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电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
如何避免RYGB和OAGB中的边缘溃疡
Hazem Al Momani顾问律师疗法外科医生传播委员会主席IFSO和IFSO MENAC部门负责人 - 体重管理部门NMC皇家医院Abu Dhabi，阿联酋
“无补贴”下的边际削减和市场失灵......
雄心勃勃的电力脱碳计划将需要非常高水平的可变可再生电力 (VRE) 发电，特别是来自陆上和海上风电和太阳能光伏发电。幸运的是，即使在正常市场条件下，VRE 的成本现在也与传统发电具有竞争力（至少在合适的碳价下）——而 2022 年的能源危机极大地强调了这一成本优势。这为“无补贴”VRE 进入提供了诱人的前景，尽管有完善的市场设计原则来提供合适的长期合同以降低风险，从而降低融资成本。此类合同很可能比预期的未来批发价格便宜，但即使如此，对大多数开发商来说仍然具有吸引力。其他 VRE 可能仍会选择以商人身份进入（Gohdes 等人，2022 年；Flottmann 等人，2022 年）。在 Gönül 等人调查的 18 个国家中，16 个国家的 2013-17 年陆上风电平均容量系数低于 30%。 （印刷中），其中英国为 25%，世界平均水平为 23%。海上风电的容量系数较高，2010-21 年世界平均水平为 40%（Fernández，2023 年），2017-22 年英国平均水平也是如此。2017-2021 年英国所有风电的平均容量系数为 32%，2009-21 年陆上风电的平均容量系数为 26.4%（DUKES，2022 年，表 6.3）。英国太阳能光伏发电的平均容量系数为 10.8%（2014-21 年），而全球平均水平一直在上升，因为光伏发电越来越多地位于低纬度地区，
边缘区淋巴瘤对 PI3Kδ 抑制剂的耐药性......
1 瑞士贝林佐纳意大利瑞士大学生物医学科学学院肿瘤学研究所； 2 SIB 瑞士生物信息学研究所，瑞士洛桑； 3 意大利阿维亚诺阿维亚诺肿瘤参考中心 - CRO； 4 西班牙巴达洛纳 Josep Carreras 白血病研究所 (IJC)； 5 瑞士意大利大学生物医学研究所，瑞士贝林佐纳； 6 瑞士南部肿瘤研究所，瑞士贝林佐纳； 7 意大利佩鲁贾大学化学、生物和生物技术系； 8 瑞士意大利瑞士大学生物医学科学学院，瑞士贝林佐纳； 9 美国马萨诸塞州波士顿丹娜法伯癌症研究所和哈佛医学院肿瘤医学部慢性淋巴细胞白血病中心； 10 西班牙马德里红癌生物医学研究中心 (CIBERONC)； 11 西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚高等研究院 (ICREA) 和 12 西班牙巴塞罗那大学 (UB) 医学与健康科学学院生理科学系。 *AJA 和 SN 作为共同第一作者做出了同等贡献。
具有非对称边际可靠性输入装置的高效人机控制
诸如运动想象脑机接口 (BCI) 之类的输入设备通常不可靠。理论上，人机回路中可以使用通道编码来通过嘈杂的输入设备稳健地封装意图，但标准前馈纠错码实际上无法应用。我们为噪声水平非常高的二进制输入设备提供了一个实用且通用的概率用户界面。我们的方法允许实现任何级别的稳健性，而不管噪声水平如何，只要有可靠的反馈（例如视觉显示）即可。特别是，我们展示了基于反馈通道代码的高效缩放界面，用于噪声水平为基于运动想象的 BCI 等模态特征的二分类问题，准确率 < 75%。我们概述了基于分离通道、线路和源编码的人机回路设计中的一般原则。我们开发了一种新颖的选择机制，可以使用嘈杂的双态按钮实现任意可靠的选择。我们展示了对变化的通道统计数据的自动在线适应，以及无需精确校准错误率的操作。我们使用一系列可视化来构建用户界面，这些界面以对用户透明的方式隐式编码这些通道。我们通过一组蒙特卡罗模拟和人机交互实验的实证结果验证了我们的方法，结果表明，该方法在一系列通道条件下可有效运行，达到理论最佳值的 50-70%。
边际定价与能源危机：我们该何去何从？
摘要 近期欧洲能源危机爆发后，电力市场边际定价的基本原则受到了强烈挑战。主要批评之一是当前市场无法推动投资，因为现货价格仅提供有关供应、需求和成本的短期信息。本文在近期能源危机的背景下重新审视了 Boiteux 1960 年的开创性工作，讨论了适应容量的基本假设，该假设支撑了边际定价理论中长期和短期边际成本相等的基础。我们认为，容量不再适应欧洲当前的经济状况。然后，我们利用数学规划技术来推广 Boiteux 1960 年的结果，并提出了一种市场清算机制，该机制保持了当前短期边际定价的效率，以诱导最佳工厂运营，同时在容量不一定适应时提供长期投资信号。通过对已捕获边际的分析，我们的提议与当前市场清算只有细微的差别，它确定了应保留在当前组合中的工厂和不再经济的工厂。我们还讨论了我们提案的可能扩展，以适应容量市场和价格上限。最后，我们用法国电力结构实施我们的模型，并使用现实案例研究展示它们相对于当前市场清算机制的优势。关键词边际定价、电力市场、对偶性、数学规划。JEL 分类 C61、D4 和 Q41。
肺癌中的恶性胸腔积液：专注于治疗靶向边缘区淋巴瘤中的致病机制：概念和超越
围绕如何利用我们对MZL发病机理的加深理解的新治疗模型概念化，识别MZL发病机理的那些独特特征，并考虑如何最好地以高度疾病的方式抑制这些途径和网络是有益的。为了欣赏这些机会，我们在基本危险的生物学的背景下围绕特定的治疗干预措施制定了概念。基因组分析对我们对MZL分子发病机理的理解产生了重大影响（4-19）。这些经验已经确定了B细胞受体（BCR），NF-κB，Janus激酶（JAK）/信号转录器和转录激活因子（Stat）的功能的关键畸变（stat）和类似Toll-like受体/interleukin（TLR/IL）信号传导，这些信号至少具有一种可影响生物学的特性代理。在此，我们强调了在疾病中至少具有理论应用的生物学和药物。
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
美国农场和牧场温室气体减排的边际减排成本曲线
生物炭是一种类似木炭的物质，由木材、坚果壳、果壳或粪肥等生物质在低氧高温下燃烧而产生 (Spokas, 2020; Parikh 等人, 2020)。生物炭主要由碳组成，碳以多种黑碳化学形式存在，具体取决于原料的燃烧、冷却和/或储存方式。生物炭的使用可以追溯到数千年前，当时亚马逊盆地的土著人民生产生物炭并将其混入土壤中以提高土壤肥力和农作物产量 (Spokas, 2020)。如今，生物炭被用作土壤改良剂，用于封存碳、改善土壤健康和水分、提高土壤 pH 值和修复受污染的土壤 (Neukrich, 2022)。2018 年，美国生物炭行业估计，美国每年生产约 45,000 吨生物炭 (Groot 等人, 2018)。本方法论文件概述了边际减排成本曲线 (MACC) 的创建，该曲线模拟了美国大规模采用生物炭的温室气体减排潜力和相关成本，以及该分析的结果。
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快