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利用可逆有机朗肯循环释放地热的灵活性潜力
摘要 地热发电的普遍优势是其可靠性和基载能力。然而，未来的能源系统需要可靠的能源，这些能源还能对需求的变化做出快速反应。可逆有机朗肯循环 (ORC) 也可用作高温热泵 (HTHP)，使地热系统能够更灵活地运行。与区域供热系统和/或储热系统 (例如 HT-UTES) 相结合，可逆 ORC 可以响应电网的需求，从地热盐水中发电或在 HTHP 模式下消耗电力。通过实施存储系统，HTHP 运行期间产生的高温热量可用于在以后增加地热电力输出。这项工作概述了可逆 ORC 在地热系统中的应用和灵活性潜力，并介绍了此类系统的潜在系统布局。
一项研究对人进行排名的预处理公平干预方法
摘要。公平干预措施在对人员进行排名时，由于限制访问敏感信息的法律限制，很难使用。预处理公平干预措施来创建更多公平的培训数据，以鼓励模型在不访问推理期间访问敏感信息的情况下产生公平的预测。对招聘环境中预处理公平干预的表现知之甚少。为了模拟实际场景，我们在预处理的表示上训练排名模型，而推断期间对敏感信息的访问受到限制。我们根据个人的公平和群体公平评估预处理公平干预方法。在两个现实世界数据集上，发现预处理方法可改善对性别的排名多样性，而单个公平不受影响。此外，我们讨论了在实践中使用预处理公平干预措施对人进行排名的优势和缺点。
增加各级警务人员和工作人员的国家荣誉和英勇奖章
英国的奖项包括勋章、装饰、奖章和表彰。个人可获颁勋章，如大英帝国最优秀勋章 (MBE) 或杰出服务勋章 (DSO)，获颁勋章，如杰出英勇十字勋章 (CGC) 或杰出服务十字勋章 (DSC)，获颁奖章，如乔治勋章 (GM)、国王志愿预备役勋章 (KVRM)、作战服务和战争勋章；银禧和加冕勋章、效率和长期服务勋章（如长期服务和优良品行勋章和功绩服务勋章）以及国王表彰，构成了国家奖项的范畴。这些奖项只能由具有适当资格的人员佩戴。资格通常通过《伦敦公报》上的公告或通过军人服务记录的记录获得，可在国防部勋章办公室进行核实。
增加各级警务人员和工作人员的国家荣誉和英勇奖章
英国的奖项包括勋章、装饰、奖章和表彰。个人可获颁勋章，如大英帝国最优秀勋章 (MBE) 或杰出服务勋章 (DSO)，获颁勋章，如杰出英勇十字勋章 (CGC) 或杰出服务十字勋章 (DSC)，获颁奖章，如乔治勋章 (GM)、国王志愿预备役勋章 (KVRM)、作战服务和战争勋章；银禧和加冕勋章、效率和长期服务勋章（如长期服务和优良品行勋章和功绩服务勋章）以及国王表彰，构成了国家奖项的范畴。这些奖项只能由具有适当资格的人员佩戴。资格通常通过《伦敦公报》上的公告或通过军人服务记录的记录获得，可在国防部勋章办公室进行核实。
足球联盟使用机器学习回归模型Mohamed Rebbouj 1*＆Say Lotfi 1
抽象背景。体育结果预测分析基于博彩应用结果，尚未受到摩洛哥有关组织的学术研究。目标。本研究旨在使用具有弹性净算法的机器学习回归模型来预测足球国家联盟的排名，我们在其中确定了重要特征的预测重量。方法。自2009/2010赛季以来的8个常规球队的历史分数数据集被手动填充并分为9列：赛季，球队，得分，进球差（+/-），比赛（M），比赛赢得（W），比赛（w），匹配（D）（D），比赛丢失（L），进球（F）和（F）和（F）和（a）。然后将其预处理成分类数据，分类哈希和数值。结果。机器学习分析导致R 2得分= 0.999，NRMSE = 0.001和Spearman相关性= 0.997。然而，与2021/2022季节的实际结果相比，预测的排名从8个起到了约5个。结论。与回归分析结果相比，实际结果的排名预测已准确地占75％。通过包括其他参数，这证明数据质量需要更精确。关键字：足球排名，机器学习，回归，预测。引言足球成绩和结果预测一直是Tips和博彩市场专家（1）的重点中心，并且已成为教练，体育科学家，分析师和表现专家的更重要的感兴趣中心；设计最佳实践，训练和竞争任务（2-4）。因此，研究人员已经开始应用数学公式和统计数据（5）来预测结果，而机器学习和智能算法已被普遍使用（6），并将足球结果视为一个分类问题，将一个班级的分类问题（赢得，输掉或抽奖）作为一个类别。但其他研究人员认为该问题是基于数值分析和值的回归模型中预测的数值价值，以预测特定的距离（7）或运动员在跳跃和投掷方面所实现的表现。运动结果预测问题在于要收集的数据，以及考虑对结果的影响的输入功能。一些研究人员专注于团队的历史数据，例如球队的要点，进球差，比赛，得分，丢失，进球，进球和对抗（8）的进球； （9）在最近几周和联盟中使用更多的预测标准作为团队的条件，而质量
