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评估联合优化电力生产和终端使用的价值：ISO 标度研究
摘要 发电-负荷模拟估计了联合优化电力生产和灵活的终端使用以支持不断增加的可再生能源渗透对生产成本和二氧化碳排放的影响。在制定美国国家标准时，新构思、评估和奠定基础的是一种无交易但连续的需求响应系统，该系统基于日前最佳负荷形状 (OLS)，旨在鼓励联网设备自主和自愿地探索支持成本最低的发电机的选项——而无需双向通信、个人身份信息或客户选择加入。用于模型校准的边界条件包括历史天气、住宅建筑存量建筑属性、家用电器和设备经验运行时间表、原型配电馈线模型、热发电机热率、启动和爬坡约束以及燃料成本。德克萨斯州按小时计算的年度案例研究的结果表明，生产成本可以降低 1/3，二氧化碳排放量可以减少 1/5。
INPEX和JERA签名协议，共同研究日本澳大利亚CCS价值链的可行性 日本GIFU县地热能开发的探索性钻探
公共关系集团，企业通信部门Akasaka Biz Tower，5-3-1 Akasaka，Minato-Ku，东京107-6332日本
BrainBeats：一个开源EEGLAB插件，用于共同分析脑血和心血管（ECG/PPG）信号
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开放源代码，EEGLAB，EEG，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，QEEG，QEEG，特征分析，Hep/Hep/hep/hep/heo，hep/heo，brain heart Interplay，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact。摘要：BrainBeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析EEG和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要协议：心跳诱发的潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从EEG信号中提取。它应该帮助研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它们有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。EEG和ECG/PPG提供了无创，具有成本效益和便携式解决方案，用于捕获实验室，临床或现实世界中的大脑心脏相互作用。但是，由于技术挑战和缺乏准则，该域中的可扩展应用程序受到限制。现有工具通常缺乏统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的自动功能，对于可重复性至关重要。在标准化定量脑电图（QEEG）和心率变异性（HRV）特征提取方法中进一步存在，破坏了临床诊断或机器学习的鲁棒性（ML）模型。应对这些挑战，我们介绍了Brainbeats工具箱，该工具箱是作为开源EEGLAB插件实现的，提供了一套信号处理和功能突出功能。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO），用于以毫秒精度评估时锁的脑心脏相互作用； 2）QEEG和HRV功能提取，用于检查各种大脑和心脏指标之间的关联或构建基于功能的ML模型； 3）从EEG信号中自动提取心脏伪像，以消除进行EEG分析的任何潜在的心血管污染。我们提供了一个分步教程，用于在包含同时64通道EEG，ECG和PPG的开源数据集上执行这三种方法。可以通过图形用户界面（GUI）或命令行调整一系列参数以量身定制独特的研究需求。Brainbeats应该使大脑心脏的相互作用研究更容易访问和重现。
DrugOrchestra：通过深度多任务学习联合预测药物反应、目标和副作用
大量积累的药物基因组学、化学基因组学和副作用数据集为药物反应预测、药物靶标识别和药物副作用预测提供了前所未有的机会。现有的计算方法将其范围限制在这三个任务中的一项，不可避免地忽略了它们之间的丰富联系。在这里，我们提出了 DrugOrchestra，这是一个深度多任务学习框架，可以联合预测药物反应、靶标和副作用。DrugOrchestra 利用预先训练的基于分子结构的药物表征来连接这三个任务。DrugOrchestra 不是直接对单个任务进行微调，而是使用深度多任务学习通过同时对药物反应、靶标和副作用预测进行微调来获得基于表型的药物表征。通过将这三个任务结合在一起，DrugOrchestra 能够仅通过了解其分子结构来预测看不见的药物。我们通过整合三个任务中的 8 个数据集，构建了一个包含超过 21,000 种药物的异构药物发现数据集。与在单个任务或单个数据集上训练的方法相比，我们的方法获得了显着的改进。我们进一步揭示了 8 个数据集和 3 个任务之间的可迁移性，为理解药物机制提供了新的见解。关键词：多任务学习、药物靶标预测、药物副作用预测、药物反应预测可用性：https://github.com/jiangdada1221/DrugOrchestra
