能源管理是适用于智能建筑物(SBS)的微电网(MGS)的主要挑战之一。因此,更多的研究是必不可少的,要考虑建模和操作方面,以利用系统的即将到来的不同应用程序。本文介绍了一种新型的能源管理建筑模型,该模型基于完整的监督控制和数据获取(SCADA)系统的职责,其中包括MG实验室(LAB)测试床,该模型在罗马萨皮恩扎大学的电气和能源工程系中名为Lambda。Lambda MG实验室以小规模A SB模拟,并与Dieee电网连接。lambda mg由光伏发电机(PV),电池能量存储系统(BESS),智能开关板(SW)以及不同的分类负载(关键,必不可少的和正常)组成,其中一些是可管理的且可控制的(照明,空调,空调,空调,智能插头)。Lambda实施的目的是使Diaee Smart用于节能目的。在Lambda实验室中,通信体系结构包括由两个主要国际标准(电气和技术监控系统的工业序列标准)和KONNEX(商业和家庭建筑自动化的开放标准)进行的大师/奴隶单位和执行器组成。使电气部门的智能原因从主电网中降低所需的电源。因此,为了实现目标,已经以两种模式进行了研究。最后,在不同的情况下对拟议的模型进行了研究,并从经济方面进行了评估。最初,基于SCADA系统的实时模式,该模式揭示了不同来源和负载的实际日常功耗和生产。接下来,将模拟零件分配给基于能量管理系统的主网格,负载和BES充电和放电的行为。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
作者/工作组成员:Isabelle C. Van Gelder * † ,(主席)(荷兰)、Michiel Rienstra ± ,(工作组协调员)(荷兰)、Karina V. Bunting ± ,(工作组协调员)(英国)、Ruben Casado-Arroyo(比利时)、Valeria Caso 1(意大利)、Harry JGM Crijns(荷兰)、Tom JR De Potter(比利时)、Jeremy Dwight(英国)、Luigina Guasti(意大利)、Thorsten Hanke 2(德国)、Tiny Jaarsma(瑞典)、Maddalena Lettino(意大利)、Maja-Lisa Løchen(挪威)、R. Thomas Lumbers(英国)、Bart Maesen 2(荷兰)、Inge Mølgaard(丹麦)、Giuseppe MC Rosano(英国)、Prashanthan Sanders(澳大利亚)、Renate B. Schnabel(德国)、Piotr Suwalski 2(波兰)、Emma Svennberg(瑞典)、Juan Tamargo(西班牙)、Otilia Tica(罗马尼亚)、Vassil Traykov(保加利亚)、Stylianos Tzeis(希腊)、Dipak Kotecha * † ,(主席)(英国)以及欧洲科学委员会科学文献组
结果:大多数 (77%) 选定的患者患有未控制的糖尿病,表明地区和糖尿病控制之间存在统计学显著相关性。北部、中部和南部地区的未控制百分比最高,控制率不到 20%,而西部和东部地区的控制百分比约为 40%。80% 的未控制血压患者患有未控制的糖尿病,而血压控制的患者为 68%。双胍类、DPP-4 抑制剂、GLP-1 激动剂、胰岛素和 SGLT-2 抑制剂是最常见的糖尿病药物。二甲双胍是所有地区处方最多的药物,其次是 DPP4。结果显示,患者平均使用 1 至 4 种非糖尿病药物。糖尿病中心维生素 B 复合物和他汀类药物的配发量高于医院。视网膜病变和周围神经病变是最常见的并发症,而高血压和 ASCVD 是最常见的合并症。
使用海洋环境DNA(EDNA)方法进行的越来越多的研究通过帮助和简化评估被剥削的人群和生态系统状况所需的一些劳动密集型传统调查,显示了其在海洋渔业管理中的潜在应用。Edna接近(即 metabarcoding and Targeed)可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理;侵入性,稀有和/或濒危物种的监视;并提供物种丰度的估计。 由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途,在过去几年中,在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。 但是,在应用管道进行数据分析时,整个研究缺乏一致性,这使得结果很难比较它们。 这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。 因此,我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤,以获得声音,可重现和可比的结果,从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。 总的来说,本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态,以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。Edna接近(即metabarcoding and Targeed)可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理;侵入性,稀有和/或濒危物种的监视;并提供物种丰度的估计。由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途,在过去几年中,在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。但是,在应用管道进行数据分析时,整个研究缺乏一致性,这使得结果很难比较它们。这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。因此,我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤,以获得声音,可重现和可比的结果,从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。总的来说,本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态,以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。
联邦教育大学,卡诺尼日利亚摘要 - 本文研究了对大三级机构的管理(AI)的利用,这些机构和挑战可能可能面临AL在尼日利亚的高等教育管理中的应用。在本文中使用了从印刷和在线出版物中收集的二级数据。该论文显示,如果适当利用AI,可以帮助有效的第三级机构管理,促进数据和决策的有效管理,支持资源优化,帮助实施教学计划,改善研究计划的开发并改善三级机构的安全性。本文进一步确定了偏见和歧视,数据隐私和安全漏洞,缺乏技术专长和资源,权力问题,其他方面的工作流离失所是挑战,可能会影响尼日利亚的第三级教育管理中人工智能的利用。基于这些观点,该论文建议政府应增加三级机构在全国所有公共三级机构中开发人工智能的资金。关键字:人工智能,高等教育,管理,现代高等教育简介
农业部门需要能源,因为能源是生产的重要投入。农业直接使用能源作为燃料或电力来操作机械和设备,在灌溉中使用燃料来运行拖拉机和其他机械,以及在农场照明,并间接用于农场生产的肥料和化学品。现代农业需要现代能源——两者紧密相连。对于许多发展中国家和欠发达国家来说,农业是经济发展的主导部门。生产力的提高和农业生产系统的现代化是全球减贫的主要驱动力,而能源在实现这一目标方面发挥着关键作用。对现代和可持续农业生产和加工系统的能源投入是从自给农业转向粮食安全的关键因素。能源服务通过提供灌溉(水泵)或农业机械等方式巧妙地支持生产过程。
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院; B英国利兹大学土木工程学院B; C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部; D Kinneret Limnological实验室,以色列海洋学和林木研究,以色列米格达尔; E Zuckerberg水研究所,雅各布·布莱斯坦(Jacob Blaustein)的沙漠研究研究所,以色列内盖夫本·古里安大学; F Yorkshire Water Services Ltd,英国布拉德福德; G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部; H英国伯明翰伯明翰大学地理,地球与环境科学学院; I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程,数学和技术学院J; K Escuela de Ingenieria y Ciencias,Tecnologico de Monterrey,墨西哥Nuevo