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监管见解 - CER
印度电力行业的清洁能源转型不仅需要开发可再生能源，还需要取代现有的化石燃料。与运输中使用的化石燃料中混合生物燃料类似，全国的政策和监管环境鼓励在燃煤电厂中使用生物质作为共燃燃料。实施这一举措不仅应依赖严格的目标，还应依赖供应链的发展，以充分满足电力行业的生物质需求。发展生物质可再生能源电厂的历史经验表明，这种新需求的产生往往会导致燃料价格大幅上涨，特别是由于缺乏足够的供应链和规模经济，因为生物质收集面积扩大以满足电厂的生物质燃料。考虑到燃煤电厂的整体容量，分阶段对燃煤电厂的生物质混合方法将允许生态系统的发展，同时也为投资者在发展供应链方面提供监管确定性。考虑到贸易/存储等因素，对生物质进行核算，以及需要确定 RPO/RGO 的核算，这些是确保两方面都具有透明度的关键。我们还强调需要修改生物质利用辅助消耗的计算方法。《2003 年能源法》第 62 条授权相关委员会发布关税确定条例，并设定多年绩效目标，包括网络损失目标。各州政府“批准”目标轨迹可能会导致程序延误，也会影响委员会的作用。此外，在“批准”损失减少和作为国有配电公司的所有者时，很难确保利益分离。各州的 MYT 条例规定了收益和损失的分享，对收益分享采取了差异化的方法，收益可以平等分享，但损失分担可以保护消费者的利益。鉴于 SERC 已经发布了 MYT 法规，中途改变方法可能会导致法律后果。CER 的一项研究为包括电力部门在内的所有基础设施子部门的 RoE 估算提供了见解。除此之外，提供 RoE 的方法还需要考虑在项目整个生命周期内估算权益的方法。各州的净计量安排通常规定将非义务实体在州内生产和消费的可再生能源分配给配电公司的 RPO。该框架通常倾向于配电公司，并降低了对可再生能源的投资激励。此外，允许配电公司索取所有 CDM 收益的提议不会激励可再生能源项目投入资源来完成 CDM 流程。
收入合规官 I – 10713
税收合规官 I 是税收部门的永久全职职位。职位遍布全州。这是阿拉巴马州和地方税收法律执行方面的专业收税工作。最低要求 • 获得经认可*的四年制学院或大学的工商管理、会计、金融、公共管理或相关领域的学士学位。处于最后一学期或最后一季度的大四学生可以申请并被列入就业名册；但是，申请人必须在开始工作之前向招聘机构提交证明已完成学士学位的文件。申请人必须在申请表上注明预计毕业日期。其他要求 • 某些职位要求在任命时持有有效的阿拉巴马州驾驶执照。
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
电池 - CERES研究存储库
摘要：将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要，因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外，电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统（BTMS）在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测，但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统，该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数，从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS），并考虑了各种输入参数，例如环境温度，电池电流温度，内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子（NCA和LFP）圆柱细胞进行的，以在不同条件下验证系统的准确性，包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单，以确保实时的工业适用性。
Energies -CERES研究存储库
摘要：沙特阿拉伯王国（KSA）的经济和社会发展导致电力消费迅速增加，而住宅部门的消耗约占总发电量的50％。KSA很大程度上取决于不可再生能源，政府已经产生了沙特愿景2030。该计划旨在减少该国对化石燃料的依赖，并减少相关问题，例如空气污染。沙特愿景2030结合了可再生能源和新的建筑设计，例如，计划中的Neom城市将是零净能源。本研究介绍了如何通过屋顶建筑物中的屋顶光伏发电量最大程度地减少Neom对国家电网的依赖。该研究开发了一种屋顶PV的技术经济模型，其电池存储适用于可能在Neom City（别墅，传统房屋和公寓）建造的现有住宅建筑类型，并评估PV面板的最佳PV尺寸，电池存储容量和最佳方向。该研究使用Homer Pro来计算净现在成本，水平的能源成本，PV面板的方向以及最佳的PV系统尺寸。VILLA的PV系统的最佳尺寸为14.0 kW，传统住宅为11.1 kW，公寓为10.3 kW，每个容量为12 kWh。
