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用于生物能源研究的人工智能和机器学习
生物能源技术办公室 (BETO) 致力于开发将国内木质纤维素生物质（例如农业残留物、林业残留物、专用能源作物）和废弃资源（例如城市固体废物、动物粪便、生物固体、塑料废物、沼气）转化为经济实惠的生物燃料和生物产品的技术，与同等石油基产品相比，这些技术可在生命周期内显着减少碳排放（温室气体减少至少 70%）。这些生物能源技术可以实现向清洁能源经济的过渡，创造高质量的就业机会并支持农村经济。这些活动的关键是关注过程技术经济和生命周期排放，确保开发经济可行且环保的技术。
2025 Jeffrey L. Pressman Awards
Maanas Sharma研究项目：“德克萨斯州2020年国会区的算法重新分配和集会” Alec在美国代表Juan Vargas办公室（D-CA，第52区D-CA，第52区）实习。德国和加拿大易卜拉欣·苏特·伊夫伦（Ibrahim Suat Evren）研究项目，包括教授。Scott Kominers和Yannai Gonczarowski（哈佛）Phillip Hood在Texas Mallika Pajjuri研究项目的Beto实习：“ Civic Synergy - Z Genert Z Generation Z Generation Z Generation” James Shaw Interplization of James Shaw Internsip of Boston市市长，市长的经济机会和包容>
通过联合藻类处理 (CAP) 将藻类生物质转化为燃料：2019 年技术现状和未来研究
致谢 作者感谢以下研究人员对这项工作的贡献：美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Lieve Laurens、Phil Pienkos、Eric Knoshaug、Tao Dong、Jake Kruger、Nick Nagle、Yat-Chen Chou、Christopher Kinchin、Bruno Klein 和 Zia Abdullah；爱达荷国家实验室 (INL) 的 Lynn Wendt、Brad Wahlen；以及重塑可再生能源藻类碳能量学 (RACER) (BETO 资助) 项目的其他合作伙伴。本报告根据这些研究人员提供的意见，概述了用于更新 NREL 技术现状 (SOT) 基准模型的关键单元操作的研究数据；然而，它并非旨在详尽总结所有研究活动、方法或数据输出，我们将参考这些研究人员和其他人的研究工作来提供进一步的背景信息。
IntellileKsika在Homo-Mex 2024：在西班牙语中检测均匀含量的内容，用机器学习
文本中的抽象仇恨言语分析很重要，其检测模型的开发提出了一个挑战，需要考虑各种方法，尤其是基于自然语言处理的方法。在同性恋2024共享任务的曲目3中提出的歌曲中同性恋术语的识别引起了人们的关注，因为这些事件在该地区创造了新知识。本文提出了传统的机器学习和深度学习算法的利用来比较其性能。在提交的运行中，团队使用NNLM嵌入的决策树取得了最佳效果，获得了0.482的宏F1分数，并具有类似BERT的模型（Beto），该模型获得了0.486的宏F1分数。这代表了一个非显着差异，表明该问题的模型行为没有实质性的区别，并且由于整体得分较低，因此需要进一步研究。
生物质去除和储存（BICR）
Acknowledgement: Thank you for our research partners, Yimin Zhang, Greg Avery, Ed Wolfrum, Dayo Akindipe, and Darren Peterson at National Renewable Energy Laboratory and Wenqin Li, Mengyao Yuan, Alvina Aui, Aaron Chew, and Allegra Mayer at Lawrence Livermore National Laboratory.感谢我们在Mote，Carba，Charm，Arbor Energy，Isometric，Stripe，Kodama和Carbon Conbon Connionment Laboratory的行业合作伙伴。该项目由DOE技术过渡办公室（OTT）与清洁能源示范办公室（OCED）合作，化石能源和碳管理办公室（FECM），能源效率和可再生能源办公室（EERE）以及Bioenergy技术办公室以及Bioenergy技术办公室（Beto）。能源部技术过渡部（OTT）是联邦政府最大的技术商业化支持者之一。成立于2015年，Ott Bolsters技术行业的市场技能，使清洁能源技术能够通过研究，开发，演示和部署到私营部门来实现我们国家的气候目标。访问我们的Energy.gov/technology Transitions了解更多信息，并订阅通过电子邮件获得我们最新的机会和成就。在Twitter和LinkedIn上关注我们。BICRS MMRV项目OTT计划经理：kyle.fricker@hq.doe.gov ott的通讯经理：（ Sean.sullivan@hq.doe.gov）也由Grantham Foundation提供了资金。BICRS MMRV项目OTT计划经理：kyle.fricker@hq.doe.gov ott的通讯经理：（ Sean.sullivan@hq.doe.gov）也由Grantham Foundation提供了资金。
