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World File Search SystemWP1
脊柱操纵对运动单位行为的影响
目前的丹麦政府的目标是将丹麦Co 2排放降低到2030年的1990年水平的70％，并于2050年进入气候中立国家。对于能源部门，2050年的目标意味着丹麦能源系统应在2050年独立于化石燃料，这意味着在丹麦，可再生能源生产必须能够涵盖丹麦的能源需求。由于长期的视野和与技术开发相关的不确定性，没有针对2050年能量系统的外观创建具体计划。然而，基于不同参与者创造能源系统情景的丹麦传统，以对如何发生这种能源系统的过渡进行民主讨论，近年来，几位丹麦演员使用能够实现政治目标的能源系统创造了不同的未来能源场景。在给定时间使用可用知识创建了每种情况，并且根据其知识和需求，不同的参与者对能量系统的不同部分不同。不同参与者的能源系统场景的例子是丹麦能源机构2013年的“ 2020年，2035年和2050年的能源场景” [1]，丹麦工程师协会（IDA）“ 2015年IDA的能源愿景2050” [2]，以及Enverginet的“ System Perspective 2035” 2018年[3]。
综合能源系统协调运行 WP1
本报告中介绍的工作旨在利用丹麦不同参与者现有的能源系统情景来分析不同技术如何影响不同类型的未来能源系统，在这些系统中，可再生能源技术可以满足所有能源需求。特别关注的是电转热 (P2H) 和电转气 (P2G) 技术，但范围并不局限于这些技术。这项工作既包括 2050 年长期能源系统的情景，其中丹麦能源系统基于 100% 可再生能源，也包括 2035 年的中期前景。之所以包括中期，是因为不同的技术在 100% 可再生能源系统中的作用可能与在可再生能源比例较低的能源系统中的作用不同。反过来，这可以用于政策考虑，即哪些技术应该尽早实施，哪些技术应该等到可再生能源在能源系统中的比例更高时再实施，哪些技术只在向 100% 可再生能源过渡时才有意义。
集成能量系统的协调操作WP1
来自可再生能源（通过电解）或生物质（通过气化）等可再生能源的绿色氢（通过气化）是在少量的小体积中生产的，允许将甲烷与甲烷混合并使用现有的气体基础设施进行管道运输。目前现有的专用氢运输基础设施是比利时，法国北部和荷兰的工业集群。一些项目已经测试了管道转化和地下存储从天然气到氢的可行性。
操作手册Itamar Medical Ref OM2196370
1.1使用WatchPat™One（WP1）设备的预期使用 /适应症是一种无创的家庭护理设备，可与怀疑患有与睡眠相关的呼吸障碍的患者使用。WP1是检测与睡眠相关的呼吸障碍，睡眠分期（快速眼部运动（REM）睡眠，睡眠，睡眠和唤醒），打s和身体位置的诊断辅助。The WP1 generates a peripheral arterial tonometry ("PAT") Respiratory Disturbance Index ("PRDI"), Apnea-Hypopnea index ("PAHI"), Central Apnea-Hypopnea index ("PAHIc"), PAT sleep staging identification (PSTAGES) and optional snoring level and body position discrete states from an external integrated snoring and body position sensor.WP1的pstages，打s级和身体位置为其PRDI/PAHI/PAHIC提供补充信息。WP1的pstages，打s水平和身体位置不打算用作诊断与睡眠有关的呼吸障碍，处方治疗或确定是否保证其他诊断评估的唯一或主要基础。
塞拉利昂农村可再生能源项目
本报告使用在基线（2019 年）和终点（2021 年）调查期间收集的数据来评估 RREP 工作包 1 (WP1) 和工作包 2 (WP2) 的短期结果。WP1 确实有另一个之前报告过的数据点（2021 年中线）；在整个终点报告中，评估团队将参考之前的报告，但不会在此处包含这些数据，因为这两个工作包都没有进行过这些数据。为了评估 RREP 对关键发展成果的影响，我们将 RREP 社区（已安装微电网的社区）中代表性的家庭样本与统计上相似的社区中未安装微电网的代表性的家庭样本进行了比较。WP1 RREP 社区中的微电网在 2019 年 6 月基线数据收集后于 2019 年底至 2020 年初投入运营。此后，在 WP1 RREP 村庄中，65% 的基线受访者已经接入微电网，而只有 35% 的 WP2 家庭接入了微电网。因此，我们也可以评估接入微电网的影响。WP1 RREP 社区的卫生中心在进行基线调查 2 之前就已经通电，但对于 WP2，并非所有卫生中心都事先完成。对比社区是使用倾向得分匹配 (PSM) 来选择的，这是一种用于帮助选择相似社区的统计方法。有关此过程的详细信息，请参阅抽样方法（附件 O）和第 3.7 节。在电气化之前，RREP 社区和对比社区在许多关键指标上平均相似。然而，仍然存在一些差异，这些差异在之前的中线报告中已经讨论过。例如，在基线时，RREP 社区在某些财富指标上水平更高，例如牲畜总拥有量和电气化资产所有权。为了解释这种基线差异，我们使用了差异估计策略，比较 RREP 和非 RREP 社区随时间的变化，而不是查看这些类型村庄之间的简单差异。此外，RREP 社区和比较社区在 WP1 和 WP2 中的平均差异很小；因此分析部分将按工作包分开并详细描述，
