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选择的“入门套件”能量系统建模数据
表2列出了发电技术的技术经济参数，包括成本，运营生活，效率和平均能力因素。成本（资本和固定），运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的，并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低，如表3所示。假定在建模期间，假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中，仅考虑固定电厂成本，它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV，风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
布迪厄的经济实践和组织建模理论
本出版物以构建服务创新模型为中心，将皮埃尔·布迪厄的理论思想相互联系并用例子进行说明。具体来说，我证明了皮埃尔·布迪厄的经济实践一般理论可用于构建创新的社会资本模型。本书实用，旨在告知读者如何在自己的研究中应用该模型，以及如何将其所依赖的不同概念相互联系。由于本书解释了许多理论，您将看到对小节的内部引用来指导您。虽然我试图让学习过程尽可能有序，但读者会注意到布迪厄的理论是相互关联的，在某些情况下，相互依赖。因此，没有一个单一的起点不需要对其他思想有所了解才能完全理解它们。它们位于一个关系网络中。大量内部章节指示用于引导您了解各个想法。作为读者，如果您遇到不熟悉的术语，我鼓励您使用索引和目录页，而不是线性阅读本书。布迪厄方法的基础是贯穿本书的两个概念。首先，结构；无论是从方法论还是理论角度，结构的使用和构思对于理解布迪厄的思想和采样技术都至关重要。其次，您会看到他的作品倾向于通过综合或反思来克服理论和方法的局限性，经常选择将现有的想法反过来对付自己。
审查分散能源自治的能源系统建模
自主性与能源的考虑背景不同 2 [177,178] 本文仅将自主性作为未来目标提及 3 [179–181] 该研究的空间分辨率与我们对本地能源系统的定义不符（参见第 1 节） 122 单个消费者/家庭/建筑 41 [182–222] 单个商业应用 57 o 农业水井 2 [223,224] o 海水淡化装置 7 [225–231] o 蜂窝基站/电信装置 11 [232–242] o 医院/医疗机构 5 [243–247] o 酒店 5 [248–252] o 图书馆 1 [253] o 无线传感器节点 1 [254] o 机械实验室 1 [255] o 农业应用（农场或灌溉区） 6 [256–261] o 选民登记中心1 [262] o 沙漠狩猎营地 1 [263] o 旅游设施 1 [264] o 充电站 1 [265] o 采矿场 3 [266–268] o 工厂/企业 3 [269–271] o 炼油厂 1 [272] o 道路照明系统 1 [273] o 大学设施/学校 4 [274–277] o 清洁水和厕所系统 1 [278] o 废水处理厂 1 [279] 大区域 3 [280–282] 一个或多个国家 21 [283–303] 单个能源工厂/技术的分析 35 [304–338] 航空航天应用 2 [339,340] 气候分析 4 [341–344] 研究重点是能源系统的控制策略 13 [345–357] 研究引入了一种没有自主性案例研究的新模型 3 [358–360] 研究开发了离网区域的负载曲线 2 [361,362] 研究侧重于定性分析 15 [363–377] 对给定的 100% 可再生系统的分析 2 [378,379] 文本语言：韩语 2 [380,381] 未找到出版物 1 [382]
博士论文药代动力学-药效学建模...
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键，在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此，开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此，近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注，需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究，这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发，必须验证现有工具并开发新工具。然而，用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
灵活性选项及其在开放式能源建模工具中的表示
为了实现气候目标，未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加，灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型，但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距，本文提取了灵活性表示的关键因素，并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况，我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷，并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析，这是一种开源评估算法，用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示，各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出，出现了包括部门耦合元素的趋势。然而，当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面，应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项，但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
人工智能对建筑的贡献...- bimed
摘要人工智能（IA）在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣，这是促进包容性教育的必要性，正如联合国教科文组织（2021a; 2021b）和欧盟（2023）等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中，需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中，以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇，突出了他们的风险和机会，并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字：人工智能，包容性，教师培训。1。“人工智能”一词（IA）是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域（Russell and Norvig，2010年）。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能（人工通用智能 - AGI-或“强AI”）（Searle，1990），“弱AI”，或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用，并确定诸如决定的过程，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人，组织和社会有重大影响（Brau ner等，2023）。AI的基本要素是机器学习（ML），学习AU鞋面：一种统计方法，可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题（Robilia＆Robilia，2020年）。