作为德克萨斯州电网运营商,ERCOT 负责保持电力供应与客户用电量(也称为“需求”)之间的平衡。电力供应主要来自遍布全州的发电机。ERCOT 不拥有或运营这些发电机。发电公司使用各种燃料来发电,包括天然气、煤炭、核能、风能和太阳能。风能和太阳能发电机提供的电力全天都在变化 - 简而言之,风不会一直吹,太阳也不会一直照耀,因此需要不同类型的发电来全天候供电。由于客户出于不同原因增加或减少用电量,需求也会全天变化。其他新兴技术,如屋顶太阳能和电网级电池,正在成为平衡供需的更大因素。
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尽管衍生品有可能成为政府有利的财务管理工具,但它们绝不是保证。虽然政府参与衍生品的动机可能是审慎的,但这种安排实际上可能会使政府面临原本不会面临的重大风险。尽管如此,公众对衍生品基本上一无所知。目前,许多衍生品并未在州和地方政府的审计财务报表上报告。出于这些原因,6 月 29 日,政府会计准则委员会 (GASB) 发布了一份《衍生工具会计和财务报告》征求意见稿,该意见稿提议使衍生品对政府财务报表使用者更加透明。GASB 在衍生品方面的工作
AFLoNext 是一个为期四年的项目,由欧盟委员会在第七框架计划下资助。该项目的主要目标是验证和完善用于新型飞机配置的极具前景的流动控制和降噪技术,以在提高飞机性能和减少环境足迹方面迈出一大步。该项目联盟由来自 15 个国家的 40 个欧洲合作伙伴组成。构成 AFLoNext 科学概念的六条技术流之一涉及减轻和控制起飞和降落期间起落架区域的振动。起落架附近的结构部件,例如起落架壳壁、支柱或起落架门,通常会承受显著的动态载荷。这些载荷源于波动的气动压力和由此产生的结构振动。机身下方高度波动且复杂的气动流动行为会导致结构部件上的非稳定压力。本文介绍了用于预测此类动态载荷的 CFD 方法,并介绍了使用混合 RANS-LES 模型和格子波尔兹曼方法计算的一些初步结果。与飞行测试数据的比较验证了这些 CFD 模拟的真实性。
Isabel Lam,1,2,3,28 Alain Ndyisaba,1,2,2,2,3,4,28 Amanda J. Lewis,5 Yuhong Fu,6 Giselle T Jackson Sandoe,8 Ricardo L. Sanz,Ricardo L. Sanz,1,2,2,2,2,2,2 Ichihashi,13 Araati Tripathi,1,3 Nagendran Ramalingam,1,3,3 Charlotte Oettan-Suazo,1,2 Theresa Bartels,8 Manel Boussouf,1,2 Max Schch€Abinger,1 Max Schch€Abinger,1,2 15 Hiroyuki Hakozaki,15 Xiao Yu,1,2 Kelly Hyles,1,2 Chansaem Park,1,2 Xinyuan Wang,1,2,3 Thorold W. Thorold W. Theunisen,8 Haoyi Wang,8 Rudolf Jaenisch,8 Rudolf Jaenisch,8 Susan Lindquist,8,10,10,10,10,10,29。beth Steefa,3岁。 Gregor Wenning,4,29 Wilma D.J. div>van de Berg,16凯尔文·卢克(Kelvin C.约翰内斯·舒·内伯格(JohannesSchoéneberg
Stobart补充说,触摸对象时人类在繁忙十字路口的高峰时段的流量就像高峰时段一样。“星形胶质细胞是将信息流向目的地的交通信号灯。当NMDA受体信号在星形胶质细胞中破坏时,就像左转的左转光一样。某些信息流可以通过交叉路口直接继续,但没有左转意味着某些信息无法达到目标。”
这是圣地亚哥一个周五的深夜。EDF Renewables 运营控制中心 (OCC) 的控制员 Max 扫描了多个控制屏幕,这些屏幕显示了该公司分布在北美各地的风力涡轮机的状态。看一眼其中一个屏幕,他发现加拿大某地有几台涡轮机出现故障。Max 意识到自己无法远程重置涡轮机,于是产生了一个棘手但不可避免的问题:他是否应该叫来下班后的维护人员?涡轮机每故障一小时就意味着更多的收入损失。Max 知道这可能会带来巨额损失。但有多少呢?有多少潜在收入损失值得叫来维护人员?直到最近,像 Max 这样的 OCC 控制员还缺乏回答这些问题所需的信息,也许还能节省大量资金。现在,借助 AVEVA PI System,Max 和 EDF Renewables 可以访问做出正确决策所需的数据。
我们提出了一个多区域大脑模型,该模型探讨了内部海马区域在空间嵌入决策任务中的作用。利用累积的任务,我们模拟了反映hippocampus Ca1区域内形成的认知图的决策过程。我们的模型集成了将网格和位置单元格结合的两分记忆支架结构,并与复发性神经网络(RNN)一起基于感觉输入和网格单元格表示,以模拟动作选择。我们证明,在模型中内侧内侧皮层(MEC)和CA1中的位置和证据信息的联合编码复制了对位置细胞行为的实验观察,并迅速学习。我们的发现表明网格单元被共同调节以定位和证据。
摘要:Persenilin 2(PS2)中的突变与遗传性阿尔茨海默氏病(AD)的发展有因果关系。除了作为γ-分泌酶复合物的一部分的作用外,作为单个蛋白质的哺乳动物PS2在越来越多的细胞过程中也涉及到AD的越来越多的细胞过程。为了获得对PS2(DYS)函数的更多见解,我们已经生成了Presenilin2(PSEN2)基因敲除斑马鱼线。我们发现,在早期发育阶段,蛋白质的不存在并未明显影响凹口信号传导,这表明PSEN2在γ-分泌酶介导的Notch处理中具有可分配作用。相反,PSEN2的丧失会引起对幼虫刺激的夸张运动反应,斑马纤维神经元中的ER-线粒体接触减少,并增加了基底自噬。此外,由于其急性下调在斑马纤维感觉神经元中的体内细胞器中降低,因此该蛋白与线粒体轴突转运有关。重要的是,蛋白质的人类广告连接突变体的表达增加了这一至关重要的过程。总的来说,我们的结果证实了斑马鱼作为一个很好的模型生物体,用于研究PS2在体内的功能,代表了一种表征新的AD链接有缺陷的细胞途径的替代工具,并测试了可能的校正药物。