可再生能源的日益整合使得电网平衡变得具有挑战性,因为它们具有间歇性。可再生能源可能会被削减,尤其是在生产超过需求或电网内出现输电和/或配电网络拥塞时。但是,如果使用电池存储,削减就变得没有必要,前提是电池存储具有足够的可用存储容量,可以在发电过剩时存储能量,并在高峰时段需求高时将其释放到电网。因此,电池存储的能量可以抵消昂贵且对环境有害的峰值电厂(例如开放式/联合循环燃气轮机)的供应。我们以英国为例,研究了利用大容量电池存储取代开放式和联合循环燃气轮机发电厂,利用风能削减能源的技术经济前景。我们开发了一种用于确定和优化锂离子型电池的技术经济模型。优化旨在确定存储在何种成本和规模下可以商业上适用于电网级能源应用。结果表明,在风电日均弃风率为 15% 且电池成本为 200 英镑/千瓦时的基本假设下,优化后的 1.25 GWh 电池每年可满足 285 GWh 的峰值需求,其对应的净现值为 2240 万英镑,内部收益率为 1.7%,回收期为 14 年。但是,要实现 8% 的内部收益率(投资的最低门槛收益率),电池成本必须低于 150 英镑/千瓦时。对弃风、放电深度、电池效率以及电池成本和收入等参数的敏感性分析表明,本研究考虑的所有技术经济参数都对电池储能用于电网的商业可行性有重大影响。关键词:电池储能系统 (BESS)、弃风、技术经济优化、开式/联合循环燃气轮机、电网级储能
A.正确,因为算法交易需要访问低潜伏期网络,并且随着算法交易的广泛范围采用,对低潜伏期网络的需求已增长低 - 潜伏期系统 - 在网络上运行的网络在网络上运行,这些网络可以以最小的数据为基于自动化的销售价格,从而实现了实时的价格和实时的销售价格 - 实际上是实时的,可以实用贸易。相比之下,高延迟系统不需要访问真实的时间数据和计算。高频率交易是一种算法交易的一种形式,它利用大量粒状财务数据(例如,刻度数据)在满足某些条件时自动放置交易。交易是在超高速度上执行的,低速度网络以一秒钟为单位进行。
联系方式:马丁·韦切夫教授,苏黎世联邦理工学院,瑞士,silq@inf.ethz.ch 背景:最近的努力已经将量子计算机改进到可以在某些任务上超越传统计算机的程度,这种情况被称为量子霸权。量子计算机运行量子算法,通常用低级量子语言 Silq 表示。我们发布了 Silq,这是第一种旨在从量子算法的低级实现细节中抽象出来的高级量子语言。Silq 在 GitHub(https://github.com/eth-sri/silq)上公开可用,并根据免费开源 Boost 软件许可证 1.0 获得许可。作为一项关键的创新,Silq 有助于弥合经典语言和量子语言之间的概念差距。因此,Silq (i) 降低了非专业量子程序员的入门门槛,(ii) 通常有助于简洁明了地表达复杂算法,以及 (iii) 促进了 50 多年来为传统计算开发的编程和分析技术向量子编程领域的技术转移。比较。虽然传统上量子算法通常以电路的形式指定,但量子语言更方便地将量子算法表达为源代码。然而,现有的量子语言迫使程序员在较低的抽象层次上工作,仍然本质上指定将量子操作明确应用于单个量子位的量子电路。因此,用这些语言实现量子算法是繁琐且容易出错的。相比之下,Silq 支持对量子算法的描述性视图,表达了程序员的高级意图。然后,将这些算法编译成低级量子电路成为二阶关注点,可以由专门的编译器处理,就像在传统编程语言中一样。我们的实验评估表明,Silq 程序比其他量子语言中的等效程序短得多(Q# 平均缩短 46%,Quipper 缩短 38%),同时仅使用一半的量子原语。因此,Silq 程序不仅更短,而且更易于读写,因为它们需要的原语和概念更少。大部分评估都集中在 Q# 上,因为 (i) 它是使用最广泛的量子语言之一,(ii) 我们认为它比 Cirq 或 QisKit 更高级,(iii) 2018 年和 2019 年的 Q# 编码竞赛提供了大量 Q# 实现,我们可以利用它们进行比较。
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应,但尚未开发出一种全面,稳健和可扩展的实时系统,用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白,我们提出了一个灵活的操作框架,用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合,后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测,我们展示了一种实时应用,以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图,从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测(预期的)与热量相关的过量死亡的应用,但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域,但提供了有关气象暴露的数据,以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担,尤其是在低收入和中等收入地区,在这种情况下,对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
英语 9 荣誉课程 学分:1 ______________________________________________________________________________ 先决条件:8 年级成绩和 SST 分班考试成绩相结合 这门荣誉级课程适合那些准备好应对更严格、更快节奏和更高水平的写作任务和批判性思维技能的学生。 本课程的学生将学习许多与其他新生相同的文本 - 重点是散文、短篇小说和小说。 然而,荣誉课程的学生将批判性地研究补充材料,以加深对这些作品及其相关性的理解。 本课程的学生还将遇到各种严格的作业,包括研究论文、几次课堂讨论和合作项目。 英语 9 荣誉课程将有部门选择的形成性和总结性评估。
