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印度尼西亚的地热挑战
GPP不仅构成了环境和社会挑战，而且还会造成财务损失。基于经济建模，在东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（Wae Sano，Sakoria和Ulumbu）的三个地点的GPP风险，导致农民收入的损失，达到了建筑阶段的IDR 4700亿。同时，在地热提取的第二年，经济产出损失将达到IDR 1.09万亿。据估计，在该项目的第二年，劳动力将在第一年减少20,456名工人，50,608名工人。第一年的GPP存在将降低农业文化，渔业和种植园的生产率，这些农业文化和人工林长期以来一直是当地经济的命脉。在接下来的几年中，社区中更广泛的经济部门将继续下降。
考虑多个P2H提供综合需求响应的综合能源系统优化调度和控制策略
随着多能源负荷和可再生能源渗透率的提高，电热系统的谷值与峰值逐渐增大。虽然综合能源系统 (IES) 和电转氢 (P2H) 技术被广泛应用以提高能源效率、促进可再生能源的消纳，但是具有 P2H 的 IES 提供综合需求响应 (IDR) 的调度策略尚不清楚。因此，本文提出了一种具有多种 P2H 技术的 IES 提供 IDR 的最优调度策略。首先，建立描述多种 P2H 技术的统一数学模型，联合考虑启停和爬坡约束。然后，建立双层 P2H 耦合的 IDR 调度模型，其中上层是包含 P2H 和氢储能的 IES 模型并考虑电/气/热多能源耦合，下层是包含可转移负荷和减量负荷的灵活用户模型。采用 Karush – Kuhn – Tucker (KKT) 条件和大 M 方法将低层用户模型重新表述为几个互补的松弛约束。然后，整个模型被转化为可解的单层线性化模型。最后，案例研究表明，所提出的方法可以提高系统灵活性并有效降低负载峰谷差。此外，在 IES 中加入 P2H 和 HS 可以进一步优化整体经济效益、能源效率和消耗可再生能源的能力。
综合需求响应优化调度-...
b 西安交通大学电气工程学院，西安 710049 摘要 ：为平衡综合能源运营商和用户的利益，提出了一种基于 Stackelberg 博弈的优化框架，用于具有不确定可再生能源发电的综合需求响应 (IDR) 的综合能源系统的优化调度，其中 IEO 作为领导者，通过制定能源价格来追求利润最大化，而用户作为追随者，调整能源消费计划以最小化他们的能源成本。考虑到可再生能源发电固有的不确定性，将概率旋转备用写成机会约束的形式；此外，充分利用区域供热网络的潜力，考虑时延和热衰减的特点，建立区域供热网络模型，并通过引入预测均值投票 (PMV) 指标来考虑 IDR 中用户灵活的热舒适性要求。为了解决所提出的模型，引入序列运算理论将机会约束转化为其确定性等价形式，从而通过 Karush-Kuhn-Tucker 最优条件将主从 Stackelberg 博弈转化为混合整数二次规划公式，最终通过 CPLEX 优化器进行求解。两个案例研究的结果表明，所提出的基于 Stackelberg 博弈的方法通过协调可再生能源发电和 IDR 实现了 IEO 和用户之间的 Stackelberg 均衡。此外，对中国实际综合能源系统的研究验证了所提出方法在实际应用中的适用性。
2024年12月16日
nasfaa长期以来一直主张简化学生贷款还款期权，我们感谢埃德（Ed）努力通过日落收入有收入偿还（ICR）（ICR）（ICR）和您赚取的付款（PAYE）计划在去年7月生效时（PAYE）计划。不幸的是，拯救计划的禁令导致了ICR和PAYE计划是不可用的，这意味着目前可用的唯一收入驱动的还款计划（IDR）计划是保存的，其未来是不确定的，至少在接下来的几个月中，贷款将在宽道上保留，以及基于收入的还款（IBR）（IBR）。因此，希望取得进步偿还贷款的借款人，尤其是那些在公共服务领域工作的贷款，可能没有提供实际的IDR选项，例如，在IBR下，每月付款高于他们的付费。
使用... 提高印度尼西亚飞机模拟训练质量
航空安全的发展必须由可靠的飞行员能力支持。实现飞行员能力的方法之一是使用飞机模拟。本研究的目的是通过使用六西格玛 DMAIC 方法（定义、测量、分析、改进、控制）来降低 King Air B200GT/350i 飞机模拟中的差异水平。分析问题的其他工具包括帕累托图、因果图和 FMEA。需要优先改进的飞机模拟差异包括飞机控制系统的 47% 差异、建模的 30% 差异和驾驶舱 I/O 的 17% 差异。改进优先级的顺序是从维修阶段的最高 RPN 值开始排序的。实施六西格玛后，差异从 45% 降至 14%，西格玛水平从 2.53 提高到 3.16，不良质量成本从每月 6400 万印尼盾降至 2800 万印尼盾。关键词：差异、模拟、六西格玛、DMAIC。
Gojek通过...
