1. 伦敦大学学院可持续资源研究所 (2022 年 11 月),改革电力市场以实现低成本和低碳电力 2. 同上。 3. 英国能源研究中心 (2022 年 4 月),可再生能源和核能能否帮助降低今年冬天的电费? 4. Ofgem,批发市场指标,2023 年 1 月 20 日访问 5. 英国能源研究中心 (2022 年 4 月),可再生能源和核能能否帮助降低今年冬天的电费? 6. 低碳合同公司,《临时征税率和总储备金额》仪表板,访问时间为 2023 年 1 月 24 日 7. 牛津能源研究所 (2017),《未来的脱碳电力系统:‘两个市场’方法》 8. 康沃尔洞察 (2023 年 1 月),《预测到 2030 年电价将下降,但未来十年电价仍将高于疫情前的水平》 9. 牛津能源研究所 (2017),《未来的脱碳电力系统:‘两个市场’方法》 10. 伦敦大学学院可持续资源研究所 (2022 年 11 月),《改革电力市场以实现低成本和低碳电力》
结构电池是多功能设备,可以同时存储能量并承载机械负载。关键成分是碳纤维,它不仅充当结构增强,而且还可以通过可逆地托管利离子作为电极。仍然对LI和碳纤维相互作用知之甚少。在这里,我们绘制了用螺旋丙烯腈纤维插入的LI插入螺旋晶纤维中的螺旋纤维纤维(AES)。我们表明,在充电/放电速率的缓慢/放电速率下,LI在纤维的横向和纵向方向上均匀分布,并且在完全放电时,所有LI实际上都被排出。以快速的速度,LI倾向于将其捕获在纤维的核心中。在某些纤维中,在固体电解质相(SEI)和纤维表面之间发现LI板。我们的发现可以指导AES分析锂离子电池的其他碳质电极材料,并用于改善结构电池的穿孔。
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而,与人工智能相关的风险很大,公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中,我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度,并确定了三个促成这一结果的因素:a) 对政府的高度信任;b) 人类参与所带来的保证;c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现,并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献,并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
分数量子霍尔 (FQH) 相是由于强电子相互作用而出现的,其特征是任意子准粒子,每个准粒子都具有独特的拓扑参数、分数电荷和统计数据。相反,整数量子霍尔 (IQH) 效应可以从非相互作用电子的能带拓扑中理解。我们报告了所有 FQH 和 IQH 跃迁中临界行为的令人惊讶的超普适性。与预期的状态相关临界指数相反,我们的研究结果表明,对于分数和整数量子霍尔跃迁,临界标度指数 κ = 0.41 ± 0.02 和局域长度指数 γ = 2.4 ± 0.2 相同。从中,我们提取了动力学指数 z ≈ 1 的值。我们已经在超高迁移率三层石墨烯器件中实现了这一点,其中金属屏蔽层靠近传导通道。在之前的研究中,由于在传统半导体异质结构中 κ 的测量值存在显著的样本间差异,而长程关联无序占主导地位,因此在各种量子霍尔相变中观察到的这些全局临界指数被掩盖了。我们表明,稳健的标度指数在短程无序关联的极限下是有效的。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
私人家庭投资(PVS)和电池的投资的利益取决于电力的市场价格,这反过来又受PVS和PVS和电池的使用的影响。这在集中发电系统与对PVS和电池的家庭投资之间创造了反馈机制。为了调查这种反馈效果,我们将用于家庭投资的本地优化模型与欧洲发电销售模型联系起来。本地优化基于对214个瑞典家庭测量的消费量。模型比较了2032年的集中电力供应系统的三种不同方案,以及几种敏感性情况。我们的结果表明,在调查案件中,瑞典家庭中瑞典家庭中电池存储容量的5 E 20 gW P的总投资水平为5 E。这些级别比算上市场反馈之前的水平低33%。光伏投资的利益受到的影响受到电力价格以及有关电网关税和税收的假设的最大影响。电池投资的价值取决于PV电力和市场套利的自我消费增加的好处。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。