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截至 5 月 31 日的现有发电厂（已并网）列表......
计划安装数量 可靠安装 可靠安装 可靠安装 可靠安装 可靠煤炭 8,942 8,193 44.3 46.2 并网 19,284 17,113 95.5 96.5 石油基 2,354 1,648 11.7 9.3 嵌入式 913 623 4.5 3.5 柴油 937 803 4.6 4.5 总计 20,196 17,736 100.0 100.0 石油热能 650 305 3.2 1.7 能源存储系统 (ESS) 363 341 燃气轮机 767 540 3.8 3.0 电池 ESS 363 341 天然气 3,731 3,281 18.5 18.5 混合 ESS 0 0 可再生能源 5,169 4,614 25.6 26.0 生物质 175 145 0.9 0.8 生物质 167 142 0.8 0.8 垃圾发电 (WTE) 8 3 0.0 0.0 地热 865 714 4.3 4.0 太阳能 1,244 995 6.2 5.6 电表后 (BTM) 46 37 0.2 0.2 地面安装 1,198 958 5.9 5.4 水力发电 2,549 2,423 12.6 13.7 蓄水式水力发电 1,418 1,366 7.0 7.7 抽水蓄能 736 720 3.6 4.1径流式风电 (ROR) 395 338 2.0 1.9 风能 337 337 1.7 1.9 陆上风能 337 337 1.7 1.9 海上风能 (OSW) 0 0 0.0 0.0 #REF! 总计 20,196 17,736 100.0 100.0 能源存储系统 (ESS) 363 341 电池 ESS 363 341 混合 ESS 0 0
扩大现有社区太阳能计划的拟议决定
此外，PD 的提案还执行了立法机构的指示，即通过禁止该计划的成本超过公用事业公司从其他地方购买电力的成本，将对不参与新社区太阳能计划的客户的影响降至最低。这项法定指示承认社区太阳能计划的资金来自客户电费，尤其是考虑到加州电费不断上涨，这些计划应与其他正在进行的努力保持一致，以尽可能经济地实现 100% 清洁能源的未来。除了这些计划之外，仅自 2020 年 1 月以来，加州就通过以下方式向电网增加了 10,800 兆瓦的新清洁能源项目
美国能源部现有设施核安全标准咨询委员会 (SAC) - ...
美国能源部 (DOE) 核工程和安全基础评估办公室隶属于独立的企业评估办公室 (EA)，对特定行政控制 (SAC) 的识别、开发和实施进行了评估，以确定所认可的核安全功能是否得到可靠履行。EA 还评估了承包商和 DOE 直线管理计划，以评估和监督 SAC。EA 评估从 2020 财年持续到 2023 年，包括在支持国家核安全局 (NNSA) 和环境管理办公室 (EM) 承包商管理的现有 DOE 核设施运营的地点进行 8 次现场评估。NNSA 和 EM 的具体计划结果分别可在附录 D 和 E 中找到。作为现场评估活动的一部分，EA 审查了所选核设施安全基础中引用的 91 个 (72%) SAC 和 61 个 (超过一半) 行政控制 (AC)。本报告确定了常见的优势和劣势、最佳实践和建议，以帮助确保可靠地履行已获认可的安全功能。总体而言，NNSA 和 EM 承包商在实施所有评估的 SAC 方面表现出足够的知识和熟练程度。EA 确定了一个最佳实践和几个优势。例如：• Savannah River 现场办公室每三年评估一次 SAC 样本，类似于安全系统专家对已获认可的工程控制的评估，以确保可靠地履行已获认可的安全功能。（最佳实践）
净零现有建筑战略实施进展及市政府颁布现有建筑强制性排放性能要求的权力
现有建筑是多伦多最大的温室气体 (GHG) 排放源，约占全社区总排放量的 58%。2021 年 7 月，市议会通过了净零现有建筑战略（简称“战略”），以应对实现现有建筑净零排放的挑战。该战略制定的目标是到 2050 年实现净零排放，随后在 2021 年 12 月市议会通过 TransformTO 净零排放战略（简称“TransformTO”）后，该目标加速到 2040 年实现净零排放。要实现该市雄心勃勃的 2040 年净零排放目标，需要迅速采取行动扩大现有计划，并进行大量投资和与其他级别政府的协调。2008 年至 2020 年间，多伦多全社区的建筑排放量减少了 37%。为了实现 2030 年的目标，必须在未来七年内将这些排放量减少近一半。 TransformTO 确认建立现有建筑强制性性能标准是一项关键行动，并呼吁到 2030 年将现有建筑的温室气体排放量在 2008 年的基础上减少一半。
从现有生物质发电厂吸取的教训 - NREL
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
新建和现有研究反应堆的数字仪表和控制系统