2.5混合闭合环(HCL)系统使用数学算法自动输送胰岛素,以响应连续监测的间质流体葡萄糖水平。他们使用连续的葡萄糖监测器(CGM)设备和对照算法的实时葡萄糖监测的组合来通过CSII指导胰岛素传递。可以使用不同的HCL系统,有些是通过将不同公司的可互操作组件组合来构建的。由于NHS可用的组件大量组合,因此该评估将HCL系统视为一类技术,而不是单个组件或系统。尼斯在范围内收到的专家建议表明,实际上,如果按预期使用,则预期的系统会预期的结果差异很小。组件或系统的选择基于一个人的喜好以及系统是否具有适当的使用许可。HCL系统是否已许可用于怀孕或儿童或年轻人可能有所不同。由不同制造商组成的组件组成的任何未来系统都必须显示互操作性,并且就患者福利而言等同于当前系统。
摘要简介:关于日常实践中癌症患者指南实施的基于人群的数据很少,而实践中的差异可能会影响患者的治疗结果。因此,我们评估了荷兰转移性结直肠癌 (mCRC) 全身治疗的治疗模式和相关变量。材料和方法:我们从 20 家(4 家学术医院、8 家教学医院和 8 家地区医院)国家癌症登记处随机选择了 2008 年至 2015 年确诊的成年 mCRC 患者样本。我们研究了患者、人口统计学和肿瘤特征对根据现行指南接受全身治疗的几率的影响,并评估了其与生存率的关联。结果:我们的研究人群包括 2222 名 mCRC 患者,其中 1307 名患者接受了 mCRC 全身治疗。实践差异在 (K)RAS 野生型肿瘤患者使用贝伐单抗和抗 EGFR 治疗方面最为明显。不同类型的医院的给药率并无差异,但不同医院的贝伐单抗(8 – 92%;p < .0001)和抗 EGFR 治疗(10 – 75%;p ¼ .05)的给药率存在波动。贝伐单抗给药与高龄(OR:0.2;95%CI:0.1 – 0.3)、合并症(OR:0.6;95%CI:0.5 – 0.8)和异时性转移(OR:0.5;95%CI:0.3 – 0.7)呈负相关,但贝伐单抗给药率低或高的医院的患者特征并无差异。暴露于贝伐单抗和抗 EGFR 治疗的风险比分别为 0.8(95%CI:0.7 – 0.9)和 0.6(95%CI:0.5 – 0.8)。讨论:我们发现,不同医院对转移性结直肠癌患者的靶向治疗管理存在显著差异,这可能会影响治疗结果。年龄和合并症与未使用贝伐单抗呈负相关,但无法解释不同医院的实践差异。我们的数据表明,实践差异是基于医院的个体策略,而不是指南建议或患者驱动的决策。个别医院的策略是另一个因素,可能可以解释实际数据与临床试验结果之间的差异。
摘要 免疫球蛋白 (Igs),也称为抗体,可协调宿主针对外来抗原(包括侵入性病原体)的获得性免疫反应。在鱼类中,IgM 主要存在于血液中,对体液系统免疫和保护宿主免受病原体侵害尤为重要。灭活疫苗是世界各地鱼类中广泛使用的一种主要疫苗,其效力与血清抗体水平直接相关;然而,鱼类血液中循环的全身性 IgM 出现的时间尚未确定。在本研究中,我们使用一种针对 IgM 开发的高灵敏度夹心酶联免疫吸附测定 (ELISA) 检查了日本琥珀鱼幼鱼血清 IgM 水平的动态变化。我们发现,幼鱼血清中的 IgM 浓度在孵化后 (dph) 长达 72 天 (平均值±平均值的标准误差 [SEM];体重:5.73±0.38 g,标准长度 [SL]:72.2±1.94 mm) 维持在较低水平,但从 79 dph 开始水平显著增加,在 85 dph (体重:14.05±0.92 g,SL:101.1±2.07 mm) 时达到平均值 84.76±9.23 μg/mL。这些结果表明,在幼鱼的早期生长阶段,由 IgM 介导的全身免疫仅部分成熟。目前的发现有助于制定针对幼鱼传染病的有效疫苗接种计划。
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统,可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中,通过使用脑电图(EEG)信号来研究电动机计划活动,目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作(肘部流量/扩展,前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos)的过程中,可公开可用的61个通道EEG信号,右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统,用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期,所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换(CWT)生成电动机源信号的时间频率(TF)图,然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3%(最低74.6%,最大100%),在文献中的表现优于可比较的方法,而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47%。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号,右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统,用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期,所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换(CWT)生成电动机源信号的时间频率(TF)图,然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3%(最低74.6%,最大100%),在文献中的表现优于可比较的方法,而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47%。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。