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日本代表城市的案例研究
本研究考虑了日本住宅建筑中未来气候变化对当前和未来的典型气象年份（TMY）数据库的影响。tmy数据被广泛用于建筑部门，用于能源绩效评估，系统尺寸和优化。为了调查当前和未来的TMY数据库对建筑物能源消耗的影响，该研究预测了日本四个城市的住宅建筑物的冷却和加热负荷（2020 Ver。）和未来（2086 VER。）TMY数据库。结果表明，未来TMY数据库的使用会导致日本住宅建筑物的空调热量发生重大变化。它发现，日本四个构想的住宅建筑中的年度冷却负荷增加了约12％，东京约9％，大约9％，大约8％的大阪，大约7％，纳戈亚大约为7％，但每年的供暖负载约为Tokyo，大约为9％，大约为8％，大约为6％，大约为ToyohashaShi，大约6％的osta，and ToyohashaShi，大约为ToyohashaShi，Osak and ostoak and osta，and ostaak and ostaka，and ostak and ost osta，and ost ostah and ost ostagai nage and ost aftohaushaShi an与当前的TMY数据库相比，分别是。这一发现表明，气候变化将对未来的建筑能源消耗产生重大影响，并提出节能建筑设计，以解决缓解气候变化对建筑能源消耗的影响。
秋季2024 EWMBA/MBA 295T.1-海湾地区的创新和企业家（2个单位）
Vivek Rao自2018年以来一直是UC-Berkeley Haas商学院的讲师，教授三个MBA课程的设计，创新，企业家精神和前瞻性方法。除了在HAAS的工作外，他还在UC-Berkeley的机械工程系上领导着关于设计理论和方法论的研究，并在UC-Berkeley的雅各布斯雅各布斯设计创新研究所的新型设计大师计划的录取和教育委员会任职，并在其中共同开发并建立了技术设计，'他的研究得到了国家科学基金会，长期网络安全中心和Odebrecht基金会的支持，并获得了多个奖项，包括设计理论和方法论中的2020年ASME IDETC最佳纸质奖。他的行业学术合作包括在Figma的就职教育顾问委员会（2021-22）上与Autodesk Research and Service的出版物。他定期与行业和政府客户进行咨询，从早期初创公司到领导SaaS公司到美国国防部。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
灵活性选项及其在开放式能源建模工具中的表示
为了实现气候目标，未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加，灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型，但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距，本文提取了灵活性表示的关键因素，并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况，我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷，并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析，这是一种开源评估算法，用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示，各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出，出现了包括部门耦合元素的趋势。然而，当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面，应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项，但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
创新，孵化和企业家中心（CIIE）
关于指导活动的会议：演示日/展览/海报介绍的想法/POC和与创新大使/指导支持专家的联系 - 通过Yukti-nir进行管理，由Jharkhand机构创新委员会（CUJ）进行，2019年11月25日。参加此活动的学生人数为62。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
创业和初创企业的监管障碍......
通讯作者：Serhiy Podosynnikov，s.podosinnikov74@gmail.com 稿件类型：研究论文 摘要：本文通过文献计量分析，调查可再生能源领域企业家和初创企业面临的监管障碍。研究强调，许多地区不一致和过时的法规如何挑战可再生能源企业的增长和可扩展性。主要障碍包括复杂的许可流程、限制性的电网连接政策以及补贴和税收激励等支持机制不足。该研究强调，尽管全球对可再生能源技术的投资有所增长，但许多新兴和发展中经济体由于高资本成本和监管障碍而落后。该方法涉及使用指定的关键词（例如“创业”、“初创企业”、“可再生能源”和“监管障碍”）从 Scopus 数据库收集数据。使用 Biblioshiny 和 Excel 等工具通过文献计量技术分析了 2002 年至 2024 年期间发表的 107 篇文献。该研究通过删除不相关的术语和合并同义词来清理和处理数据，以提高文献计量分析的准确性。关键研究指标，如 h 指数、g 指数、m 指数和引用率，用于评估出版物和作者的影响。分析还侧重于共引网络、聚类关键词和跟踪主题随时间的变化。结果表明，可再生能源创业的监管障碍得到了广泛研究，但研究成果分散。确定了五个主要关键词集群：可再生能源技术、政策和监管框架、商业模式、经济发展和环境可持续性。一个值得注意的趋势是跨学科研究的融合，结合了克服障碍的经济、政策和技术视角。分析强调了近年来出版物数量的显着增长，在 2022 年达到 15 篇出版物的峰值，这反映了学术界对这一领域日益增长的兴趣。被引用最多的论文通常讨论监管挑战的解决方案，例如简化行政流程、改善电网接入和实施支持性金融机制。德国和加利福尼亚等主要可再生能源市场的案例研究展示了促进创新并使初创企业蓬勃发展的成功战略。然而，该研究强调，许多新兴市场仍在与过时的监管框架作斗争，这些框架阻碍了新技术的商业化，特别是在能源存储领域。该研究的结论是，未来的研究应该侧重于详细的纵向研究和结合法律、经济和技术分析的跨学科方法。敦促政策制定者采取灵活、制定适应性法规来支持可再生能源创新，确保初创企业能够利用技术进步并为全球能源转型做出贡献。