能量的目标特定药物生成模型...
自 20 世纪 90 年代基因组学时代来临以来，药物发现经历了从表型方法到基于靶标的方法的转变（ Swinney 和 Anthony，2011 ）。人类基因组编码的大多数药物靶标都是复杂的多聚体蛋白质，通过与药物分子结合可以改变其活性（ Overington 等人，2006 ）。配体化合物是一种物质，如果它们在结构上互补，则能与蛋白质靶标的结合位点形成复合物以产生治疗效果（见图 1 ）。在分子空间中导航以寻找具有高结合亲和力的分子化合物称为靶标特定的从头药物发现。传统上，最初通过筛选市售化合物库来识别配体，然后将其逐一与蛋白质靶标对接。这种配体的发现和优化过程可能非常耗时耗力，而且成功率较低（Keserü 和 Makara，2009 年）。计算方法可以有效地加速药物开发的几乎每个阶段。大多数计算方法都基于生成机器学习模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE)（De Cao 和 Kipf，2018 年；Li 和 Ghosh，2022 年）。然而，这些生成模型几乎不适用于针对特定目标的药物发现，因为它们仅仅学习分子分布。文献中也存在一些针对特定目标的计算方法。例如，Gupta 等人（2018 年）开发了一个生成 RNN-LSTM 模型来生成有效的 SMILES 字符串，并使用已知针对特定蛋白质靶标的活性药物对该模型进行微调。不幸的是，这种关于蛋白质结合剂的先验知识有时是无法获得的，尤其是对于新发现的靶标。Grechishnikova 的一项最新研究（2021 年）通过将靶标特异性药物设计定义为机器翻译问题，释放了这一限制。然而，这种非生成模型设计仅提供从靶标到配体的概率映射，因此无法对药物靶标的配体候选物进行采样。CogMol
固体的总能量的快速准确预测...
摘要我们使用图形卷积神经网络（GCNN）来快速准确地预测固体溶液二元合金的总能量。gcnns允许我们抽象固体物质的晶格结构作为图，从而将原子建模为节点和金属键作为边缘。此表示自然结合了有关材料结构的信息，从而消除了对标准神经网络（NN）方法所需的计算昂贵数据预处理的需求。我们在Ab-Initio密度功能理论（DFT）上训练GCNN，用于铜金（CuAU）和铁铂（FEPT）数据，这些数据是通过运行LSMS-3代码而生成的，该数据实现了OLCF SuperCutisters titan and Immit的LSMS-3代码，该代码实现了本地自称的多重散射方法。gcnn在计算时间方面，按数量级胜过Ab-Initio dft模拟，以产生给定的原子结构的总能量的估计。我们通过使用根平方的误差来量化深度学习（DL）模型的预测质量，将GCNN模型与标准NN的预测性能进行比较。我们发现，GCNN的可达到的准确性至少比MLP的数量级好。
储能量的排放效应频率调节
摘要：随着美国可再生能源产生的增加，越来越多的频率调节以确保电网的稳定性。快速升起的天然气植物通常用于频率调节，但这会导致与化石燃料燃烧有关的排放。储能系统（ESS），例如电池和飞轮，提供了替代的频率调节服务。但是，充电和排放存储系统的效率损失会导致额外的发电要求和相关排放。在文献中收取和排放ESS的这些间接排放没有很好的了解，大多数消息来源都表明，用于频率调节的ESS的排放较低，而没有量化这些排放。我们创建了一个模型，以估算提供频率调节的ESS的三种排放（CO 2，NO X和SO 2），并将它们与提供相同服务的天然气厂的排放。当天然气厂以
液态氙平均电子激发能量的测量
摘要 使用液态氙作为靶材的探测器被广泛应用于稀有事件搜索。关于相互作用粒子的结论依赖于对沉积能量的精确重建，而这需要借助放射源对探测器的能量标度进行校准。然而，微观校准，即将激发量子数转换为沉积能量，也需要充分了解在液态氙中产生单个闪烁光子或电离电子所需的能量。这些激发量子的总和与靶材中沉积的能量成正比。比例常数是平均激发能量，通常称为 W 值。在这里，我们展示了在带有混合（光电倍增管和硅光电倍增管）光电传感器配置的小型双相氙时间投影室中通过电子反冲相互作用对 W 值进行测量的方法。我们的结果基于在 O (1 − 10 keV) 处使用内部 37 Ar 和 83m Kr 源以及单电子事件进行的校准。我们得到的值为 W = 11 . 5 + 0 . 2 − 0 . 3 ( syst .) eV，统计不确定性可忽略不计，低于之前在这些能量下测量的值。如果得到进一步证实，我们的结果将与模拟液态氙探测器对粒子相互作用的绝对响应相关。
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。
重塑学生对工作和能量的错误观念
根据建构主义理论，学生只有通过自己的知识构建才能理解各种概念（例如 Bachtold，2013 年；Chrzanowski 等人，2018 年；Fratiwi、Samsudin、Ramalis 和 Costu，2020 年；Khanna、Mello 和 Revzen，2012 年；Kiryak 和 Calik，2018 年）。这似乎是合理的，只有通过学生重建自己的知识才能克服误解（例如 Aksit 和 Wieber，2020 年；Fratiwi 等人，2019 年；Kaniawati 等人，2019 年；Lin、Hsu 和 Yeh，2012 年）。学生有一些概念可以解释一些数学和科学现象，但这些概念与教学中提出的当前公认的学科概念不同。由于学生的概念通常与所教的概念不同，并体现了学生的推理能力，因此物理和科学教育必须认真对待这些概念（Alanazi，2020）。误解是如此
接受角对电荷传输和能量的影响……
本文从理论和实验两个方面研究了 C 4 + 与氢原子碰撞的电荷转移过程。我们的理论研究基于电子-核动力学方法，该方法用于研究态间和总电子捕获截面的贡献。我们的理论结果与 C 4 + 与氢原子碰撞的绝对总截面的实验测量结果相辅相成，该测量采用离子原子合并束技术，在橡树岭国家实验室的改进设备中以相对碰撞能量 0.122–2.756 keV/u 进行。我们发现，在实验结果中，在碰撞能量为 0.5 keV/u 附近观察到的结构是由于 3 ℓ 捕获截面、电子和核动力学的耦合以及实验配置中的接受角的综合贡献。我们还报告了 C 4 + 的动能损失和停止截面。我们发现，C 4 + 在相对碰撞能量介于 0.1 至 10 keV / u 之间时会获得能量，最大值为 ∼ 1 keV / u。我们的理论研究表明，要与合并光束实验结果进行比较，必须考虑合并路径长度对仪器的影响。