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Eskom 工厂标签缩写标准 - eTenders 门户
2.3.1 披露分类 ................................................................................................................................................ 4 2.4 缩写 ................................................................................................................................................ 4 2.5 角色和职责 ........................................................................................................................................ 4 2.6 监测流程 ................................................................................................................................................ 4 2.7 相关/支持文件 ...................................................................................................................................... 4
Eskom 工厂标签缩写标准 - eTenders 门户
2.4 缩写 ................................................................................................................................................ 4 2.5 角色和职责 ................................................................................................................................ 4 2.6 监测流程 ................................................................................................................................ 4 2.7 相关/支持文件 ................................................................................................................................ 4
独立和网格混合可再生能源的技术和经济评估：ESKK了eh了技术大学的案例研究
由于需求量高，化石燃料的人口增加和耗尽，因此在世界范围内使用了续签能源，尤其是用于混合系统。混合系统应最佳尺寸，因此该研究的目的是确定独立和网格混合动力系统的技术和经济评估，以为Eskişeşehir技术大学的电气和电子工程提供电力。混合优化模型用于实现独立的和网格混合系统的最佳配置，并且这些系统彼此组合以根据网络现有成本（NPC）（NPC）和能源成本（COE）来查看最经济的。结果表明，这两个系统的最佳配置是带有198kW PV面板和网格的PV/GRID混合系统。它的NPC和COE为168万美元和0.176 $/kWh，但由于可再生能源分数低（RF），因此不环保作为独立系统。总体而言，通过使用混合可再生能源系统（HES），该研究正试图解决常规能源的可靠性，成本和环境问题的问题。
推荐引用 推荐引用 Asatiani, Aleksandre；马洛，佩卡； Nagbøl，佩·拉德伯格；彭蒂宁，埃斯科；林塔-卡希拉，塔帕尼；和 Salovaara, Antti (2020)“解释黑盒人工智能系统行为的挑战”，MIS 执行季刊：第 1 卷。 19：一号。 4、第 7 条。可参见：https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/7
人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性，代理通过其输出影响环境（例如，对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为）。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要，在强化学习中，人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习，并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中，它不太可能正常运行（例如，经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳）。因此，人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
用于癌症治疗的靶向纳米药物，从基础到临床试验 Zahra Eskandari 1,2、Fatemeh Bahadori 2、Burak Celik 3、Hayat Onyuksel 4
1. 土耳其伊斯坦布尔耶尔德兹技术大学科学与艺术学院化学系、生物化学系。2. 土耳其伊斯坦布尔贝兹米亚莱姆瓦基夫大学药学院药物生物技术系。3. 土耳其伊斯坦布尔贝兹米亚莱姆瓦基夫大学药学院药物生物技术系。4. 美国伊利诺伊州芝加哥伊利诺伊大学芝加哥分校生物制药科学系。收到日期，2020 年 2 月 1 日；修订日期，2020 年 4 月 1 日；接受日期，2020 年 4 月 27 日；发布日期，2020 年 4 月 30 日。摘要 - 传统的全身化疗涉及药物分子在体内的广泛分布，从而对健康组织造成毒副作用并限制药物作用部位所需的治疗剂量。为了减少副作用并提高药物疗效，最近对化疗的研究集中在药物靶向上。靶向治疗可以通过多种机制实现，包括； 1) 使用针对疾病生物标志物的抗体作为药物，2) 使用抗体（或肽）作为与药物分子结合的靶向剂，3) 使用纳米载体将药物分子递送到目标组织，纳米载体表面可以附着或不附着靶向剂。第三种方法涉及纳米药物，它可以通过被动（由于脉管系统渗漏而渗出到患病部位）和主动（靶向剂与疾病生物标志物的特定相互作用）靶向机制靶向患病组织。在本综述中，我们将介绍使用纳米药物载体制备的被动靶向纳米药物。理想情况下，载体颗粒应具有合适的尺寸（1-100nm），足够稳定以防止药物在循环过程中泄漏，并且安全不会对健康组织造成任何损害。对所有这些特性的竞争产生了许多不同类型的材料，用作纳米药物输送系统。简要回顾最常用的药物载体后，我们将讨论靶向纳米药物的临床应用，包括其药代动力学和药效学特性，以及这些特性与给药后在血液循环中提供游离药物的传统制剂有何不同。 _______________________________________________________________________________________ 引言 在全身药物治疗中，药物通过血液分布到全身，只有少量的给药药物能够到达患病组织。根据药物的性质，体内的药物分子可能进入身体的不同部位，在健康组织中解离，与邻近细胞相互作用或被代谢并排出体外。无法到达目标的药物分子形成毒副作用是很常见的。给予身体的药物的治疗剂量会根据这些毒性作用进行调整。然而，药物的预期药理作用取决于患病部位的药物浓度，在某些情况下，完全治疗所需的剂量并不容易给药。例如，在癌症治疗中，预期的副作用减轻后，需要重新给药。小剂量重复给药会在癌细胞中产生对药物的免疫力，导致癌细胞比正常细胞增殖更快。为了解决这一严重的耐药性问题，近年来已经开发出针对性的治疗方法（1）。
研究方向 - 报告 - Eskom
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