一个新的理论框架共同解释了执行灵活决策的受试者的行为和神经变异性
能够根据上下文信息灵活切换对外部刺激的反应的能力对于与复杂世界的成功互动至关重要。在许多领域1-3中必须进行上下文依赖性计算，但它们的神经实现仍然很少理解。在这里，我们在大鼠中开发了一项新颖的行为任务，以研究上下文依赖性的选择和决策证据的积累4-6。在猴子和大鼠数据支持的假设下，我们首先从数学上显示网络可以通过三个定义组件的组合来解决此问题。可以通过实验数据直接识别和测试这些组件。我们进一步表明，现有的电生理和建模数据与这些组件的各种可能组合兼容，这表明不同的个体可以使用不同的组件组合。为了研究各个受试者的变异性，我们开发了自动化的高通量方法来培训大鼠的任务，并在其上训练了许多受试者。与理论预测，神经和行为分析一致，尽管任务表现均匀，但大鼠均显示了跨大鼠的实质异质性。我们的理论进一步预测了行为和神经信号之间的特定联系，该签名在数据中得到了强有力的支持。总而言之，我们的结果提供了一个新的实验支持的理论框架，以分析执行灵活决策任务的生物学和人工系统中的个体变异性，它们为较高认知的个体变异性研究打开了大门，并提供了对情境依赖性计算的神经机制的见解。
大阪燃气能源大洋洲公司和 ACE Power 将在澳大利亚联合开发公用事业规模的太阳能和电池存储项目
大阪燃气株式会社 (“大阪燃气”) 通过其子公司大阪燃气能源大洋洲有限公司 (“OGEO”) 与澳大利亚可再生能源项目开发商 ACE Power (“ACE”) 达成协议，共同开发位于澳大利亚新南威尔士州和昆士兰州的公用事业规模太阳能和电池项目组合，总容量超过 500MW (“组合”)。这是 OGEO 自 2009 年投资 Hallet 4 风能可再生能源以来首次在澳大利亚进行公用事业规模的可再生能源投资。
由贾夫纳大学共同组织了一次国际清洁能源与健康应用材料会议（AMCEHA 2019）（
由贾夫纳大学（UOJ）和挪威西部应用科学大学（HVL）共同组织了一次国际清洁能源与卫生应用材料会议（AMCEHA 2019）。超过400名代表，其中包括来自挪威，印度，加拿大，澳大利亚，英国，孟加拉国，苏丹，瑞典，芬兰，埃及，中国，日本和美国等十二个国家的120名外国代表参加。提交了180篇研究文章，并在同行评审过程后选择并介绍了多达140篇研究文章。专家们赞扬了Suthakar先生编辑的会议论文集的质量。精选的质量论文将在“科学引文索引”期刊上发表，并在另一组同行评审过程中由各自的出版商发表。
总部：东京都中央区；以下简称“东丽”）特此宣布，我们共同提出了利用
*1) “综合生物铸造厂”是一种生物制造平台，提供从微生物育种到工艺开发的一站式服务。（参考）JCG HD 新闻稿 20230601（jgc.com） *2) 智能细胞是经过精心设计的细胞，具有增强的高效生产目标物质的能力。 *3) 一种由石油石脑油热解产生的与乙烯和其他物质一起生产的基本化学品。它是合成橡胶的主要原料，合成橡胶是轮胎的主要成分。 *4) BHB 是 D-β-羟基丁酸的缩写。 *5）NEDO示范项目“日本脱碳和能源转换技术国际示范项目/利用甘蔗渣的节能纤维素糖生产系统示范项目” *6）NEDO资助项目“利用植物和其他生物的智能细胞开发高性能生物材料生产技术的项目” *7）NEDO资助项目“开发生物基产品生产技术以加速实现碳循环利用”
2022年5月，德国与印度签署“绿色与可持续发展伙伴关系（GSDP）”，共同应对绿色与可持续发展相关挑战。
• 为 RE-INVEST 2024 会议制定具体成果，以启动更多活动并深化合作（解决方案、建议、具体协议和伙伴关系）。 • 为平台提供合适的会议形式（小组讨论、圆桌会议、B2B 和 B2G 交流、主旨演讲、配对等） • 组织各种闭门会议，将德国、印度和国际能源利益相关者聚集在一起讨论具体问题。 • 支持德国、欧洲和国际合作伙伴参加会议和展览，以提高知名度并进入印度市场。 • 探索在全球范围内扩大可再生能源生产和部署的方案。 • 创建一个与可再生能源解决方案实施相关的更广泛的国际论坛，包括私营部门（投资者、部署者、制造商、创新者）、国际组织和多边开发银行。