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先前的黄病毒免疫偏向黄热病疫苗反应，以扩大交叉
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年5月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.05.07.539594 doi：biorxiv Preprint
中深井热能存储（MD-BTES）
摘要 中深钻孔热能存储 (MD-BTES) 系统是一种有前途的技术，可用于可持续、高效的季节性热能存储和区域供热分配。这些创新系统旨在使用钻孔热交换器 (BHE) 将多余的热能（例如来自可再生能源的热量）存储在地下，并在需要加热或冷却时释放出来。MD-BTES 系统可以在向更可持续的能源供应过渡的过程中发挥关键作用，其开发涵盖从勘探到区域供热网的连接和实施等各个阶段。本文介绍了从该领域的两个项目获得的见解，即 SKEWS（由德国联邦政府资助；编号：03EE4030A）和 PUSH-IT（地平线欧洲资助协议，编号：101096566）项目，以突出它们对推进 MD-BTES 技术实施的贡献。MD-BTES 的勘探阶段包括通过钻孔确定适合储能的地质构造。 SKEWS 是“Saisonaler Kristalliner Erdwärmesondenspeicher”或季节性结晶钻孔热存储的缩写，在这一阶段发挥着重要作用。该项目主要侧重于实施一个具有四个钻孔热交换器的真实规模示范场。第一步包括地球物理勘测、地质测绘和分析，旨在确定具有最经济实惠的中深钻孔储层条件的最佳场址选择。通过采用先进的地球物理技术，SKEWS 项目确定了具有必要地质属性的区域，例如热导率和足够的渗透性，以实现高效的能量存储和回收。此外，SKEWS 还生成了数据集，以评估在城市和近郊地区钻探和安装钻孔系统的可行性和环境影响。目前，现场的钻孔已完成，采用同轴 BHE 设计。 SKEWS 任务包含一个实验性的存储和提取程序，将于 2026 年结束。这种方法使 SKEWS 成为 PUSH-IT 联盟中理想的 BTES 演示站点。PUSH-IT 项目代表“地热储层地下储热试点”，在开发阶段充当领先的研究站点，并解决存储系统与现有区域供热网集成的数值建模和调试的主题方面，特别是在达姆施塔特站点。MD-BTES 与区域供热网的连接代表了研究 MD-BTES 用于城市能源系统的潜力的最后一步。为了说明这一点，将提供一个示例连接场景，并详细说明在达姆施塔特工业大学校园规模上进行技术开发和部署的联合模拟、控制和地下过程建模策略。这两个项目获得的见解和观点对于克服大规模部署相关的技术、经济和监管挑战非常有价值，最终有助于减少温室气体排放并促进可持续的城市能源系统。
净净能源供应投资：区域比率
分别。欧洲能够在面对各种逆风的情况下将其比率提高0.1，例如能源危机，该危机看到了诸如德国之类的国家返回煤炭，并允许瓶颈和网格互连延迟。对于中国，去年的比率增加了0.3，这主要是由于550亿美元的可再生能源和电网投资投资增加。但是，该地区仍然对化石燃料，尤其是煤炭的投资高昂，该燃料在2022年增加了190亿美元。•北美的能源供应投资组合仍然偏向化石燃料，这主要是由于该地区强大的石油和天然气足迹。其比率在2020年短暂达到了平等
移动经济亚太地区2023
随着5G采用的增长，货币化势在必行将升级。需要一个“哇”因素来吸引新客户或激励现有的客户降低支出。扩展现实（XR）在这里是一个有力的候选人，有可能引入新的身临其境消费者体验的新时代，这些时代从5G的高级能力中受益于速度，延迟和能力。5G固定无线访问（FWA）服务提供了进一步的增量收入机会，尤其是在固定宽带渗透率低的市场或固定宽带技术混合偏向XDSL的市场中。虽然消费者领域代表了运营商收入的最大贡献者，但企业是运营商以行业数字化转型为目标的主要增长驱动力。5G独立（SA）和私人5G网络将对企业5G货币化至关重要。
COVID-19VACCINE接受的决定因素...
