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减少高峰用电需求计划
由新南威尔士州财政部能源与气候变化办公室出版 标题 峰值需求削减计划 副标题 规则变更 2 咨询文件 首次出版：2023 年 10 月 ISBN 编号：978-1-923076-73-0 版权 本出版物受版权保护。除 (a) 任何徽章、徽标、商标或其他品牌；(b) 任何第三方知识产权；以及 (c) 个人信息（如人物照片）外，本出版物根据 Creative Commons Attribution 3.0 Australia 许可证获得许可。许可条款可在 Creative Commons 网站上找到：creativecommons.org/licenses/by/3.0/au/legalcode 新南威尔士州财政部要求以以下方式将其归属为许可材料的创作者：© 新南威尔士州（新南威尔士州财政部），（2023）使用许可根据 Creative Commons 署名 3.0 澳大利亚许可证，您可以为任何目的复制、分发、展示、下载和以其他方式自由处理本出版物，只要您将能源与气候变化办公室和/或新南威尔士州财政部归为所有者。但是，如果您希望向其他人收取出版物访问费（成本价除外）；将出版物纳入广告或待售产品中；修改出版物；或在网站上重新发布出版物，则必须获得许可。您可以在部门网站上自由链接到该出版物。
COVID-19 疫苗 - Peak Resources
* 使用相同产品完成基础系列。如果无法确定、不再可用或有禁忌症，则可以在第一次接种后至少 28 天接种任何适合年龄的单价 COVID-19 疫苗以完成基础系列。无论基础系列产品是什么，都可以接种 Moderna 或 Pfizer-BioNTech 双价 COVID-19 疫苗作为加强剂量。† 近期感染 SARS-CoV-2 的人可以考虑将基础系列或加强剂量从症状出现或阳性检测（如果感染无症状）推迟 3 个月。‡ 一些针对青少年和成年人的研究表明，与 mRNA 或 Novavax COVID-19 疫苗相关的心肌炎风险可能会降低，并且峰值抗体反应和疫苗有效性可能会随着间隔时间超过 4 周而增加。对于没有中度或严重免疫功能低下且年龄在 6 个月至 64 岁之间的人群，尤其是 12 至 39 岁的男性，8 周间隔可能是最佳间隔。§ 有关回顾性记录审查、安排和管理的指导，请参阅 www.cdc.gov/vaccines/covid-19/clinical-considerations/interim-considerations-us-appendix.html#appendix-a
储能调峰：
在任何时候，电力的产生量都必须与消耗量相匹配。这种平衡对于任何类型的电网都很重要，以便提供安全稳定的电力供应。如果电网中恒定的能量流不能满足需求，就需要额外的能源。该能源必须能够将其储存的能量输送到电网，以满足需求。今天，当世界正朝着电气化的方向发展以减少对化石燃料的依赖时，能够有效储存能量的设备正成为实现低碳社会的重要组成部分。这意味着在现代能源供应链中，有效储存能量的能力被视为关键组成部分。能量储存可以提供许多基本好处，例如提高能源系统的效率、节约化石燃料和提高电网稳定性（Aneke 和 Wang，2016 年）。电网稳定性意味着电网内的消耗和生产之间存在平衡。简单来说，消耗的能量必须等于产生的能量。当不满足该平等性时，需要对电网进行调整以保持稳定性（Hivepower，2021 年）。可以用来提高稳定性的一种方法就是调峰。调峰是为了消除电力消耗的峰值并平衡电网的负载。（Next Kraftwerke，2022 年）。
分时电价和峰值电价分析
自 1977 年以来，能源与环境政策研究中心 (CEEPR) 一直是麻省理工学院能源与环境政策研究的焦点。CEEPR 提倡严谨客观的研究，以改善政府和私营部门的决策，并通过与全球行业伙伴的密切合作确保其工作的相关性。利用麻省理工学院无与伦比的资源，附属教职员工和研究人员以及国际研究伙伴为与能源供应、能源需求和环境相关的广泛政策问题进行实证研究。麻省理工学院 CEEPR 工作论文系列是这些研究工作的重要传播渠道。CEEPR 发布由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文，以便及时考虑和回应能源和环境政策研究，但在发布之前不进行选择过程或同行评审。因此，CEEPR 发布工作论文并不构成对工作论文准确性或优点的认可。如果您对某篇工作论文有疑问，请联系作者或其所在机构。
更新系统性肥大细胞增多症峰值