请求有关可再生丙烷生产技术的信息，并使用日期：7/9/2024主题：信息请求（RFI）描述TH
请求有关可再生丙烷生产技术的信息，并使用日期：7/9/2024主题：信息（RFI）说明美国能源部（DOE），能源效率和可再生能源（EERE）生物环境技术办公室（BIOERE）技术办公室（BETO）正在要求有关与Crevertion＆Development和Development of Convertion＆Development和Development＆D）的信息和反馈（REAK）。此RFI的重点是了解可再生丙烷和其他可再生气体中间体的生产和使用供应链。具体来说，DOE想了解研发增加可再生丙烷的生存能力，以追求可持续航空燃料的新生产途径和市政废物的其他高影响力产品；农业残留物；森林资源；以及脂肪，油和油脂。在美国的背景，丙烷消耗平均每天约100万桶，约占总能源消耗的1％。2传统上，丙烷供应链起源于天然气加工副产品或原油炼油副产品。最近，可再生丙烷已成为生物燃料行业的新副产品或产品。例如，在生物脂肪，油和油脂（包括氢酯和脂肪酸（HEFA））的氢化物质中，将丙烷从甘油三酸酯上裂解，丙烷产量为5％，重量为5％。如果碳氢化合物进一步加热以增加可持续的航空燃料产量，则可能还有其他丙烷和其他气体中间体。3其他可再生丙烷和其他可再生气态中间体的生产，利用市政废物，农业残留物和森林资源也可能不在
人工智能用于现代电网和清洁能源经济的机会
ABPDU 先进生物燃料和生物产品工艺开发部 ADMS 先进配送管理系统 AI 人工智能 AMBER 用于生物能源研究的人工智能和机器学习 AMMTO DOE 先进材料和制造技术办公室 ARPA-E 高级研究计划局 - 能源 BER 生物和环境研究计划 BETO DOE 生物能源技术办公室 BIL 两党基础设施法 BTO DOE 建筑技术办公室 CCS 碳捕获和储存 CEQ 白宫环境质量委员会 CESER DOE 网络安全、能源安全和应急响应办公室 CESMII 清洁能源智能制造创新研究所 CMM 关键矿物和材料 CMRA 气候恢复力和适应性测绘 CPUC 加州公用事业委员会 DBMS 数据库管理系统 DCEP 数据中心能源从业者 DER 分布式能源资源 DLR 动态线路评级 DOE 能源部 ECOS 环境保护在线系统 EIS 环境影响声明 EMS 应急管理系统 EO 行政命令 EPA 环境保护署 ESA 濒危物种法案 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供应设备 FECM DOE 化石燃料办公室能源与碳管理 FERC 美国联邦能源管理委员会 FOA 资助机会公告 GDO DOE 电网部署办公室 GEB 电网互动式高效建筑 GET 电网增强技术 GHG 温室气体 GIS 地理信息系统 GW 吉瓦 HITL 人机协同
一个协调的研究驱动的
为了解决藻类生物质用于生物燃料和副产品的商业化开发方面的主要知识空白和障碍，一个合作联盟——综合筛选、品种优化和验证研究发展 (DISCOVR) 于 2016 年成立。该联盟由美国能源部 (DOE) 生物能源技术办公室 (BETO) 资助，由四个能源部国家实验室——太平洋西北国家实验室 (PNNL)、洛斯阿拉莫斯国家实验室 (LANL)、国家可再生能源实验室 (NREL) 和桑迪亚国家实验室 (SNL)——和亚利桑那州立大学的亚利桑那藻类技术与创新中心 (AzCATI) 组成。为了解决菌株选择障碍，以实现具有适当成分和培养弹性的高季节性生产力，实施了分层的菌株筛选流程。在第一层，在烧瓶培养中确定菌株的温度和盐度耐受性；在 Tier II 中，面积生物量生产力和组成在气候模拟光生物反应器中确定；在 Tier III 中，生产力和培养稳定性在室外水道中确定。表现最佳的菌株将前往 AzCATI 的藻类试验平台进行长期测试，以生成年度生物量生产力数据。在 DISCOVR 管道中进行菌株下调的同时，还会检验有关提高生物量生产力、改变生物量组成以提高内在价值以及提高培养稳定性和抗虫性的假设。进行技术经济分析以确定实验室研究中的有希望的发现或室外池塘养殖条件的拟议修改是否会转化为最低生物质销售价格 (MBSP) 的降低。在 DISCOVR 推出后的三年内，年生物量生产力从 11.7 克 -2 天 -1 增加到 17.6 克 -2 天 -1 ，导致 MBSP 从 824 美元/吨降至 611 美元/吨。