印度工业制造业循环经济推动因素分析：ELECTRE 方法排序流程
摘要 ：在循环经济时代，一个国家能否持续发展制造业对于整体经济发展至关重要。因此，为了使工业部门可持续发展和具有竞争力，必须在开发技术时考虑到循环经济。印度大部分制造公司属于中小企业，这些企业被认为是经济的基础，因为它们创造了该国相当一部分的国内生产总值。现代文明经济的基础是制造业。本文试图通过回顾科学文献，重新审视以制造业为基础的循环经济体系的理念。在印度工业的背景下，该研究确定了支持实施循环经济的推动因素。这些推动因素被分为六个集群。制定了一份调查问卷，并仔细审查了收集的数据，以确认这些支持因素的有效性。印度大多数制造业属于中小企业。调查问卷通过电子邮件发送给受访者，并对附近的工业进行了亲自访问。 Cronbach 的 alpha 计数用于评估重要推动因素的有效性。由制造业经理和技术人员组成的专家小组验证了这些推动因素对发展中国家采用循环经济的影响，为推动因素分配权重，并使用 ELECTRE 方法确定推动因素的最终排名。研究结果表明，技术 (ETE) 和金融 (EFI) 推动因素是印度工业部门采用循环经济的主要推动因素。通过这项研究，各行业能够更好地理解循环经济的推动因素并制定切实可行的实施计划。
通过综合有机兰金循环 - 逆渗透系统优化太阳能收获：技术 - 经济分析
摘要：当涉及到中小型范围的海水脱盐时，由太阳能提供动力的有机兰氨酸周期（ORC）是当前可用的最能量 - 能量的技术。已经开发了各种太阳能技术来捕获和吸收太阳能。其中，抛物线槽收集器（PTC）已成为一个低成本的太阳能热收集器，其运营寿命很长。本研究分别研究了使用Dowtherm A和甲苯作为太阳周期和兽人周期的工作流体的PTC驱动ORC的热力学性能和经济参数。热经济多目标优化和决策技术用于评估系统的性能。分析了四个关键参数，以至于它们对充电效率和总小时成本的影响。使用TOPSIS决策，可以识别出Pareto Frontier的最佳解决方案，其兽人充电效率为30.39％，每小时总成本为39.38 US $/h。系统参数包括137.7 m 3/h的淡水质量，总输出净功率为577.9 kJ/kg，区域加热供应量为1074 kJ/kg。成本分析表明，太阳能收集器约占每小时总成本的68％，为26.77 us $/h，其次是涡轮机，热电发生器和反渗透（RO）单元。
![DR。 ihsanullah obaidullah
MEJD Almheiri学术排名：助理教授电子邮件：...
化学理学学士
时事通讯2024年4月
2024年9月[Rania Harati]
沙迦大学 - 学生论坛（M）
网络安全工程研究计划
药学学士
人工智能研究计划
沙迦大学计算与信息学学院...](/simg/f/ff749e543197bbf231a8ed59e35156c4ff3ba710.webp)
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Paul Thompson, Maximilian T Hörantner, Suhas Mahesh, Claire Greenland, J Emyr Macdonald, Giovanni Palmisano, Henry J Snaith, David G Lidzey, Samuel D Stranks, Richard H Friend, Samuele Lilliu, In situ simultaneous photovoltaic and structural evolution of perovskite solar cells during film formation, Energy & Environmental科学（2017），https：//doi.org/10.1039/c7ee03013d。8。Luis M Pazos-Ounón，Monika Szumilo，Robin Lamboll，Johannes M Richter，Micaela Crespo-