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中西部今年夏天可能停电的真正原因
幸运的是，我们手头有工具可以负责任地减少对昂贵且有风险的化石燃料的过度依赖，同时降低客户的电费。提交给爱荷华州公用事业委员会的分析显示，如果 MidAmerican Energy 在 2030 年前关闭所有燃煤电厂，并用 2,060 兆瓦的太阳能、740 兆瓦的储能和 2,000 兆瓦的风能、能源效率和需求响应取而代之，那么爱荷华州居民可以节省近 12 亿美元。这是因为继续运营这些电厂的成本高于建造可再生能源来取代它们。这还没有考虑到新清洁能源带来的经济发展效益，包括创造就业机会、为农民和土地所有者增加收入以及吸引那些寻求使用清洁能源生产产品的公司。
科索沃的太阳能潜力
摘要 科索沃共和国及其 180 万居民严重依赖两座污染严重的褐煤发电厂 Kosova A 和 Kosova B 发电。占发电量 91% 的燃煤发电厂即将达到使用寿命，需要恢复或停止运行。这意味着科索沃需要能源替代品，以建立更灵活的能源系统，从而为可再生能源提供机会。科索沃的太阳能发电量仍然低于 1%，而且由于缺乏投资和监管框架不完善，其未来的普及率受到阻碍。太阳能发电是一种价格合理、可靠的能源，可以减少贫困、降低失业率、促进经济增长并改善科索沃人民的健康。这与联合国 2030 年议程设定的可持续发展目标相一致，特别是目标 7，“确保人人都能获得负担得起、可靠、可持续的现代能源”。该项目的目的是设计一个技术经济最优的普里什蒂纳大学光伏系统，并研究在科索沃实施光伏系统的潜在技术、社会和经济影响，以帮助实现联合国 2030 年议程，特别是可持续发展目标 7。该项目包括一个定量部分，其中使用系统顾问模型 (SAM) 进行模拟，以计算在不同政策方案下在普里什蒂纳大学安装光伏模块的能量产生和盈利能力。此外，还通过汇编有关科索沃和其他欧洲国家的政策结构的信息进行了一项定性研究，以确定可再生能源发展的障碍和未来趋势。结果表明，普里什蒂纳大学安装光伏系统是有利可图的，其中检查的财务指标（例如 NPV、LCOE 和回收期）显示所有政策情景下的盈利能力。在 200 kWp 的基本方案中，遵循当前政策和容量限制，每个计量点的最大允许容量为 100 kWp，可支付 60% 的年度电费。另外还制作了两个采用替代政策方案的模型，一个采用净计费模型，其中销售费率有所改变，另一个采用更高的容量 298.49 kWp，利用整个屋顶面积。298.49 kWp 的系统产生的能量最高，可以支付 80% 的早期电费。净计费模拟表明，在电力销售价较低的净计费方案中，小规模光伏发电也能实现盈利。所有政策情景下的 LCOE 范围为 6.98 至 8.24 ¢/kWh，低于普里什蒂纳大学的电力购买价。模拟结果和定性研究得出结论，太阳能发电的成本和技术潜力是有利可图且可行的。除了就业机会和健康福利等社会经济因素外，与科索沃目前的能源生产形式相比，太阳能发电可能是一种有竞争力的能源替代品。然而，由于科索沃的限制性可再生能源政策和可能昂贵的上网电价，通过定性研究收集到的建议是，对于大规模光伏发电，如果需要，可以改用拍卖方案，并可能使用 FiP，监管机构将强调开放、公平和竞争的市场。太阳能具有竞争力，在此类计划中会表现良好，科索沃的利益相关者和监管机构应鼓励其实施。关键词：太阳能光伏；产消者；光伏激励措施；净计量；净计费；LCOE；自用；科索沃
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
宽带隙技术：效率潜力和... - IEA 4E
