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第 4 层实施计划提案 - nyserda
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议按照委员会的指示，将 Tier 4 REC 出售给自愿市场，这将有助于纽约纳税人分担 Tier 4 计划的成本。4 尽管消费电子服务修改令指出“Tier 4 REC 的电子销售应具有竞争力，这样如果 Tier 4 REC 的需求超过供应，价格可能会超过纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 的采购成本”，但纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 目前不打算实施竞争性拍卖程序。纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 正寻求略微偏离消费电子服务修改令的这一方面，并正在寻求委员会批准本实施计划中详述的方法。如下所述，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议 Tier 4 REC 自愿销售流程遵循第 5 阶段实施计划 5 中详述的 Tier 1 REC 自愿销售流程。这将为那些试图从纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 购买 REC 的人提供一致性。这一点很重要，因为纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 于 2024 年完成了其首次自愿 REC 销售。此外，由于自 CES 修改令发布以来市场不断发展，采用这种方法对 Tier 4 REC 进行销售还将深入了解自愿市场对 Tier 4 REC 的需求。正如本实施计划后面所讨论的，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 和员工审查第一次年度预售的结果，以确定需求是否值得转向更复杂的拍卖流程。在这个阶段，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议 Tier 4 REC 的报价不低于纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 自己的净平准采购成本，包括任何经委员会批准的行政成本
地热储层工程
地热能（地球的自然热量）的非电气用途均记录了历史。电力于1904年在意大利拉德雷洛（Larderello）首次从地热蒸汽产生，但广泛利用被推迟到第二次世界大战之后。那时，在Larderello获得的经验表明，生产性的井排出了，可用于发电的过热蒸汽。在意大利和其他国家 /地区，对与拉德雷罗类似的地热区进行了探索。发现了一个或两个这样的区域，通常被称为“蒸气主导的系统”（例如，加利福尼亚州的间歇泉，在1920年代覆盖）。水力发电通常仍然可用，化石燃料的成本低，而地热能被认为是不可靠的。在大多数地热区域中，最热的井排出了水和蒸汽的混合物，液态水是主要的流体。这些混合流体系统通常称为热水或水为主系统。钻探到此类系统的井首先被视为故障，但是在1950年代初期，在新西兰获得的经验表明，蒸汽分数可以分开以发电。随后在全球范围内发展得更快，但是最有利的4'蒸气主导地位”的地区。新西兰以新的关注水为主的系统带领世界。地热储层工程很快成为公认的专业，许多技术从石油和天然气场工程和地下水水文学转移。但是，这些新的热流体储层在三个方面与知名类型有显着不同：（1）高温是至关重要的，不是偶然的； （2）在两相的关系中，气体和溶解盐的组成和杂乱在修饰水和蒸汽的特性方面非常重要； （3）地热储层通常涉及比其他类型更多的综合地质。因此，在新西兰开发的水库工程似乎已经避免了过度简化的趋势。新西兰的努力也从一个团队方法中受益匪浅，该方法利用地球科学家和工程师的专业发现，不仅在新西兰，而且在印度尼西亚，印度尼西亚和菲律宾的，发现，消除和生产地热液体。此外，专家之间免费交流信息的自由交换是规则，而不是例外。本书应被视为利用所有地球科学和工程学的重要一步，以获得地热储层工程的协调景观。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
可扩展制造的高折射率原子层-聚合物混合超表面，用于高效虚拟现实超光学
金柱勋 1 、成俊华 1 、金元中 2 、李建艺 3 、金洪允 1 、文成元 1 、张在赫 4 、金艺瑟 1 、杨英焕 1 、吴东乔 1 、灿雄
采用 TiO2 模板原子层沉积技术在金刚石膜上制备高 Q 纳米光子谐振器
电子束光刻：根据应用，将电子束光刻胶 (950K PMMA A4，MicroChem) 旋涂至 270 nm-330 nm 的厚度。接下来，在顶部热蒸发 20 nm Au 的导电层，以避免光刻过程中电荷积聚。为了进一步减轻充电效应，我们使用了相对较低的束电流 (0.3 nA)、多通道曝光 (GenISys BEAMER) 和减少电子束在一个区域持续停留时间的写入顺序。光刻胶的总曝光剂量为 1200 uC/cm2，电压为 100 kV (Raith EBPG5000 plus)。曝光后，我们用 TFA 金蚀刻剂 (Transene) 去除导电层，并在 7 C 的冷板上将光刻胶置于 1:3 MIBK:IPA 溶液中显影 90 秒，然后用 IPA 封堵 60 秒，再用 DI 水冲洗。