摘要 - 这是一项定性的描述性研究，旨在确定数字经济在Makassar City经济增长中的作用。数据是从印度尼西亚的某些网站收集的，并使用NVivo 10软件进行了分析。结果表明，Makassar City中MSME的数字转换的加速度无法与数字平台的支持分开。在大流行之前，数字经济，即戈吉克（Gojek）促进了经济增长。Makassar City的经济经历了在Gofood，Gopay和Gosend上注册的MSME失误的增加。数字经济在推动Makassar城市经济的车轮中起着至关重要的作用。在2021年，Gojek和Goto Financial估计在IDR 4,6万亿，占Makassar City总体国内生产总值（GRDP）的3％。由于数据表明Gojek Food令人鼓舞，因此Gojek也正在加速MSMES的数字化和财务包容性。MSME首次数字化（87％），并使用非现金付款（51％）。自加入Gojek以来，有37％的Goride Partners和22％的Gocar Partners定期保存。 根据估计，Gojek生态系统贡献了IDR 249万亿，占印度尼西亚GDP的1.6％ - 通过增加收入，弥补和恢复速度，主要是Gojek Ecosystem中的MSMES。 在大流行期间，消费者忠诚度辅助了国家和地区一级的经济复苏。自加入Gojek以来，有37％的Goride Partners和22％的Gocar Partners定期保存。根据估计，Gojek生态系统贡献了IDR 249万亿，占印度尼西亚GDP的1.6％ - 通过增加收入，弥补和恢复速度，主要是Gojek Ecosystem中的MSMES。在大流行期间，消费者忠诚度辅助了国家和地区一级的经济复苏。
控制缺氧诱导因子靶标搜索和结合动力学的机制
摘要 转录因子 (TF) 通常被认为是一种模块化结构，包含结构良好的序列特异性 DNA 结合结构域 (DBD) 与无序的激活结构域 (AD) 配对，后者负责靶向辅助因子或核心转录起始机制的蛋白质-蛋白质相互作用。然而，这种简单的分工模型无法解释为什么在体外确定的具有相同 DNA 结合序列特异性的 TF 在体内表现出不同的结合谱。缺氧诱导因子 (HIF) 家族提供了一个鲜明的例子：在几种癌症类型中异常表达的 HIF-1 α 和 HIF-2 α 亚基异构体在体外识别相同的 DNA 基序——缺氧反应元件 (HRE)——但在体内仅共享其靶基因的一个子集，同时在某些情况下对癌症的发展和进展产生对比的影响。为了探究介导异构体特异性基因调控的机制，我们使用活细胞单粒子追踪 (SPT) 来研究 HIF 核动力学及其在遗传扰动或药物治疗下的变化。我们发现 HIF-α 亚基及其二聚化伴侣 HIF-1β 表现出独特的扩散和结合特性，这些特性对浓度和亚基化学计量极为敏感。使用域交换变体、突变和 HIF-2α 特异性抑制剂，我们发现尽管 DBD 和二聚化域很重要，但染色质结合和扩散行为的另一个主要决定因素是含有 AD 的内在无序区域 (IDR)。使用 Cut&Run 和 RNA-seq 作为正交基因组方法，我们还证实了 IDR 依赖的 HIF 靶基因特定子集的结合和激活。这些发现揭示了 IDR 在调节 TF 搜索和结合过程中以前未被重视的作用，这有助于染色质上的功能性靶位点选择性。
日常经济见解
在2024年，印度尼西亚的经济预计为GDP增长率为5％，低于目标的5.2％。但是，减少的GDP预算赤字减少了2.29％，为关键计划提供了更强大的财政基础，其中包括全国280亿美元的免费餐饮计划。战略预算调整使Nusantara的发展取得了进展，尽管仍然存在可持续性问题，但IDR 43.4万亿美元分配给了新的首都。贫困率下降到9.03％，以及针对2025年的2,945亿美元的强大出口野心。印度尼西亚在镍生产中保持了主导地位，同时又推进了可再生能源项目，尤其是地热发展。投资者的信心仍然很强，尽管银行优先事项的转变影响了政府债券市场，但外国资本流入达到212.39万亿。同时，在全球下降的情况下，电动汽车市场蓬勃发展，印度尼西亚第一家金条银行的批准标志着国内黄金市场的里程碑。然而，由于非法进口和提取行业的环境管理，纺织行业持续存在挑战，突出了随着国家进入2025年的政策改进领域。
抗菌药物的定量药理学
在脂多糖（LPS）（LPS）的健康志愿者中的摘要临床研究是革兰氏阴性细菌细胞壁的组成部分，代表了表征Toll-like受体4（TLR4）介导的炎症反应的关键模型。在这里，我们开发了一个数学建模框架，以定量地表征健康志愿者LPS LPS挑战研究中多种炎症生物标志物的动力学和个体间变异性。使用了先前报道的LPS挑战研究的数据，其中包括肿瘤坏死因子α（TNF-α），白介素6（IL-6），白介素8（IL-8）和C-反应蛋白（CRP）的个体级时课程数据。使用一阶消除的单室模型用于捕获LPS动力学。使用间接响应（IDR）模型来表征LPS和炎症标记之间的关系。延迟微分方程用于量化生物标志物响应曲线中的延迟。对于LPS动力学，我们对清除和分布量的估计分别为35.7 L H -1和6.35 L。我们的模型充分捕获了多种炎症生物标志物的动力学。TNF-α，IL-6和IL-8分泌的时间延迟分别为0.924、1.46和1.48 h。第二个IDR模型用于描述与IL-6相关的CRP的诱导变化，延迟时间为4.2 h。本研究中开发的定量模型可用于为临床LPS挑战研究的设计提供信息，并可能有助于将临床前LPS挑战研究转化为人类。