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Bertarelli 转化神经科学和神经工程奖学金面向 EPFL 硕士生开放申请
近年来，随着记录与大脑中小组或大组神经元相关的电信号技术的发展，以及对这些神经元网络及其与功能（如运动、认知、感觉）之间关系的复杂数据的分析，人们对大脑回路和信号传导的理解取得了惊人的进展。这些进步催生了神经假体领域，该领域专注于开发技术以加深我们对大脑、脊髓和周围神经系统的理解，并利用这些技术和知识恢复或增强因疾病或创伤而丧失的神经功能。
供应链企业尽职调查法案
i) 作为企业风险管理 (ERM) 一部分的战略风险；以及 ii) 包括人权风险在内的运营风险。这些风险通过功能风险政策、程序、控制标准和指导文件等进行管理。Ardagh 实施了各种企业风险管理系统，使其能够根据数据做出决策并确保从经验中学习。这些系统包括 Ardagh 的风险管理系统 (ARMS)，这是一个报告和根本原因评估事件（包括与环境、健康和安全问题相关的事件）、传递经验教训、报告和分析环境数据、记录环境场地评估的平台。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本研究提出了一种在考虑削减光伏 (PV) 发电选项的同时，对配电网中的储能系统 (ESS) 进行最优规划（定型和选址）的方法。更具体地说，对于给定的光伏发电安装容量，该方法评估削减光伏发电是否比安装储能系统更经济。事实上，虽然削减过剩的光伏发电可能被视为避免在运行期间违反电网规定的最后手段，但它通常在规划阶段被忽视。所提出的方法考虑了电网的约束（即节点电压、线路和变电站变压器限制），这些约束由线性功率流方程建模，以使问题公式易于处理。规划问题考虑了 20 年的规划期限，最小化储能系统的净投资成本以及进口和出口电力成本。结果针对具有不同光伏发电安装容量水平的中压 (MV) 配电网给出，反映了光伏发电发展的未来情景。我们还研究了储能系统的规模和投资成本对电价的敏感性，其中考虑了全球发电结构中不同水平的光伏发电。
Ultraliser - 信息科学 - EPFL
Marwan Abdellah 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的高级可视化专家和研究工程师。他于 2017 年获得 EPFL 神经科学博士学位。Juan José García Cantero 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的系统专家。他于 2020 年获得胡安卡洛斯国王大学高级信息技术学院计算机科学博士学位。Nadir Román Guerrero 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的可视化工程师。 Alessandro Foni 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的系统专家。他于 2013 年获得日内瓦大学信息科学研究所经济学和社会科学博士学位。Jay S. Coggan 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目模拟神经科学部门分子系统小组的高级科学家。Corrado Calì 是 Cavalieri Ottolenghi (NICO)—Unito 神经科学研究所人体解剖学小组组长和 RTDB 助理教授。Marco Agus 是哈马德·本·哈利法大学 (HBKU) 科学与工程学院的助理教授。Eleftherios Zisis 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目的软件工程师。 Daniel Keller 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目模拟神经科学部门分子系统小组的组长。Markus Hadwiger 是阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST) 计算机科学和视觉计算中心 (VCC) 的副教授，领导着 VCC 的高性能可视化研究小组。Pierre J. Magistretti 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 大脑思维研究所名誉教授、精神病学系/CHUV 精神神经科学中心主任、阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST) 杰出教授兼研究副校长以及 KAUST 智能健康计划主任。