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引用原始发表的论文（记录的版本）：Ollas，P.，Ghaem Sigarchian，S.，Alfredsson，H。等（2023）。评估SO
随着社会电气化趋势，机场面临着不可避免的电动汽车（电动汽车）和电动航空潜在升高（EA）的不可避免的过渡。对于航空，短途航班首先是燃料交换到电气运输的排队。这项工作研究了Visby，瑞典的机场以及EA和EV充电对电力系统的影响。它使用了一年操作中测得的机场负载需求以及模拟的EA和EV充电配置文件。太阳能光伏（PV）和电池电池储能系统（BES）进行了建模，以分析潜在的技术 - 经济增长。用四种方式对BESS电荷和放电控制进行建模，包括新型的多目标（MO）调度，以结合自消耗（SC）增强和峰值功率。将每个模型方案进行比较的峰值剃须能力，SC速率和付款额（PBP）。还评估了BESS控件的年度退化和相关成本。结果表明，新颖的MO调度在峰顶剃须和SC方面表现良好，从而有效地减少了Bess的闲置时期。MO调度还通过名义经济参数导致电池控制最低的PBP（6。9年）。此外，对PBP的灵敏度分析表明，峰值关税显着影响BESS投资的PBP。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
1HCY2024中国电力市场半年评论
1指出，今年1月至6月的CY2024数据来自中国国家统计局，该局仅报告了从一定的收入阈值中产生的，因此该数据低估了中国的整体发电。中国发电委员会的更全面数据来自中国电力委员会（CEC），但是它们仅每季度报告。Ember根据CEC的数字报告数据，CY2024数据来自Ember，CEF的调整数字基于Ember的费率。
pinnapuram半年度环境合规性...
S.EC董事会的状况。环境政策应规定标准操作程序以进行适当的制衡，并重点放在任何侵权 /偏离 /违反环境 /森林 /野生动植物规范 /条件的情况下。公司应定义报告侵权 /违反环境 /森林 /野生动植物规范 /条件和 /或股东 /利益持有人的系统。在这方面，董事会决议的副本应作为六月报告的一部分提交给MOEF＆CC。
基于结构的电荷转换药物自组装设计
近年来，各种基于载体的药物输送系统的设计和制造策略已迅速建立并应用于癌症治疗。这些系统对当前的癌症治疗贡献巨大，但需要进一步发展以消除药物负载能力低和严重副作用等障碍。为了实现更好的药物输送，我们提出了一种基于分子结构的易于制造的药物自输送系统的创新策略，该系统可用于共输送姜黄素类化合物和喜树碱的所有含氮衍生物，以更好地靶向癌症治疗并最大限度地减少副作用。形成机制研究表明，喜树碱衍生物和姜黄素类化合物的刚性平面结构以及相关的离去氢使它们能够在适当的条件下组装成纳米颗粒。这些纳米颗粒在不同条件下表现出稳定的粒径（100纳米）和可调的表面电荷，从正常生理条件（pH 7.4）下的约-10 mV增加到酸性肿瘤环境下的+40 mV。此外，小鼠体内实验表明，与伊立替康（喜树碱衍生物）相比，联合给药的伊立替康姜黄素纳米颗粒显著增强了肺和胆囊的靶向性，改善了巨噬细胞清除逃逸，改善了结直肠癌治疗，消除了危及生命的腹泻，为更好的靶向化疗和临床转化带来了希望。最后，基于结构设计的药物自递送系统策略可能会激发更多类似的自递送纳米系统的研究和发现，以用于更广泛的药物应用。
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自我治理标准是什么？修改（如果已实施）：（a）不涉及第18条条款和条件的全部或部分修改；除了纠正EBGL第18条条款和条件或事实变更的结果所需的范围，包括但不限于：（i）纠正较小的印刷错误； （ii）纠正格式和一致性错误，例如段落编号；或（iii）更新到其他文档或段落的日期参考； （b）不太可能对：（i）现有或将来的电力消费者产生重大影响； （ii）发电，发电或供应的一代，发电或与电力供应有关的任何商业活动的竞争； （iii）国家电力传输系统的运行； （iv）与可持续发展，供应安全性或安全性或市场或网络紧急情况的管理有关的事项； （v）代码的治理程序或修改程序；和
nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射
许多作者考虑了用于分析来自杂种种群数据的设计（例如Neimann-Sprensen和Robertson，1961年； Soller和Genizi，1978年； Geldermann等，1985； Weller等，1990）。这些方法的缺点是他们一次使用来自单个MARIRW的信息。没有标记将具有统一性的杂合性，因此对于任何给定的标记，有些父亲都会是纯合的，因此是非信息的。这会浪费信息，并在QTL的估计位置中引入偏差可能会有更大的问题。此外，提出的最小二乘方法不能单独估计任何检测到的QTL的位置和效果。最大似然（ML）方法（Weller，1986; Knott and Haley，1992a）可以估计这两种效果，但是通常仅使用单个标记（Weller，1986; Knott; Knott and Haley，1992a and B）估计，位置与标记相对（I.E.可以是它的任何一侧）。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
对季节性和年际温度变化的更新的区域型号技能评估，整个底部的白令海架
Bering10k区域海洋建模系统（ROMS）模型是一种高分辨率（10公里）的区域海洋模型，在过去十年中，它在研究和管理环境中都用于研究物理环境与东部白令海货架生态系统之间的关系。以前已经对该模型进行了广泛的验证，尤其是专注于底温度，这是一个关键的物理驱动器，塑造了该区域的生态系统动力学。但是，先前对底温度的观察主要仅限于夏季。最新的弹出式浮球的部署能够越冬测量值，现在使我们可以将先前的验证扩展到其他季节。在这里，我们通过将新的弹出式片段中的数据与几个现有温度数据集相结合，从而在时间尺度上表征了东南白令海架上的底温度。然后，我们使用这种数据组合来系统地评估Bering10K ROM模型捕获这些功能的技能，重点是技能指标的空间变异性以及导致这些模式的潜在过程。我们确认该模型在底部温度井中捕获了整个架子的模式，包括平均模式以及季节性和年际变化。然而，还确定了一些潜在改进的领域：模型中低估的表面混合会导致中间和外部架子上的延迟破坏性，模型中内部前部的位置可能会稍微偏移，而在模型中，估计平滑的平滑性会导致较差的代表性差，可能是在货架上脱落的范围，并通过