原子层沉积：在进行 ALD 之前，我们在 ICP RIE 工具 (PlasmaTherm Apex) 中使用 10 sccm O2 和 50 W ICP 功率进行三秒等离子曝光，以去除残留聚合物。使用此配方，PMMA 蚀刻速率约为 2.5 nm/s。对于 TiO 2 沉积，我们使用商用热 ALD 室 (Veeco/Cambridge Savannah ALD)。使用四（二甲酰胺）钛 (TDMAT) 和水在 90 C 下沉积非晶态 TiO 2，交替脉冲分别为 0.08 秒和 0.10 秒。沉积期间连续流动 100 sccm N 2，前体脉冲之间的等待时间为 8 秒。沉积速率通常为 0.6 A/循环。 ICP 蚀刻程序：我们通过氯基 ICP RIE 蚀刻（PlasmaTherm Apex）去除过填充的 TiO 2，基板偏压为 150 W，ICP 功率为 400 W，Cl 2 为 12 sccm，BCl 为 8 sccm。蚀刻速率通常为 1.5-1.7 nm/s。SEM 成像：在 5 nm Cr 导电层热沉积后，使用 Carl Zeiss Merlin FE-SEM 对纳米光子结构进行成像。FDTD 模拟：使用 Lumerical 有限差分时域软件模拟环形谐振器、光子晶体腔和光栅耦合器。透射光谱：我们使用自制的共焦显微镜装置，该装置具有独立的收集和激发通道，以进行透射光谱。脉冲超连续源 (430-2400 nm，SC-OEM YSL Photonics) 和光谱仪 (1200 g/mm，Princeton Instruments) 用于宽带测量。为了对单个腔体谐振进行高分辨率扫描，我们使用 50 kHz 线宽、可调 CW 激光器 (MSquared) 进行激发，并使用雪崩光电二极管 (Excelitas) 进行检测。金刚石膜：通过离子轰击 34 生成 500 nm 厚的金刚石膜，并在阿贡国家实验室通过化学气相沉积进行覆盖。在对离子损伤层进行电化学蚀刻后，去除悬浮膜并用 PDMS 印章翻转。然后使用 ~500 nm 的 HSQ 抗蚀剂将它们粘附到 Si 载体上，并在氩气中以 420 C 的温度退火 8 小时。最后，使用 ICP 蚀刻法将膜蚀刻至所需厚度，蚀刻气体为 25 sccm Ar、40 sccm Cl2、400 W ICP 功率和 250 W 偏压功率。蚀刻速率通常为 1.2-1.4nm/s。
退休计划比较第 6 层
离开 SUNY 并转投其他雇主而必须加入 ERS/TRS 的 ORP 成员将无法在他们作为 ORP 成员的任何期间内在 ERS/TRS 中获得服务积分。 ERS/TRS 和 ORP 允许恢复等级。也就是说，如果您加入一个等级，离开州政府服务并在稍后返回，您将能够维持现有会员资格的等级，而不受您重新加入时有效的等级规定的保护。如果您从 ERS/TRS 转到 ORP，您将以当前（供款）等级加入 ORP。 1999 年 4 月 1 日和 2000 年 10 月 1 日在公共服务部门工作的 ERS/TRS 第 1 或第 2 级成员将每服务一年额外获得一个月的服务积分，最长可达 24 个月。由于 ORP 福利不以服务年限为基础，因此 ORP 中没有类似的规定。
开发了FTOB，一种由DNA制成的荧光标签，具有高光稳定性
[概述]生命科学研究和阐明疾病机制需要高的时间分辨率，这允许观察蛋白质和其他物质在毫秒中的精细运动。现有的蛋白质标签具有有限的光稳定性和亮度，使这些观察结果变得困难。 该研究团队由Tohoku大学跨学科科学领域研究所的Niwa Shinsuke领导，Kita Tomoki的一名研究生开发了一个名为“ FTOB（Fluorescent-LabeLed Tiny DNA折纸）的新荧光标签”，使用DNA与DNA进行了DNA，并与Associent in University a Engine atiforing Mie Suie Mie Yuki合作。与常规标签相比，该FTOB不太可能引起光漂白或眨眼，并且通过极高的时间分辨率，可以观察到蛋白质的运动至少几十分钟。此外，FTOB被设计为使用称为“ DNA折纸”的技术自由重组，就像块一样，可以广泛应用于研究生命现象，例如细胞分裂和与各种疾病（例如阿尔茨海默氏病和癌症）相关的蛋白质。 该结果于2025年2月11日在线发表在“学术杂志”细胞报告物理科学报告中。
实现高生产率，高转化率和高收率的酵母发酵的策略
[3]。微藻生物量中碳水化合物的发酵是生产生物燃料的替代途径，尤其是因为某些微藻物种的淀粉，葡萄糖和/或纤维素在干重的基础上超过50％，没有木质素含量[4,5]。已经开发出各种方法将藻类生物量碳水化合物水解成可发酵的化合物[2,6,7]。尽管碳水化合物占干重的40％或更高的微藻生物量，但藻类水解物通常含有低糖浓度。例如，使用H 2 SO 4对小球藻生物量的水解产生了15 g/L的可发酵糖[8]。因此，对糖浓度相对较低的水解物必须有效，以实现高产量，糖转化率和生产力。具有游离细胞的传统发酵在可以实现的糖转换的体积生产率和程度上受到限制。批处理发酵的糖转化率很高，但体积生产力较低，尤其是当考虑排水，清洁和填充生物参与者的时间时。饲料批次发酵可以提高生产率，但仅适用于具有高糖浓度的原料，而生物质水解物并非总是可能的。最后，与游离细胞的连续培养的体积产生性受到生物催化剂的特异性生长速率的限制，尤其是对于糖浓度较低的水解产物。当使用游离细胞时，连续培养中的糖含量也很低。由于细胞保留在反应堆内，与生长速率的解耦操作相比，固定的细胞技术具有比使用自由细胞的固定型生产率明显更高的体积生产率[9,10]。细胞固定还可以促进其他策略，以提高糖至产品转化的产量（碳转化效率）以及下游加工的成本较低[11]。不合理的酵母细胞。