国际原子能机构的法定职责是“寻求加速和扩大原子能对全世界和平、健康和繁荣的贡献”。除其他职能外，国际原子能机构被授权“促进有关和平利用原子能的科学和技术信息交流”。实现这一目标的方法之一是通过一系列技术出版物，包括国际原子能机构核能系列。国际原子能机构核能系列包括旨在进一步利用核技术支持可持续发展、推进核科学技术、促进创新和建设能力以支持现有和扩大核能使用和核科学应用的出版物。这些出版物包括涵盖涉及和平利用核技术活动的定义和实施的所有政策、技术和管理方面的信息。国际原子能机构安全标准制定了确保核安全的基本原则、要求和建议，并作为保护人类和环境免受电离辐射有害影响的全球参考。当国际原子能机构核能系列出版物涉及安全时，确保将国际原子能机构安全标准作为核技术应用的当前边界条件。国际原子能机构在研究反应堆运行和维护领域的工作旨在提高成员国利用良好工程和管理实践的能力，以提高研究反应堆的可靠性和可用性。特别是，国际原子能机构支持解决研究反应堆仪器和控制 (I&C) 系统老化管理的活动。本出版物的目的是为现有设施翻新和新研究反应堆的数字 I&C 系统的设计和运行方面提供工程指导。本指南适用于当今现有的各种研究反应堆类型。本出版物附有在线补充文件，可在本出版物的单独网页 www.iaea.org/publications 上找到。国际原子能机构感谢所有为本出版物做出贡献的人，特别是 D. Jinchuk（阿根廷）。负责本出版物的国际原子能机构官员是 C.R.Morris、R. Sharma 和 Y.G.核燃料循环和废物技术司的 Cho 和 D.V.核设施安全司的 Rao。
识别和评估欧盟数字领域现有立法和草案
这种情况证明了 AIDA 委员会要求对数字立法和可能存在的监管漏洞进行概述和分类的合理性。在此背景下，本研究的总体目标是“概述所有现有和计划中的欧盟数字领域立法，并评估这些立法（草案）之间的相互作用”。为了实现这一目标，本研究产生了三个主要成果。首先，按垂直政策领域对现有和即将出台的数字法规和指令进行了系统概述。其次，分析并系统化了主要立法法案和更重要的立法法案之间的相互作用及其一致性。第三，确定了监管漏洞并分为三类：a) 在委员会文件中确定，并已在即将出台或计划中的立法工作中解决；b) 在委员会文件中确定，但尚未在现有和即将出台或计划中的立法工作中解决；c) 迄今为止从未解决。
在现有能源部门模型中选择和实施弹性指标
模型描述：基于物理的模拟美国住宅建筑库存模型的能源使用和热性能的模拟：（1）代表停电的方法的开发，以及（2）测量热弹性电力中断方案：长期和短期短期的极端天气，没有“无通知”弹性计量：是时候使用不安全的Indoror Indoror条件https://www.nrel.gov/docs/fy20osti/74241.pdf
通过现有数据的混合方法来推进教育研究
简介637混合方法中的现有数据是什么？637在混合方法中使用现有数据的优点和缺点638混合方法中现有的定量数据639衡量一个主题的定量“宽度”，然后在定性上进行639个现有的定性数据，混合方法639衡量主题的定性“深度”，然后在数量上进行量化640级的级别，将其连续640级，以实现知识的范围。在混合方法研究中选择现有数据时，连续到混合方法与现有数据的混合方法642问题1：您将如何在研究问题中定义术语？642问题2：您计划如何找到现有数据？642问题3：现有数据是否有助于回答研究问题？643结论643参考文献643
用于医疗诊断的人工智能——现有和未来的人工智能技术！
我们要向所有为“人工智能在医学计算机辅助诊断中的进展”特刊做出贡献的作者表示感谢，他们提供了基于人工智能的医学诊断的优秀最新研究成果。此外，还要特别感谢所有帮助我们处理本期特刊文章的审稿人。最后，我们要向日夜工作于本期特刊的编辑成员表示深切而热烈的感谢和敬意，他们提供了最新的基于人工智能的研究成果，丰富了第四次工业革命的人工智能医学知识。医学诊断是通过分析症状、病史和检查结果来评估医疗状况或疾病的过程。医学诊断的目标是确定医疗问题的原因并做出准确的诊断以提供有效的治疗。这可能涉及各种诊断测试，例如影像学检查（例如，X 光、MRI、CT 扫描）、血液检查和活检程序。这些测试的结果可帮助医疗保健提供者确定患者的最佳治疗方案。除了帮助诊断疾病外，医疗诊断还可用于监测疾病进展、评估治疗效果并在潜在健康问题变得严重之前发现它们。随着最近的人工智能革命，医疗诊断可以得到改进，通过提高诊断过程的预测准确性、速度和效率来彻底改变医疗诊断领域。人工智能算法可以分析医学图像（例如，X 光、MRI、超声波、CT 扫描和 DXA），并帮助医疗保健提供者更准确、更快地识别和诊断疾病。AI 可以分析大量患者数据，包括医学 2D/3D 成像、生物信号（例如 ECG、EEG、EMG 和 EHR）、生命体征（例如体温、脉搏率、呼吸频率和血压）、人口统计信息、病史和实验室测试结果。这可以支持决策并提供准确的预测结果。这可以帮助医疗保健提供者就患者护理做出更明智的决定。多模态数据方面患者数据的多样性是一种最佳智能解决方案，可以根据图像、信号、文本表示等方面的多种发现提供更好的诊断决策。此外，人工智能驱动的临床决策支持系统 (CDSS) 可以提供实时帮助和支持，以就患者护理做出更明智的决策。通过整合多种数据源，医疗服务提供者可以更全面地了解患者的健康状况及其症状的根本原因。多种数据源的组合可以更全面地反映患者的健康状况，减少误诊的机会并提高诊断的准确性。多模态数据可以帮助医疗服务提供者监测病情随时间的发展，从而更有效地治疗和管理慢性病。同时，使用多模态医疗数据，基于可解释 XAI 的医疗服务提供者可以更早地发现潜在的健康问题，在它们变得严重并可能危及生命之前 [ 1 ]。XAI 工具可以自动执行常规任务，让医疗服务提供者可以专注于更复杂的患者护理。