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认证能源经理®培训计划
• 考生拥有印度政府能源效率局 (BEE) 颁发的 CEA 或 CEM 认证 • 考生已获得加尔各答大学 IISWBM 颁发的 MBA-PS 学位或公共系统管理硕士 (MPSM) 学位（主修能源管理）或能源管理研究生文凭（经 AICTE 批准）。 CEM 考试将在预定的在线考试窗口期间通过 ProctorU 进行，考生需具备相关经验，且拥有 (AICTE/UGC/AIU/此类机构) 认可的大学或学院的学位，并且已提前提交完整的 CEM 申请并缴纳费用，有资格参加考试。 培训研讨会费用（单位：INR）* 50000 考试费用（单位：INR）* 40000 * 加收 18% 的商品及服务税。 由申请人的 AEE 分会主席/副主席推荐的活跃 AEE 成员可享受高达 5% 的折扣
评估电动汽车的国际标准......
BSI PAS 1878:2021 能源智能家电 – 系统功能和架构 – 规范更像是监管标准，而非技术标准。它规定了一种架构，其中需求侧响应服务提供商 (DSRSP) 与客户能源管理器 (CEM；功能或物理单元) 交互，而后者又与能源智能家电 (ESA) 交互。OpenADR 被列为管理 DSRSP 和 CEM 之间“接口 A”的一种选项，但 CEM 和家电之间“接口 B”的标准尚未确定。这与 AS/NZS 4755 方法相反，在 AS/NZS 4755 方法中，家电的交互和性能受到严格规定，但“上游”平台尚未确定。声称符合 BSI PAS 1878:2021 的 EVSE 产品是否会上市以及如何测试这些产品，还有待观察。
要点：电力行业快速脱碳首批行动计划
清洁能源部长级会议 (CEM) 就电力部门快速脱碳的经验教训向各国能源部长提交了一份合作报告，并在 2022 年 9 月在美国举行的第 13 届清洁能源部长级会议 (CEM13) 上进行了介绍。鉴于在 CEM13 上学到和讨论的这些经验教训，一些司法管辖区表示有意制定电力部门脱碳行动计划，并将于 2023 年 7 月在印度举行的 CEM14 上发布。这些行动计划得到了 21 世纪电力伙伴关系和其他 CEM 工作流通过直接技术援助和能力建设的支持，旨在根据每个国家现有的电力部门目标和活动侧重于特定的实施行动，并为各国提供展示电力部门脱碳领导力的机会。第一套行动计划已由印度、澳大利亚、智利、欧盟和英国制定。
云母人工智能有限公司
多个先进的模块为临床医生创建了一个强大的工具，以解决乳房密度的独特挑战，并提高乳房 X 线摄影和 CEM 的准确性和效率。利用大量带注释的 CEM 和乳房 X 线摄影图像，我们训练了深度学习算法并开发了创新模型，可以从训练数据中学习模式和结构并生成看起来相似的新图像。这是生成式人工智能在现实世界中的应用。
人为汞排放的全球情景
工业流程，CEM…水泥，NFME…非有产金属生产，ASGM…手工和小型黄金开采，流行音乐……人口…人口，GDP…国内生产总值，国内生产总值，MEX…市场汇率，PPP…购买权力平等。燃料使用的预测（梳子和不同的燃料），运输，Ind_proc，Cem，NFME，Pop＆GDP来自世界能源Outlook 2022（IEA 2022）。来自Gomez-Sanabria等人的废物数据。2022。PGOLD和ASGM…本研究（请参阅第3节）
系统成本、总容量结构和区域上限
摘要 容量扩展模型 (CEM) 是用于国家至大陆规模的长期能源规划的优化模型。它们通常需要大量计算，因此需要简化，其中一种简化就是减少时间表示。本文研究了使用代表性周期来减少 CEM 中的时间表示会如何扭曲结果（与按整年顺序排列的基准模型相比）。测试模型是适用于欧洲的通用 CEM。我们在风能和太阳能渗透率达到 90% 的情况下测试了简化模型的性能。使用三个准确度指标：(i) 系统成本、(ii) 总容量组合和 (iii) 区域容量。我们发现：（i）系统成本在 10 个代表日内就能很好地表示出来（与基准的偏差约为 5%），（ii）容量组合在 50 个或以上的代表日内通常能很好地表示出来（偏差约为 20%），（iii）区域容量组合在 250 个代表日内与基准的偏差较大（> 50%）。我们得出结论，建模者在展示这三个方面的结果时应该注意误差幅度。
温度测量咨询委员会（CCT）
成员：M. Akoshima（NMIJ/AIST）、K. Anhalt（PTB）、S. Bell（NPL）、RA Bergerud（JV）、R. Caballero Santos（CEM）、V. Cabral（IPQ）、D. Cardenas-Garcia（CENAM）、D. del Campo Madonado（CCT 主席、CEM / CIPM）、EJUSA（EJU）、YN. MC、A*STAR）、X. Feng（NIM）、V. Fernicola（INRIM）、J. Ferreira（IPQ）、V. Fuksov（VNIIM）、C. Gaiser（PTB）、R. Gavioso（INRIM）、B. Hay（LNE）、F. Jahan（NMIA）、S. Janssens（MSL）、M. Kalemci（UME）、Y.-G. Kim（KRISS）、L. Knazovicka（CMI）、S. Kondratiev（VNIIM）、T. Kopunec（SMU）、VG Kytin（VNIIFTRI）、S.-W. Lee（KRISS）、W. Lei（NMIA）、X. Lu（NIM）、G. Machin（NPL）、MI Maniur（SMU）、JM Mantilla（CEM）、M.-J. MartínHernández（Cem），E。Martines-Lopez（Cenam），B。MascarenhasLozano（Inmetro），A。Merlone（Inrim），C。Meyer（Nist），MJT Milton，MJT Milton（BIPM），BIPM主任，R。Mokhutsoane（R.Mokhutsoane（Nmisa），R.R.R.R.Moretz soher（NMI） RC），AA Falnes Olsen（JV），M。Panman（VSL），P。Pavlasek（SMU），J。Pearce（NPL），A。Peruzzi（NRC），A。Rakonjac（MSL），P。Rourke（NRC），M.Sadli（Lne-LCM/CNAM） Nift），F。Sparasci（LNE），R。Strnad（CMI），S。Tabandeh（Mikes），W。Tew（Nist），E。Vander Ham（Nmia），M。Vinge（vniiftri），L。Wang（a*star），I.Yang（Kriss），S.Yang（Kriss），S。YeYe（N. n. ye）。
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
一种机器学习算法，以定义慢性炎症性脱髓鞘性多神经病（CIDP）
•慢性炎症性脱髓鞘性多神经病（CIDP）是一种罕见的，严重的自身免疫性疾病，会导致外周神经的脱髓鞘和轴突损伤。efgartigimod是用于治疗CIDP的第一个也是唯一的也是FDA批准的新生儿FC受体（FCRN）阻滞剂。•需要一种成本效益模型（CEM）才能将efgartigimod与CIDP中的护理标准进行比较。到此范围，从头状态转变CEM正在概念上。该分析旨在确定构成国家转变模型基础的临床相关健康状态。每个状态应代表同质的健康状况，状态的规范应反映CIDP的生物学/理论理解。•为了确定健康状况，开发了一种机器学习（ML）算法，该算法根据疾病引起的功能限制对CIDP严重程度进行了分类。