本文描述了典型的丹麦独立式单户住宅在由单独的热泵供热的情况下,在电网中提供热容量和灵活性的能力的理论分析。已经建立了一组原型房屋模型,用于通过 BSim 中的动态模拟分析它们随时间转移能源使用的能力(Wittchen 等人,2000-2019 年)。建立原型是为了分析不同时期建造的单户住宅,这些时期通常与建筑法规或建筑传统的变化有关。最后,原型建模的结果被缩放到位于区域供热区以外的丹麦单户住宅总数,以估计这些房屋未来的热容量。分析表明,高峰时段内高达 99% 的空间供暖能源需求可以转移到高峰时段之外,对室内温度的影响可以接受。本文描述了模拟方法和不同原型房屋的结果,以及全国范围内的热存储潜力的上调。此外,本文还描述了基于峰值响应和价格信号响应的选定房屋的灵活性研究。
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人类胃肠道(GI)是一个复杂的系统,用于消化,营养吸收和消除废物。它拥有一个多样化和动态的微生物群落,可显着影响体内平衡和疾病的健康。饮食在塑造肠道菌群组成中起着至关重要的作用。虽然GI系统已在人类和动物模型中进行了广泛的研究,但其几万亿微生物(包括细菌,病毒,真菌和原生动物)之间的复杂相互作用是研究的关键领域。益生菌和益生元制剂通过调节肠道微生物群来恢复肠道健康的潜力而越来越认可。这项研究探讨了将豆科省芽孢杆菌(益生菌)和β-葡聚糖(益生元)结合的理论口服配方的协同作用,以增强肠道健康。假设认为,这种组合可以通过改善微生物多样性,减少炎症和优化消化功能来增强肠道健康。
您好,欢迎来到直言不讳的骑自行车的人。我是您的主人,黛安·詹克斯(Diane Jenks)。感谢您今天的调整。对于直言不讳的骑自行车的播客,以及WJCU的许多演出和大多数员工,约翰·卡罗尔大学(John Carroll University)主持我的演出的许多演出和大多数员工都是艰难的一天。早在2010年,当直言不讳的骑自行车的人首次播出时,我们是广播广播以及播客时,我的CO主机工程师和导师是一位名叫Greg的绅士。格雷格花了无尽的时间编辑我们的播客节目。他教了我工作室音响板的保险和外观如何编辑,混合和上传我的节目,并在我偶尔感冒或失去声音时为我填补。对于那些从一开始就一直在听节目的人,您会记住格雷格。他可能很有趣,但是他更有可能成为我的Costello的住持,并在许多主题上提供了认真的说明。,我以深深的悲伤报告说,格雷格本周失去了与癌症的长期战斗。早在2017年8月。问他是否可以对这种疾病提出自己的想法,尤其是他认为您可能会做些确保您保持健康的事情。,如果您想听听,我已经在我们网站上添加了一个链接。
摘要:随着绿色能源的应用日益广泛,有效处理这些能源的波动性也越来越重要,以确保经济和运营可行性。因此,这项工作的主要贡献是使用遗传算法评估日前电力市场中集成存储系统的风力发电场的收入潜力。这是通过储能系统 (ESS) 灵活充电放电的概念实现的,利用使用基于前馈神经网络的预测算法预测的广泛电价。此外,风力发电场必须遵循的电网规范所规定的无功功率限制也被视为制约因素之一。此外,将电池储能系统 (BESS) 获得的利润与热能存储系统 (TESS) 获得的利润进行了比较。与 TESS 相比,所提出的方法在日前电力市场中利用 BESS 进行能源套利时获得了更有利可图的结果。此外,风力发电场的 ESS 可用性减少了风力发电的削减。
2。Teradata根据GAAP报告其结果。认为,某些非GAAP措施,例如自由现金流,非GAAP毛利润,非GAAP运营收入,非GAAP净收入和非GAAP稀释的每股收益,所有这些都不包括某些项目,并且可能以固定的货币基础报告,对投资者有用。我们的非GAAP措施不应被视为根据GAAP隔离,替代或优越的结果,仅应与我们根据GAAP制备的凝结的合并财务报表一起读取。我们的每种非GAAP措施在GAAP下都没有统一的定义,因此,Teradata的定义可能与其他公司对这些措施的定义有所不同。以下表调和Teradata在GAAP下的实际和预计结果和EPS与公司实际和预计的非GAAP结果和EPS的EPS和EP,其中不包括某些指定项目。我们的管理层在内部使用补充非GAAP财务指标,例如毛利,营业收入,净收入和EPS,不包括某些项目,以理解,管理和评估我们的业务和支持操作决策。三个月公司认为这种非GAAP财务措施(1)向投资者提供有关公司持续业务的基本业务趋势和绩效的有用信息,(2)对此类运营期间的期间和结果比较很有用,这些经营和结果可以更容易地与同行者相比,可以使投资者与业务成果相比,并允许投资成果和专业股票的薪酬投资者(3),(3趋势和(4)提供了过去的报告和未来结果预测的一致性和可比性。
强化学习已成为实现高级机器人控制的最突出的范式之一。一个典型的例子是在具有挑战性的地形上对四足动物的运动,通过RL学到的政策现在正在使用商业机器人平台发货。然而,机器人RL面临特定的挑战,因为它们的物理实施例收集了大量现实的交互数据是不可能的。为了渲染机器人增强学习,可以以各种方式整合先前的信息,从模拟(SIM2REAL),人类演示或校正到生成模型(例如LLMS)。
Madison VA PGY2临床药物基因组学药学住院医师计划旨在开发具有先进技能的医疗保健从业人员,以支持融合药物基因组学的专业药学实践。退伍军人卫生管理局国家药物基因组学计划是全国范围内最大的实施精确医学的努力。我们跨专业的医师和药剂师通常将精密药物整合到患者护理中。临床药剂师从业人员的作用是设计,实施和监测治疗药物计划,以通过与退伍军人和跨学科医疗保健团队成员直接互动来改善患者的结果。通过该居住计划,学员将开发技能,以纳入各种门诊护理专业的药物基因组学测试,以改善退伍军人护理。
Jennie Hwang 博士是美国国家科学院人工智能委员会/国防部人工智能研究主席、美国国家科学基金会国家人工智能研究所主席、美国国家科学基金会人工智能时代工程研究战略思维委员会主席,她以综合视角为人工智能课程带来了广泛的信息和见解。作为 SMT 制造和无铅实施领域的先驱和长期领导者,她通过商业和军事应用领域的实践和咨询能力,为高可靠性电子课程带来了深厚的知识和丰富的经验。她全面而敏锐的知识解决了 3 类和任务关键型和安全中心电子产品最棘手的可靠性和生产问题。这两门课程都为所有关注恶劣环境下产品可靠性或有兴趣全面了解人工智能的现在和未来的人提供了实用的知识和务实的观点。