我们研究了各种类型的双水库抽水蓄能设施的能量产生和存储问题:由自然流入供给上水库或下水库的开环设施和闭环设施。我们将这个问题表述为一个在流量和电价不确定下的随机动态规划。我们将流量和电价作为外生状态变量纳入我们的公式中。我们比较了在电价可能为负的市场环境中运行不同抽水蓄能配置所获得短期总现金流。我们首先推导出从一种配置切换到另一种配置所带来的收入收益和损失的理论界限。然后,我们采用时间序列模型进行数值实验,以表述我们的外生状态变量的演变。我们考虑了三个不同的季节,它们有不同的流量、不同的负价格发生频率和不同的水库容量。我们的结果表明:(1)具有上游流量的开环设施可以产生比闭环设施高达四倍的现金流; (2)运行大型闭环设施的现金流可以通过运行小型 10 倍水库的开环设施来实现;(3)如果负电价发生的时间超过 30%,则下游流量的开环设施比上游流量的开环设施更具优势(现金流可提高 10% 以上)。
本文的发现表明,瑞典粮食零售业的公司具有认知并意识到CLSC过程。然而,从商店经理的角度来看,理论上构成CLSC中核心组成部分的可持续过程和活动被简单地确定为日常运营中的基本过程,激励措施和活动,以更加可持续地努力减少食品浪费。CLSC的优势包括公司努力与社会利益相关者之间的相互作用和合作,是一个更美好,更可持续的未来的灯塔,不仅使公司和客户受益,而且可以说每个人都受益。但是,标准,政策和法规被确定为限制因素,即公司可以从事某些CLSC活动的范围。尽管可以确定所有案件公司都渴望继续对CLSC和可持续运营进行工作,可以说这表明对循环活动和努力做出了长期承诺。
i。常规成人启动(非怀孕相关)只有在所有符合条件的儿科患者开始,而不是在2025年4月之前才发生。II。实施取决于国家资金,将在5年期间逐步分阶段,优先考虑临床需求最高的成年人。iii。成人对HCL系统的资格包括患有1型糖尿病的人,尽管有最好的管理,但他们的HBA1C为58 mmol/mol(7.5%)或更多(7.5%)或更多,或••禁用低血糖症,定义为每年超过1集,必要可注射的胰甘蔗或第三部分援助。注意:最佳管理应包括专业糖尿病服务的输入,以优化胰岛素治疗和以下一种至少6个月的使用:•间歇性地扫描连续的连续葡萄糖监测•实时连续葡萄糖监测•连续的皮下胰岛素胰岛素输注(CSII)
摘要 — 目前,帕金森病 (PD) 在美国影响着大约 100 万人。深部脑刺激 (DBS) 是一种针对 PD 运动症状的外科治疗,通过向大脑的基底神经节 (BG) 区域提供电刺激。现有的商用 DBS 设备仅采用基于固定频率周期脉冲的刺激。虽然这种周期性高频 DBS 控制器可以有效缓解 PD 症状,但它们在能耗方面非常低效,并且这些电池供电设备的使用寿命仅限于 4 年。此外,固定高频刺激可能会产生副作用,例如言语障碍。因此,需要超越 (1) 固定刺激脉冲控制器和 (2) “一刀切”的与患者无关的治疗方法,以提供节能且有效(就缓解 PD 症状而言)的 DBS 控制器。在本研究中,我们引入了一种基于深度强化学习 (RL) 的方法,该方法可以得出特定于患者的 DBS 模式,这些模式既能有效减少基于模型的 PD 症状代理,又能节省能源。具体而言,我们将 BG 区域建模为马尔可夫决策过程 (MDP),并将状态和动作空间分别定义为 BG 区域中神经元的状态和刺激模式。此后,我们在状态空间上定义奖励函数,并将学习目标设置为在有限范围内(即治疗持续时间)最大化累积奖励,同时限制平均刺激频率。我们使用实现生理相关基底神经节模型 (BGM) 的 Brain-on-Chip (BoC) FPGA 平台评估我们方法的性能。我们表明,我们基于 RL 的 DBS 控制器在能源效率方面明显优于现有的固定频率控制器(例如,比普通周期控制器节省 70% 的能源),同时适当减少了基于模型的 PD 症状代理。
报告以以下表格的形式提交。第一组表格(“申请”、“声明”、“撤销”、“最终判决”)列出了数字,如《法案》第 12(2) 条所规定。第二组表格(“附加信息”)提供了第一组中提到的案件的名称;这些附加信息由国务卿根据《法案》第 12(3) 条酌情提供。
报告以以下表格形式提交。第一组表格(“申请”、“声明”、“撤销”、“最终判决”)列出了数字,如《法案》第 12(2) 条所规定。第二组表格(“附加信息”)提供了第一组中提到的案件的名称;这些附加信息由国务卿根据《法案》第 12(3) 条酌情提供。
报告以以下表格形式提交。第一组表格(“申请”、“声明”、“撤销”、“最终判决”)列出了数字,如《法案》第 12(2) 条所规定。第二组表格(“附加信息”)提供了第一组中提到的案件的名称;这些附加信息由国务卿根据《法案》第 12(3) 条酌情提供。
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...................2-2 10 2.1.1 国防环境恢复计划 .....。。。。。。。。。。。。。。。。2-2 11 2.1.2 CERCLA 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 12 2.1.3 CERCLA 第 120 节。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...................2-6 13 2.1.4 资源保护与回收法案(RCRA) ................2-6 14 2.1.5 国防部爆炸物安全委员会 (DDESB) .........2-8 15 2.2 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-9
摘要:全球环境污染是最具挑战性的环境问题之一。电子人口和人类活动是废物产生规模急剧增加的主要原因,特别是电池废物。电池废物处理不当会造成有害的环境影响。由于重金属的释放,电池废物影响生态系统和健康。我们面临着有效的电池废物管理,特别是回收利用的挑战,以防止自然资源枯竭并维持生态平衡。人工智能(AI)实际上存在于我们生活的各个领域。它可以降低与各种研究相关的成本,提高自动化程度并加速生产力。本文回顾了可持续发展背景下基于人工智能的有效电池废物管理的代表性研究进展,特别是对当前趋势、算法准确性和数据可用性的分析。最后,讨论了以人为本的人工智能应用在电池生产过程和电池废物管理中的未来研究方向和发展方向。
8 2.0 监管概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... 2-6 13 2.1.4 资源保护与回收法案(RCRA) . ...