-- 首席执行官 Kate Haviland 将于美国太平洋时间 1 月 13 日星期一上午 9:00（美国东部时间下午 12:00）出席摩根大通会议 -- 马萨诸塞州剑桥，1 月 12 日 -- Blueprint Medicines Corporation (Nasdaq: BPMC) 今天提供了 2025 年企业展望和持续增长战略，利用公司成熟的研发和商业能力。Blueprint Medicines 首席执行官 Kate Haviland 表示：“随着 AYVAKIT 向数十亿美元的机会发展，巩固我们的 SM 特许经营权，以及我们的下一个具有轰动潜力的项目 BLU-808 成为焦点，我们将以公司有史以来最强大的地位进入 2025 年。我们有许多商业和临床催化剂，我们预计将为患者和股东带来重大的近期和长期价值。” “在可扩展创新和卓越运营的推动下，我们希望通过靶向肥大细胞从根本上改变许多过敏和炎症疾病的治疗方式。我们已经建立了一个高性能的商业引擎，实现了从研究到开发再到商业化的真正一体化方法，使我们能够实现运营效率并实现持久的财务状况。”系统性肥大细胞增多症 (SM)：一个巨大且不断增长的机会基于迄今为止 AYVAKIT 全球上市的强劲势头、确诊 SM 患者的显着持续增长以及新的流行病学数据表明 SM 的患病率高于之前认为的，Blueprint 现在估计该公司 SM 特许经营权的峰值收入机会为 40 亿美元，预计到 2030 年 AYVAKIT 将实现 20 亿美元的年收入。Blueprint 计划在 2025 年 2 月报告 2024 年第四季度和全年的财务业绩。该公司此前曾于 2024 年 10 月提供了 AYVAKIT 产品 2024 年全年收入 4.75 亿至 4.8 亿美元的预期，比 2023 年增长超过 130%。BLU-808 健康志愿者试验的积极数据 Blueprint 今天公布了第 1 阶段单次递增剂量 (SAD；n=56) 和多次递增剂量 (MAD；这项试验是一项针对健康志愿者的临床试验，试验对象为 BLU-808，这是一种高效且选择性的口服野生型 KIT 抑制剂，试验剂量为 31 人，为期 14 天。详细数据将在摩根大通会议上公布。安全性：BLU-808 在所有测试剂量下均耐受性良好。在接受 BLU-808 治疗的 MAD 队列 [1-12 mg，每日一次 (QD)] 中，所有治疗出现的不良事件 (AE) 均为 1 级。没有出现严重不良事件，没有因不良事件而停药或调整剂量，实验室测量值也没有发生重大变化。
有关峰值电力问题的咨询
•期限不足 - 为了使需求侧的灵活性安排在商业上可行，它们需要长期（5年 +）比零售合同中常见（1 - 3年，除了Tiwai或NZ Steel之外的最大客户外）。与住宅灵活性不同，商业和工业灵活性需要定制安排，以与客户的现有控制系统集成或升级。这意味着每个灵活性协议都有很大的设置成本。此外，灵活性回报也非常波动，利用了高峰市场价格，而客户正在寻求一致的现金流量。长期允许零售商或Flex Trader承担波动性风险，并更确定足够的回报。
季度评论 - Antero Peak策略
过去的绩效不能保证，也不是未来结果的可靠指标。当前的性能可能低于所显示的性能。综合绩效已在投资管理费的总和净额中提出。该策略在首次公开产品（IPO）上的投资对绩效做出了重大贡献。IPO投资可能会对小型投资组合的回报产生重大贡献，这种影响通常会随着资产的增长而降低。IPO投资将来可能无法获得。投资风险：投资将随着市场波动而上升和下降，投资者资本处于风险下。投资于以非本地货币为单位的战略投资的投资者应意识到货币兑换波动的风险可能会导致本金损失。这些风险在本文档的背面附近进一步描述，应与该材料一起阅读。
量子密度峰聚类算法
聚类分析起源于分类学，是人类掌握的一门古老技能。过去，人们依据经验和专业知识对商品进行分类。随着现代社会的发展，人们对分类的要求越来越高[1,2]，仅依据经验和专业知识的分类已逐渐被淘汰，现在计算机技术被用于聚类分析，使用算法解决庞大而复杂的聚类任务[3,4]。因此，聚类算法已被提出并应用于各种场合[5,6]。此外，我们生活的海量数据世界也使得聚类过程不可或缺。许多研究领域都面临着海量数据的问题[7,8]。如果没有聚类或数据降维等预处理，很难进行后续分析[9–11]。例如在机器学习领域，几乎所有重要算法的原始入口都是大量的大规模数据，如果不进行聚类或降维，这些数据很难得到利用[12–14]。在量子通信领域，量子通信设备仅供应给少数几家大公司，量子通信中的很多方可能都是经典的，聚类算法可以帮助通信方更便捷地处理传输的信息[15–17]。在数据降维方面，我们熟悉的主成分分析算法（PCA）[18]、多维缩放（MDS）、线性判别（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等[19–22]。但降维算法不可避免地会降低数据的属性值，如果操作不当，数据就会失去准确性，结果就会出现偏差，而使用聚类算法可以避免此类问题。目前，聚类算法可以按以下方式划分。基于分区的聚类算法包括 K 均值 [23]、K 中值 [24] 和核 K 均值算法 [25]。基于层次的聚类算法包括 BIRCH、CURE 和 CHAMELEON 算法 [26]。基于密度的聚类算法包括 DBSCAN、均值漂移 (MS) [27] 和密度峰值聚类算法 (DPC) [28]。每种算法都具有不同的分类能力。
