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No.NG-T-6.15 IAEA核能系列净化方法... IAEA核安全系列第42-G iaea tecdoc系列 植物育种和遗传通讯，第51号，2023年7月 iaea tecdoc系列 熔融盐反应堆技术的状态 对我们的读者的内容 - 国际原子能局 iaea tecdoc系列 核燃料周期设施的定期安全审查 识别和分类破坏目标，以及重要区域的识别 使用稳定同位素在湿地科学中使用的手册
2.1。设定去污程序的目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 2.2。与国家政策和策略保持一致。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.3。利益相关者的参与。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.4。安全方面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.5。符合浪费接受标准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.6。废物分类和分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.7。环境，健康与安全计划。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.8。质量保证和控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.9。经济因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.10。许可净化运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.11。应用远程或移动净化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.12。无作为最佳方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.13。辐射保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
清洁发展机制各部门减排方法
《公约》第 3 条第 2 款规定：“缔约方应采取预防措施，预测、防止或尽量减少气候变化的原因并减轻其不利影响。当存在严重或不可逆转的损害威胁时，缺乏充分的科学确定性不应成为推迟采取此类措施的理由，因为应对气候变化的政策和措施应具有成本效益，以确保以尽可能低的成本实现全球利益。
一瞥无模板蛋白结构预测方法的演变
使用计算方法对蛋白质结构进行了探索，已经探索了二十年来，为更加集中的研究和开发算法铺平了算法，AB Intio建模和结构重新实现协议。在基于模板的建模协议中见证了一个巨大的成功，而涉及无模板建模的策略仍然落后于较大的蛋白质（> 150 a.a.）。在Ab Initio蛋白结构预测方法中已经观察到了各种改进，最近的方法归因于深度学习方法的使用，以从其氨基酸序列中构建蛋白质骨架结构。本评论重点介绍了针对蛋白质结构进行无模板建模的主要策略，同时讨论了每种策略下的几个工具。它还将对从蛋白质的质量建模中观察到的进度进行评论，这是通过CASP平台的演变所见的。
太阳能光伏微电网运行和维护方法回顾
全球对电力需求的担忧和增长，尤其是农村和偏远地区的需求，迫使政府、科学家、工程师和研究人员寻找可再生能源形式的替代解决方案。太阳能技术应用的全球高增长增加了太阳能光伏 (SPV) 系统的运营和维护 (O&M) 的负担。SPV 可靠性和优化的系统性能是确保 SPV 技术成功和持续适应的关键。O&M 在确保 SPV 系统元件的整个运行寿命内的可持续性和长期可用性方面发挥着核心作用，同时增强了最终消费者对太阳能的信心。虽然认识到 SPV 装置本质上需要最少的维护操作，但本文的目的是通过回顾 SPV 微电网系统中的 O&M 方法来重申 O&M 调度在 SPV 系统中的重要性。进一步的讨论重点是该领域采用的各种维护策略，特别强调纠正、预防和预测性维护策略。由于 SPV 系统的设计和开发程序各不相同，因此在开发 SPV 系统的 O&M 计划和评估其性能时缺乏明确的步骤。本文旨在通过开发 O&M 计划的模型来解决这一问题，并描述其成功的关键要素，包括改善风险回报平衡和节省 O&M 支出的管理和执行方法。最后，分析了执行 O&M 计划的三种模式（即内部 O&M 团队、第三方合同或安装公司）。
基于人工智能方法的心理学研究综述
人们通常认为心理学和医疗保健领域非常不同。这两个领域之间的主要区别之一是预测的应用。在身体健康方面，医疗保健和医疗领域可以根据饮食、运动和基因构成等因素预测个人健康的结果。心理学略有不同；心理学家非常擅长预测患者的行为变化，但由于多种因素，对个人心理健康的预测与医学领域对身体健康的预测不相上下。本研究的范围是强调人工智能如何应用于心理学领域。特别是，机器学习和深度学习技术如何用于预测心理健康障碍的发展风险和自杀/自残行为的风险，以及如何使用人工智能来检测抑郁程度。
第 4 部分 2023 年输入方法审查 - 最终决定 - ...