在高等教育机构中制定电子学习策略
本文件介绍了制定电子学习战略计划的指南，概述了高等教育机构 (HEI) 如何利用 SWOT 分析（WP1 的输出）中出现的优势和机遇来应对远程和在线教育的挑战。它通过概述电子学习战略的战略组成部分并结合 MIELES 项目 WP1 期间获得的知识，描述了制定电子学习战略的步骤。通过这一战略规划过程，联盟成员将通过集体身份和声音制定电子学习战略，从而形成每个机构的愿景、使命和目标。以下各节将提供有关电子学习战略的基础信息，并作为该战略成功实施水平的持续指标。在本指南中，我们使用术语电子学习来指代使用技术支持远程教育形式、混合式学习或课堂学习的教学和学习。
第 1 页，共 4 页 健康技术评论
WatchPAT™ONE (WP1) 设备是一种非侵入式家庭护理设备，用于疑似患有睡眠相关呼吸障碍的患者。WP1 是一种诊断辅助设备，用于检测睡眠相关呼吸障碍、睡眠分期（快速眼动 (REM) 睡眠、浅睡眠、深睡眠和清醒）。WP1 可生成外周动脉张力测量（“PAT”）呼吸障碍指数（“PRDI”）、呼吸暂停-低通气指数（“PAHI”）和 PAT 睡眠分期识别（PSTAGES）。WatchPAT™ONE 胸部传感器提供打鼾水平、身体位置和中枢性呼吸暂停低通气指数（“PAHIc”）。WP1 的 PSTAGES、打鼾水平和身体位置为其 PRDI/PAHI/PAHIc 提供补充信息。 WP1 的 PSTAGES、打鼾水平和身体位置并非旨在用作诊断任何睡眠相关呼吸障碍、开具治疗方案或确定是否需要进行额外诊断评估的唯一或主要依据。PAHIc 适用于 17 岁及以上的患者。所有其他参数适用于 12 岁及以上的患者。WatchPAT 是一种可穿戴设备，戴在手腕上，利用基于体积描记的手指安装探头来测量 PAT™（外周动脉张力）信号。PAT™ 信号是对指尖动脉脉动体积变化的测量，反映了动脉血管舒缩活动的相对状态，从而间接反映了交感神经激活的水平。外周动脉血管收缩反映了交感神经激活，表现为 PAT™ 信号幅度的衰减。手指探头还可以测量 RED 和 IR（红外线）信号，这些信号可用于测量 SpO2 信号。在带有胸部传感器的 WatchPAT™ONE 中，集成的胸部传感器会记录打鼾、身体位置和受试者的胸部运动信号。记录的数据会传输到手机上的应用程序，然后存储在 Web 服务器上。在睡眠研究之后，记录会自动下载，并使用专有的 zzzPAT 软件在离线过程中进行分析。zzzPAT 算法使用 WatchPAT 通道来检测与睡眠相关的呼吸障碍、睡眠分期（快速眼动 (REM)、浅睡眠、深睡眠和清醒）。zzzPAT 使用 WatchPAT 的打鼾和身体位置通道来生成打鼾水平和身体位置离散状态。该软件会发布综合研究报告，其中包含统计数据和图形演示
可交付成果 R1.2 国防技术路线图
本文档属于工作包 WP1，即 ASSETs+ 项目的第一个 WP，为其余 WP 提供信息。WP1 名为“技术和技能分析”，旨在将来自 ASSETs+ 行业和大学的自动化工具和人力专业知识相结合，以了解和传达国防部门的技术、技能和工作概况之间的复杂关系。使用定性和定量方法可以处理此类任务的复杂性。事实上，技术和科学文献的大数据分析有助于了解正确利用国防新兴技术所需的技能；这些技能将纳入教育和培训计划的设计和更新中，以重新/提高当前和未来劳动力的技能。我们还以整体和面向未来的方式审视这些技术领域，利用我们合作伙伴的专业知识。事实上，所有成果都是 ASSETs+ 学术和工业合作伙伴之间密切合作的结果。此外，结果还经过行业专家的独立验证，以使其符合行业需求。此外，这些活动每年都会重复进行，以监测相关技能并发现新兴技能。
可互操作数据湖 (IDL)
• WP1：通过构建端到端原型和测试平台来测试在分布式环境中管理数据的解决方案，以展示如何优化大数据存储和数据检索效率，利用最先进的云技术 • WP2：定义一个数据模型来组织、查找和访问存档数据；设计和调试一个关系数据库，用于元数据管理、识别和数据配置 • WP3、WP4：将使用、调整和链接区块链和基于 Web 的堆栈（如对象存储）的新技术 • WP5：模拟用于处理 SSA 的空间传感器数据的最先进算法并评估计算负载
可交付成果 1.6 数据融合指南 - GEOEssential
本交付成果的目标是提供“数据融合”方法的指南，这些方法将构成任务 1.6“数据融合”(DF) 的框架。此任务与任务 1.4“建模和处理服务”密切相关，并使用类似的近似技术，尽管其特定目的是数据融合。总之，这些任务旨在在 WP1 关于“知识管理服务”的行动前提下为基本变量 (EV) 提供增值服务。这份初步报告旨在为 WP1 中开发的建模服务的总体框架做出贡献，并供所有其他 WP 用于其建模需求。该报告介绍了一般的最新技术，并提出了一些具体建议，供未来两年的项目研究。信息（或数据）融合可以定义为研究自动或半自动将来自不同来源和不同时间点的信息转换为一种表示的有效方法，从而为人类或自动决策提供有效支持（Boström 等人，2007 年）。在多传感器图像的背景下，数据融合可以被认为是将不同波长的传感器获得的图像组合起来以形成复合且信息量更大的图像的过程（Jiang 等人，2009 年）。形成和分析图像的目的是改善其信息内容，并使算法更容易检测、识别和确定目标或分析图像本身。根据融合发生的阶段，多传感器数据融合可以在三个不同的处理级别上执行（Zhou 等人，2011 年）：