关于国际能源署《节能终端使用设备实施协议》（4E）：节能终端使用设备技术合作计划（4E TCP）自 2008 年以来一直致力于支持各国政府协调有效的能源效率政策。14 个国家和一个地区已联合起来建立 4E TCP 平台，以交流技术和政策信息，重点是增加高效终端使用设备的生产和贸易。然而，4E TCP 不仅仅是一个信息共享论坛：它汇集了各种项目的资源和专业知识，旨在满足参与国政府的政策需求。4E 的成员发现这是对稀缺资金的有效利用，其成果比单个司法管辖区所能实现的更为全面和权威。4E TCP 是在国际能源署（IEA）的支持下成立的，是一个功能和法律上独立的机构。 4E TCP 的现有成员为：澳大利亚、奥地利、加拿大、中国、丹麦、欧盟委员会、法国、日本、韩国、荷兰、新西兰、瑞士、瑞典、英国和美国。
稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
用于评估Türkiye过渡到循环经济潜力的技术援助
环境，城市化和气候变化副部长Fatma Varank女士和外交事务副部长，欧盟事务大使Mehmet Kemal Bozay先生参加了循环经济会议，讨论了循环经济的重要主题，尤其是零浪费。
Eolian Energy：La Porte的潜在电池存储项目
响应休斯顿地区电网不断增长的需求，Eolian Energy开始计划2020年拟议的La Porte电池存储现场。如果获得批准，LA Porte项目预计将在2028年之前运营，涉及5亿美元的投资。该项目旨在提供500兆瓦的电力，从而大大支持该地区的能源。在演讲中，米勒（Miller）提供了拟议地点的演练，并解释了如何选择该地点。她还讨论了Ercot的高峰需求记录和增长趋势，强调了La Porte站点在其他电气提供商失败的情况下如何作为关键备份，从而增强了网格可靠性和稳定性。
潜在地质公园的初步可行性评估...
这项预可行性评估向各种利益相关者介绍了斐济地质公园的概念。它试图提供更多的创造力、思维和证据来指导未来工作的范围。评估提出了斐济地质公园的初步概念，并包括供决策者考虑的建议。通过将地质公园集中在现有旅游基础设施和住宿条件良好的地点，它更有可能通过媒体和熟悉访问吸引旅游经营者和斐济旅游局的支持，并提高公私伙伴关系的可能性。需要进一步评估当地领导的程度，包括省级和地方政府以及 mataqali 领导的保护和养护计划，以确保社区和资源所有者的大力参与。这些因素已被确定为成功开发地质公园的关键基础。详细的现场访问和社区咨询对于确定本评估中确定的选项的可行性至关重要。还需要确定一个组织冠军和多利益相关者管理机制来推动这一进程。
组织学在抗氧化剂中的比较潜力预防阿霉素诱导大鼠雄性不育症的毒性
摘要目的：这项研究旨在比较各种抗氧化剂在防止阿霉素诱导的睾丸毒性和随后在大鼠中的男性不育症的组织学影响。研究设计：横断面研究。研究的地点和持续时间：这项研究是在2023年5月至2024年4月在巴基斯坦白沙瓦白沙瓦医学院的动物室和组织病理学实验室进行的。方法：研究中包括120只雄性大鼠。将大鼠分为六组：对照组，仅阿霉素组和四个接受阿霉素的治疗组以及不同的抗氧化剂。施用的抗氧化剂是维生素C，维生素E，辅酶Q10和硒。组织学分析，以评估抗氧化剂的损伤和保护作用的程度。结果：仅阿霉素组显示出具有统计学意义的组织学损害，包括精子发生和生精小管的变性的明显减少。抗氧化剂治疗的组表现出显着的保护作用，硒组表现出最高的保护水平，非常类似于对照组，其次是维生素E和辅酶Q10，这也提供了睾丸结构的实质性保存。结论：该研究得出的结论是，抗氧化剂，尤其是硒，维生素E和辅酶Q10，为大鼠抗霉素诱导的睾丸毒性提供了重大保护。这些发现表明可能使用这些抗氧化剂来缓解与阿霉素治疗相关的雄性不育症。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。