X13 我们决定继续将 GPB 的 RAB 与通货膨胀挂钩，因为我们认为，通过默认价格质量路径 (DPP) 中的资产寿命调整因子以及必要时通过 CPP 更改折旧方法的选项（参见第 X31 段），可以独立于 RAB 指数化方法更好地解决上述问题。鉴于未来需求的不确定性，我们认为这些替代方案可以更好地促进第 4 部分的目的。这是因为可以在价格质量 (PQ) 路径重置时确定任何必要调整的程度，并根据每个 GPB 的具体情况进行调整，以促进第 4 部分的目的。
连接改革-连接方法咨询回应报告
图 2. 所咨询的三种连接方法概述 ...................................................................................................................... 13 图 3. 我们 11 月份提出的进入改革后连接队列的高层建议 ...................................................................................................... 14 图 4. 按行业部门细分的回复 ...................................................................................................... 17 图 5. 对每个咨询领域的回复情绪 ...................................................................................................... 18 图 6. 按咨询部分细分的情绪，四舍五入到最接近的半百分位数。 ............................................................................................................. 19 图 7. 针对 Q1-4（政策）的情绪分析 ............................................................................................. 27 图 8. 针对 Q5-8（实施）的情绪分析 ............................................................................................. 41 图 9. 连接改革变量图 ............................................................................................................. 42
基于AI的方法论，用于外骨辅助修复的下肢：评论
在过去的几年中，使用机器人外骨骼的人工智能（AI）将人工智能（AI）纳入患有较低LIMB损害的人的康复中的新颖工具和方法的努力都引起了人们的兴趣。潜在的好处包括通过利用AI进行机器人控制和数据分析，促进个性化反馈和指导来实施个性化康复疗法的能力。尽管如此，目前缺乏文献综述，专门针对下肢康复机器人技术中的AI应用。为了解决这一差距，我们的工作旨在对37个同行评审的论文进行评论。本评论根据机器人应用程序方案或AI方法对选定的论文进行了分类。此外，它通过提供输入功能，AI模型性能，注册人群，用于验证过程中使用的外骨骼系统以及每篇论文的特定任务的详细摘要来唯一做出贡献。创新的方面在于对不同算法对特定任务的适用性提供清晰的了解，以指导未来的发展并支持下LIMB外骨骼和AI应用程序领域的知情决策。
审查用于管理建筑物能源灵活性资源的方法
摘要：建筑物中可再生能源和灵活的能源的整合带来了许多好处。然而，新技术的整合增加了复杂性，尽管优化算法和技术取得了进展，但新的研究还是出现了。随着数据和高级建模工具的越来越多的可用性，建筑部门的利益相关者正在积极寻求对能源优化的实施和潜在利益的更全面的了解，并在文献中缺少建筑物和社区的广泛对优化的最新调查。这项研究全面审查了180多个有关建筑物能源灵活性资源的管理和优化的相关出版物。主要目标是检查和分析先前的研究，重点是使用的方法，目标和范围。内容分析的方法用于确保对有关该主题的现有文献进行彻底检查。得出的结论是，多目标优化对于增强各个建筑物和社区中灵活资源的利用至关重要。此外，该研究成功地指出了未来研究的关键挑战和机会，例如需要准确的数据，优化过程的复杂性以及不同目标之间的潜在权衡。
从传统到现代植物育种方法的进展
摘要 数千年前，人类开始进行基于视觉吸引力特征的选择，这是育种的起源。此外，野生植物的驯化使植物育种的适应性得到了改善。随着人口的增加，对食物的需求也随之增加，从而导致了各种育种方法的发展。传统育种是一种选择性育种方法，根据优异的性能选择作物。纯系选择、群体选择、回交育种、轮回选择、杂交是最著名的传统育种方法。这是一种较长的育种方法，并且过度依赖植物的表型。然而，植物的表型受到各种外部因素的影响。因此，基于表型表达的选择并不准确。因此，育种者开始将生物学的各个分支整合到植物育种中，并发展了现代育种实践。在孟德尔理论和 DNA 和 RNA 鉴定之后，植物育种转向了分子时代。人们开始基于不太受环境影响的参数进行育种，例如基因型、视觉和遗传标记、图像分析和基因座定位。一些最常见的现代育种实践包括基因组选择、标记辅助育种、高通量表型分析和 CRISPR-Cas9。尽管如此，植物育种仍因当地品种和野生型植物的消失而引发了基因侵蚀的问题。