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原始发表论文的引用（记录版本）：Thaler, B., Kanchiralla, F., Posch, S. et al (2022). 优化设计和运行
逐步淘汰航运业的化石燃料对于减少温室气体排放至关重要。基于可再生能源的合成燃料是可持续海运业的一个有前途的选择，可再生甲醇是最广泛考虑的能源载体之一。然而，可再生甲醇的供应仍然有限，而且与传统燃料相关的成本明显高于传统燃料，这也是因为燃料合成必须依赖二氧化碳作为资源。通过使用船上碳捕获，可以避免燃烧过程中二氧化碳的释放，这种闭式循环减少了对碳源的需求。本文通过分析使用内燃机和相连的燃烧前和燃烧后碳捕获技术的整体船舶能源系统来研究这种情况。通过建立一个混合整数优化框架来优化船舶推进系统的设计和运行，研究了这些技术对完全可再生能源系统的技术经济性能的影响。所选案例研究的推进需求包括在波罗的海运营的渡轮的典型运行概况。将捕获情况与仅基于可再生甲醇的系统进行比较，可以发现封闭式碳循环系统具有显著的成本优势。基线情景的年成本降低了近 20%，燃烧后情况下的总捕获率为 90%，燃烧前情况下的总捕获率为 40% 左右。广泛的敏感性分析表明，这些成本优势在各种技术和经济边界条件下都具有稳健性。在燃烧前情况下，工艺热需求减少与发动机热供应增加相结合可能会使捕获率超过 90%。结果表明，将可再生燃料与船上碳捕获相结合可以为成本效益高、可持续的航运创造机会。
原始发表论文的引用（记录版本）：Rahimi, S., Chen, Y., Zareian, M. et al (2022). Cellular and subcellular interactions o
尽管在早期检测和个性化治疗方面取得了重大进展，但癌症仍然是全球死亡的主要原因之一。目前备受关注的一种可能的抗癌方法是开发能够特异性和高效地递送抗癌药物的纳米载体。由于石墨烯基材料具有高药物负载能力和生物相容性，因此在这方面是很有前途的纳米载体。在这篇综述中，我们概述了石墨烯基材料与正常哺乳动物细胞在分子水平以及细胞和亚细胞水平上的相互作用，包括质膜、细胞骨架和膜结合细胞器，如溶酶体、线粒体、细胞核、内质网和过氧化物酶体。同时，我们汇集了有关石墨烯基材料与癌细胞相互作用的知识，这些知识被认为是这些材料在癌症治疗中的潜在应用，包括转移治疗、靶向药物递送和向非癌症干细胞的分化。我们重点介绍了一些关键参数的影响，例如石墨烯基材料的尺寸和表面化学，它们决定了这些粒子在体内和体外的内化效率和生物相容性。最后，本综述旨在将石墨烯基纳米材料（特别是氧化石墨烯）的关键参数（例如尺寸和表面改性）与它们与癌细胞和非癌细胞的相互作用关联起来，以便设计和改造它们用于生物应用，特别是用于治疗目的。2022 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Nahal，Y.，Menke，J.，Martinelli，J。等（2024）。人类在循环的积极学习fo
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Johansen，M.，Xu，J.，Tam，E。等（2023）。结构巴特的纤维纤维
结构电池是多功能设备，可以同时存储能量并承载机械负载。关键成分是碳纤维，它不仅充当结构增强，而且还可以通过可逆地托管利离子作为电极。仍然对LI和碳纤维相互作用知之甚少。在这里，我们绘制了用螺旋丙烯腈纤维插入的LI插入螺旋晶纤维中的螺旋纤维纤维（AES）。我们表明，在充电/放电速率的缓慢/放电速率下，LI在纤维的横向和纵向方向上均匀分布，并且在完全放电时，所有LI实际上都被排出。以快速的速度，LI倾向于将其捕获在纤维的核心中。在某些纤维中，在固体电解质相（SEI）和纤维表面之间发现LI板。我们的发现可以指导AES分析锂离子电池的其他碳质电极材料，并用于改善结构电池的穿孔。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
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u/s。7，2016年：M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M： - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula，Hon'ble成员（司法）sh。Charan Singh，Hon'ble成员（技术）
原始发表论文的引用（记录版本）：Narula, A., Bongiorno, M., Beza, M. et al (2022). 电网形成 c 的协调控制
本文旨在提出一种配备储能装置的电网形成转换器与水力发电机之间的协调控制策略，以促进未来电力系统中转换器的频率支持。这样，就可以利用转换器系统的快速动态特性，同时最大限度地减少与转换器系统相关的储能要求。电网形成转换器频率控制器的拟议调整标准有助于转换器系统与水力发电机之间的自然协调。将所提出的控制策略的有效性与文献中现有的传统下垂方法进行了比较。最后，使用 PSCAD 中的详细时域仿真模型验证了分析结果。