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嵌入组织中的能量优化：瑞士分散可再生能源系统的案例研究
分散的可再生能源系统（DRES）将可再生能源与能源有效的建筑技术整合在一起，并代表了可持续建筑环境的重要工具。鉴于其技术复杂性，DRE还包括全面的监测系统，可提供重要的机会来优化能源流量并提高能量效率。由于这些原因，研究开发了一系列自动化优化模型和算法，例如关联规则挖掘或故障检测诊断。迄今为止，在这些高级和自动化技术的哪些条件下仍不清楚，最好将其集成以优化DRE。本文提出了一个互补的行业观点，借鉴了瑞士最先进的DRE之一的优化活动的深入案例研究。在五年中，某些优化措施有助于将能源消耗降低55-60％。然而，其他措施的优化能力尚不清楚。案例研究表明，尽管技术方面引起了优化的潜力，但组织方面已经阻止了科学算法的应用，或者至少延迟了科学算法的应用，因此阻碍了这种优化潜力的实现。这些发现呼吁研究人员更好地将技术和运营方面更好地整合到能源系统的优化中，并为决策者，投资者和能源计划者提供重要建议。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
瑞士光伏电池系统的技术经济分析
本文提出了一个技术经济优化模型，用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同住宅客户群的经济可行性，这些客户群根据其年用电量、屋顶面积、年辐射量和位置进行分组。对 2020-2050 年的静态投资模型进行了模拟，并进行了全面的敏感性分析，以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明，虽然目前对于某些住宅客户群来说，将光伏 (PV) 与电池相结合已经比单独使用光伏产生了更好的净现值，但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响，投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸随着时间的推移而增加，到 2050 年，光伏投资主要受屋顶面积的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因不同的住宅客户群而异，最具吸引力的投资（即投资回收期最短的投资）大多适用于年辐射量和电力需求较高的住宅客户群。此外，投资决策对投资回收期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。
Cineville Sweden：无限次观看的订阅服务
您的期望是什么？目前，市场上有很多订阅服务，它们都在争夺人们的时间和金钱，所以我们可能不会立即看到“Cineville 爆炸式增长”。另一方面，我们认为推出 Cineville 的时机已经成熟，因为它似乎是许多人一直在等待的东西。其他 Cineville 市场的初始订阅用户增长也非常令人鼓舞，因此我们预计我们的核心、常规的影院观众会很快订阅，这将鼓励他们看更多电影。但我们也预计年轻观众会对此很感兴趣。因此，我们将投入大量精力和资源来接触这个观众群体，我们目前还看不到他们大量去电影院。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：MC Conville，J。，Kvarnström，E.，Jonsson，H。等（2017）。是瑞典废水SE
一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室，北京师范大学，朱海大学519087，中国B国家安全与紧急事务管理学院，北京师范大学，北京师范大学519807，中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories（TPESE），tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101，中国d汤吉大学，中国D调查与地理信息学院，上海200092，中国e太空，地球和环境系，查尔默斯技术大学，SE-412，SE-412 96，瑞典哥德堡，地球地球科学与技术学院，Nanjing Tech大学，Nanjing Tech，Nanjing 211816，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所，城市与环境科学学院，北京大学，北京大学100871，中国I城市规划与设计学院，深圳研究生院，北京大学，深圳518055，中国一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室，北京师范大学，朱海大学519087，中国B国家安全与紧急事务管理学院，北京师范大学，北京师范大学519807，中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories（TPESE），tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101，中国d汤吉大学，中国D调查与地理信息学院，上海200092，中国e太空，地球和环境系，查尔默斯技术大学，SE-412，SE-412 96，瑞典哥德堡，地球地球科学与技术学院，Nanjing Tech大学，Nanjing Tech，Nanjing 211816，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所，城市与环境科学学院，北京大学，北京大学100871，中国I城市规划与设计学院，深圳研究生院，北京大学，深圳518055，中国
面对有效药物的快速开发，瑞士慢性髓样白血病的同种异体造血细胞移植
结果：总体而言，239名患者接受了移植。其中包括第1季度的96个，Q2中的56个，Q3中的25个，第4季度为34和Q5中的28。患者特征随着时间的流逝而变化：最近的患者年龄较大，并且由于酪氨酸激酶的治疗，从诊断到移植的间隔更长。然而，早期相对于晚期疾病阶段中接受移植的患者的比例差异很小。移植技术也发生了变化。患者因年龄较高而少的频率较少，并且通常患有骨髓移植物。但是，所选的干细胞供体的类型没有区别。在单变量的分析中，五种
结合模型和瑞士艾滋病队列数据的研究
1 巴塞尔大学医院医学与临床研究系传染病与医院流行病学科，瑞士巴塞尔 4031；2 巴塞尔大学医学院，瑞士巴塞尔 4031；3 Certara UK Limited，英国谢菲尔德；4 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学实验室医学与病理学系临床药理学服务与实验室；5 巴塞尔大学巴塞尔州立大学，瑞士布鲁德霍尔茨；6 瑞士洛桑大学医院传染病服务中心；7 瑞士苏黎世大学医院传染病与医院流行病学系；8 瑞士伯尔尼大学医院传染病系； 9 瑞士卢加诺日内瓦大学及瑞士南部大学卢加诺州立医院传染病科；10 瑞士日内瓦大学日内瓦大学医院传染病科；11 圣加仑州立医院传染病和医院流行病学系
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。