1- 简介 - CERES 研究资料库
技术转让涉及知识从技术开发者或拥有者流向从知识中受益的技术获取者。本文提出了一个模型，用于评估发达国家向发展中国家的复杂技术转让项目中的知识流。所提出的知识流模型是通过将知识粘度和速度的概念与架构和组件知识的概念相结合而建立的。该模型基于这样的理念：向资源有限的组织（例如发展中国家的组织）转移知识，一方面需要在粘度和速度之间取得平衡，另一方面需要在架构和组件知识之间取得平衡。知识流模型已在三个地球观测小型卫星合作项目的数据上进行了测试，阿尔及利亚利用这些合作项目来从国外获取小型卫星技术并建立本地能力。该模型的实施表明，合作项目只能获得脱离当地环境的浅层架构知识。研究结果反映了合作项目机制的局限性以及技术获取者在实现适当的组件/架构和粘度/速度平衡方面面临的挑战。关键词：小型卫星技术转让；技术转让建模；发展中国家；复杂技术转让；知识流。
航空航天 - CERES 研究资料库
摘要：飞机维护已被确定为航空业许多高风险领域的一个关键关注点；仍然是商业航空运输业中许多事故和严重事件的偶然/促成因素。本研究的目的是回顾和分析 2003 年至 2017 年期间发生的与飞机维护相关的事故和严重事件，以更好地了解因果因素和促成因素。为此，编制了与维护相关的事故和严重事件数据集，然后通过主题分析方法进行定性分析。使用 NVivo 软件对这些事件进行编码可以开发分类法 MxFACS。然后由主题专家评估编码输出，并确定评分者间一致性值以证明研究过程的严谨性。随后，根据事件与已知事故类别（如失控、跑道偏离）的关系对事件进行了评估。发现最常见的维护事件后果是跑道偏离和空中返航，第二级类别与发动机和起落架系统故障有关。最大的维护因素问题是“维护程序不足”和“检查未发现缺陷”。在死亡人数方面，“碰撞事件”是最突出的后果，“发动机相关事件”是最重要的事件，“维护程序不足”是最令人担忧的维护因素。该研究的结果可以与现有的风险分析方法结合使用，并使利益相关者能够开发通用或定制的领结。这可能识别系统中现有的障碍以及弱点，从而能够在组织和行业范围内制定缓解策略。
脑肿瘤指南
放射治疗 - USL / IRCCS公司神经科学研究所，博洛尼亚放射疗法肿瘤学，大学和平民观点，布雷西亚图像诊断，坎帕尼亚大学，坎巴尼亚大学，“ luigi vanvitelli”，napania naples naples naples naples naples naples naples naples naples n irccs HospitA神经元学E神经炎症，IRCCS Mondino基金会，帕维亚放射学，肿瘤学和解剖学科学系，萨皮恩扎罗马大学诊断和公共卫生系，维罗纳大学肿瘤学系，海洋医院，NAAPLES NAPLES IRCCINITION IRCRANAGICS IRAGICAL INTROGIAL STICITITION BALOGINAL STICITION IRAGICS IRLOGIAL STICITION STICITION STICITISTIC肿瘤学，肿瘤学，肿瘤学。 1，Oncolo-GICICO VENETO IOV-IRCCS，PADUA MAURIZIO MASCARIN（放射治疗师）Maura Massimino（儿科医生）
传感器 - CERES研究存储库
脑电图（EEG）是一种广泛认识的非侵入性方法，用于囊化脑生理活性。在大多数医院环境中，它的成本效益，可移植性，易移，管理便利性和广泛可用性而脱颖而出。与其他关注解剖结构（例如MRI，CT和fMRI）的神经影像模式不同，EEG擅长提供超高的时间分辨率，这是对脑功能的深入了解的重要资产[1]。脑电图数据的经验解释主要依赖于不同生物学状态（例如，觉醒与睡眠[2]）和阵发性和形态学特征[3]的鉴定（例如，觉醒与睡眠[2]）以及常见的放电[4]。对外部刺激和激活程序的反应性，例如间歇性的光刺激或过度换气，在EEG分析中也起着显着的作用[5，6]。尽管这些实际方法在许多情况下很有价值，但它们通常没有捕获大脑网络各种解剖成分之间的复杂，动态和非线性相互作用。这些相互作用经常隐藏在脑电图记录中，超过了训练有素的医生的观察能力。这种监督得到了各种神经疾病的大量证据的支持，包括癫痫，神经退行性痴呆症，神经精神病学和运动障碍以及正常的认知范式[7]。此外，脑电图数据本质上是非平稳的，并且易受噪声来源的敏感，尤其是频率干扰。因此，从原始脑电图数据中有效删除噪声是要提取有意义的信息，以准确反映大脑活动和状态[8]。近年来，基于机器学习的方法吸引了相当大的关注，因为它们在嘈杂的脑电图记录中针对各种应用程序揭示了基本模式的特殊能力。本期特刊是传播EEG信号预处理，建模，分析及其应用中原始高质量研究的平台，特别关注机器学习和深度学习技术的利用。所涵盖的申请范围包括以下内容：•医疗保健申请，包括癫痫（贡献1-3）和麻醉（贡献4）； •与情感有关的研究（贡献5-7）； •运动图像研究（贡献8-10）； •研究外部刺激（贡献11-13）； •有关心理工作量的研究（贡献14-15）； •满意度的研究（贡献16）。