总体调查响应率。2020年12月的回应率（5,677个回复）高于1月（1,407）。这偏向我们的数据，因此，每个月都有一致的响应率，以报告准确的趋势。年龄范围18-34岁的参与者。目前，这两个年龄段占年龄段的回答的5％。只有高中教育的参与者。一些大学，大学和研究生级教育的参与者占我们回答的85％以上。非白与西班牙裔人群。识别为白人和非西班牙裔的参与者占我们回应的80％以上。农村县。Washoe和Clark County占我们受访者的68％，增加了其他县的回应。接种疫苗。作为疫苗分布，重要的是要调查接种疫苗的人群，以确定哪些因素影响了其疫苗的摄取并与疫苗前趋势相比。
零信任体系结构
如果WAN偏向分支机构和校园网络的零信任应用程序，建议是利用覆盖层来保护流量，因为它遍历了WAN。当WAN由另一个实体完全管理和操作时，这尤其如此。在WAN方面，最大的关注来源是进行中间人攻击的潜力。通过WAN提供商的基础架构和拥有的组织几乎没有该数据的遍历的可见性，可以通过数据包的流动来促进对WAN的中间攻击。以分支网络和校园网络推荐NetFlow和网络水龙头的方式，WAN提供商可能会使用相同的机制来了解数据包流和故障 - 跨WAN的射击遍历客户数据流。强烈建议使用确保协议流量被解密的可能性被解密，因此，强烈建议使用一种机制来加密运输中的所有流量。利用SD-WAN的实现，例如Cisco SD-WAN系列实现，也为包装数据包中携带细分数据提供了额外的好处，从而创建了可以应用策略的完整结构。
AI软件/硬件作为思维/身体问题
人工智能（AI）和其他基于算法的技术已在过去十年中成为日常生活的一部分。虽然AI具有惊人的潜力，并且已经对人类状况产生了积极的贡献，但它也受到激烈的批评，例如，它可能会繁殖偏见和社会不公正现象或增加抗抑郁形式的监测。虽然大多数学术，监管和道德辩论都集中在与AI软件相关的问题上，但AI硬件受到了较少的关注。将AI理解为一种软件，作为一种艺术性的思想，仅突出了该技术的新方面，而忽略了其制造的人类和物质成本。这与传统的思维二元论是一致的，这将思想优先于身体，从而使我们对问题的看法偏斜。为了应对主导的叙述，本文提出了AI作为硬件/软件的概念，以扩大应通过AI法规解决的道德和法律问题的范围。对AI现象的整体和系统治疗将其抢夺了其独特性。一旦认真考虑了建立AI机械所需的材料，劳动力和数据的全球提取，AI就脱颖而出，成为殖民资本主义的另一个实例。
Hi-C 测序数据的无参考质量控制
Hi-C 是一种样品制备方法，它使高通量测序能够捕获 DNA 分子之间的全基因组空间相互作用。该技术已成功应用于解决具有挑战性的问题，例如染色质的 3D 结构分析、大型基因组组装的支架以及最近的元基因组组装基因组 (MAG) 的精确解析。然而，尽管不断改进，但制备 Hi-C 文库仍然是一个复杂的实验室协议。为了避免代价高昂的失败并最大限度地提高成功的可能性，建议进行认真的质量管理。当前的湿实验室方法仅提供对 Hi-C 文库质量的粗略分析，而使用的关键测序后质量指标迄今为止依赖于基于参考的读取映射。当参考可访问时，这种依赖会引发对质量的担忧，其中不完整或不准确的参考会扭曲最终的质量指标。我们提出了一种新的、无参考的方法，该方法推断出邻近连接产物的读取对的总分数。这种 Hi-C 文库质量量化仅需要少量测序数据，并且与其他特定应用标准无关。该算法建立在以下观察基础之上：邻近连接事件可能会产生样本中不会自然出现的 k 聚体。据我们所知，我们的软件工具 (qc3C) 是第一个实现无参考 Hi-C QC 工具的工具，并且还提供基于参考的 QC，使 Hi-C 能够更轻松地应用于非模型生物和环境样本。我们在模拟和真实数据集上描述了新算法的准确性，并将其与基于参考的方法进行了比较。
昨天的奖励是今天的惩罚：人类对强化学习者反馈的对比影响
自主代理向用户保证了个性化的未来，允许他们将注意力转移到对他们最有意义的任务上。但是，个性化的需求无法实现诸如机器学习之类的车型训练范式，这需要许多数据订单才能培训代理的单个任务。在顺序决策域中，加强学习（RL）可以实现这一需求，当对所需行为的先验培训非常棘手时。先前的工作已利用用户输入来培训代理将其映射到数值奖励信号。但是，最近的方法已经确定了不一致的人类反馈是实现最佳表现的瓶颈。在这项工作中，我们提供了经验证据，以表明受对比影响影响的人类感知会扭曲其对强化学习者的反馈。通过一系列研究，涉及来自亚马逊机械土耳其人的900名参与者，他们被要求向RL代理提供反馈，我们表明，参与者在接触了同一任务上具有较高能力的代理商后，明显低估了代理商的行动。为了了解这种影响在训练过程中对代理的重要性的重要性，然后我们模拟了培训师，这些培训师基于过去的性能（创建系统偏向的反馈信号）对代理的动作进行了低估 - 整合到了Actor-Critic框架中。我们的结果表明，在Atari环境中人类反馈中有系统偏斜的情况下，代理性能最多可降低98％。我们的工作提供了对人类反馈不一致的源头的概念理解，从而为人类代理人的互动设计提供了信息。