亨利·马克拉姆 (Henry Markram) 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的神经科学全职教授、神经微电路实验室 (LNMC) 主任以及蓝脑项目的创始人和主任。费利克斯·舒曼 (Felix Schürmann) 是洛桑联邦理工学院的兼职教授、蓝脑项目的联合主任，并参与了洛桑联邦理工学院 (EPFL) 欧洲人类脑项目的多项研究挑战。收稿日期：2022 年 8 月 2 日。修订日期：2022 年 9 月 27 日。接受日期：2022 年 10 月 14 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。这是一篇开放存取文章，根据知识共享署名许可协议 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 分发，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
多能源微电网 (MEMG) 具有提高能源利用效率的潜力。然而，分布式可再生能源引起的不确定性带来了对多能源协同优化的迫切需求，以确保安全运行。本文重点研究 MEMG 的分布式鲁棒能源管理问题。利用不同能源部门的各种灵活资源来缓解不确定性，然后提出了一种基于数据驱动的 Wasserstein 距离的分布式鲁棒联合机会约束 (DRJCC) 能源管理模型。为了使 DRJCC 模型易于处理，提出了一种优化的条件风险价值 (CVaR) 近似 (OCA) 公式，将联合机会约束模型转化为易于处理的形式。然后，定制一种迭代顺序凸优化算法，通过调整 OCA 来降低解的保守性。数值结果说明了所提模型的有效性。
能源与人工智能 - 信息科学 - EPFL
人工智能 (AI) 应用在能源领域的应用势头强劲，人们越来越密集地寻找合适、高质量和值得信赖的解决方案，这些解决方案在研究中显示出良好的结果。行业和政策领域的决策者对此越来越感兴趣，他们正在寻找能够提高公司盈利能力、提高效率和促进能源转型的应用。本文旨在根据各自的成熟度、监管风险和潜在利益，为能源领域的人工智能应用提供一个新颖的三维 (3D) 指标。案例研究用于举例说明 3D 指标的应用，展示如何使用开发的框架来筛选有资格获得政府资助或业务开发的有前途的人工智能应用。此外，3D 指标用于根据不同利益相关者的偏好（规避风险、追求利润、平衡）对人工智能应用进行排名。面对迅速出现的国家和政府间人工智能战略和法规，这些战略和法规限制了人工智能应用在关键基础设施中的使用，这些结果使人工智能应用能够得到更好的分类。
正文 ACS Energy Letters - 信息科学 - EPFL
效率超过 21% 的太阳能电池朱宏伟†，‡，§，沈忠金*，‡，潘林峰∥，韩建蕾†，§，Felix T. Eickemeyer‡，李祥高*，†，§，王世荣†，§，刘红丽†，§，董晓飞†，§，Shaik M. Zakeeruddin‡，Anders Hagfeldt∥，Michael Grätzel*，‡和刘宇航*，‡†天津大学化工学院，天津 300072，中国；‡洛桑联邦理工学院化学与化学工程系光子学与界面实验室 (LPI)，瑞士洛桑 CH-1015。 § 天津化学科学与工程协同创新中心，天津 300072，中国。∥ 洛桑联邦理工学院光分子科学实验室（LSPM），第 6 站，CH-1015 洛桑，瑞士。关键词：钙钛矿太阳能电池，空穴传输材料，无掺杂添加剂，高效率摘要开发具有适当分子结构的空穴传输材料（HTM）和
可持续城市和社会 - 信息科学 - EPFL
在城市中，建筑一体化光伏 (BIPV) 的最佳推广需要精心规划，以安排能源的时间和空间分布，同时保持城市景观的美观。得益于城市 3D 模型质量的不断提高，通过将经过验证的动态能源模拟工具结合到开源计算平台中，提出了一种全面的方法，用于估算视觉上可接受的光伏发电、建筑物能源使用和经济上可行的微电网运行的潜在能源产生量。该平台旨在为城市规划人员和负责在现有社区规划大规模 BIPV 装置的官员提供帮助：在城市范围内进行模拟，包括立面潜力、植被遮蔽和带有上部结构的详细屋顶形状。通过一种新颖的视觉影响评估方法研究社会可接受性，并参考相关成本分析电网集成解决方案。在保守情况下，日内瓦（瑞士）的 BIPV 生产每年可产生 10 kW h 交流电/m 2 供暖地板面积，满足热泵供暖 32% 的电力需求，或者说几乎是制冷需求的 10 倍。目前，视觉影响已证明与电网集成约束并不并存，而是有助于过滤建筑围护结构表面并避免电网削减过剩电力。在不久的将来，随着电网效率的提高，视觉影响有望成为限制集成程度的关键标准。