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天文学和星体化学研究标题的未来空间实验平台氮化硅的多技术研究
摘要。X射线探测器用于太空天体物理任务易受噪声，该光子受到工作能量范围以外的能量的光子引起的噪声；因此，需要有效的外部光学阻断过滤器来保护检测器免受偏离辐射的影响。这些过滤器在满足X射线探测器的科学要求中起着至关重要的作用，并且它们在任务生活中的适当操作对于实验活动的成功至关重要。我们研究了由氮化硅和铝制成的薄三明治膜，作为空间任务中高能检测器的光学阻滞过滤器。在这里，我们报告了厚度在40 nm至145 nm的sin膜的多技术表征的结果，两侧有几十纳米的纳米含量。，我们已经测量了同步辐射束线时的X射线传输，紫外线的排斥，可见和近红外辐射，X射线光电谱的铝表面上天然氧化物的量，通过原子力显微镜的样品表面的形态和蛋白质效应。
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
SVCE GridShift：电动汽车充电最终试点报告
1. 执行摘要 2020 年 10 月，硅谷清洁能源 (SVCE) 启动了 GridShift 试点项目，该项目利用车辆远程信息处理技术来控制和优化住宅客户在家中的电动汽车 (EV) 充电。GridShift 试点项目的目标是 (A) 通过在费率计划中最便宜的非高峰时段自动为电动汽车充电，帮助客户节省家庭能源费用；以及 (B) 将电动汽车充电与可再生能源生产商根据与 SVCE 和其他加州负荷服务实体签订的合同提供的低碳发电的非高峰时段保持一致。GridShift 在 COVID-19 大流行和居家令期间启动，能够利用住宅客户电动汽车充电时间表的额外灵活性，因为他们插电时间几乎是大流行前的两倍（平均在家插电时间为 20.2 小时，而大流行前为 12.2 小时）；在白天保持插电对于能够利用加州电网上充足的太阳能为汽车充电尤为重要。 SVCE 将 72 名拥有 79 辆电动汽车的客户纳入 GridShift 移动应用程序，在主要优化非高峰时段的充电费用一段时间后，于 2021 年 3 月和 4 月启动了低碳活动试运行，通过推送通知和获得 10 美元账单信用额度的机会，激励客户在其费率计划的非高峰时段插入并允许在特别低碳的时段充电。成本优化的影响是，与插入后立即充电相比，GridShift 试点参与者平均每月节省了 24 美元的能源费用；节省的费用因费率计划而异，对于某些客户，每月最高可节省 46 美元，而对于其他客户，每月最低可节省 8 美元。在推出低碳活动后，在举办低碳活动的一天中，42% 的电动汽车充电都安排在碳排放最低的时段，与无管理充电相比，帮助 GridShift 参与者避免了 4,000 磅的二氧化碳电网排放。总共有 70% 的试点参与者参加了至少一次低碳活动，30% 的试点参与者参加了获得 10 美元电费抵免所需的最低活动数量（8 次）。为了在 2021 年夏季支持加州电网，SVCE 决定试行“关键 GridShift 时间”，客户在 CAISO FlexAlerts 和其他 SVCE 定义的事件之前收到推送通知，鼓励他们避免插入电源或启用智能充电以减轻电网压力。2021 年 8 月至 10 月期间，举行了六次此类可靠性活动，GridShift 能够将 98% 的总电动汽车充电转移到活动时间之外，参与者参加了抽奖，以赢得五项 100 美元电费抵免之一。在成功试点之后，SVCE 已开始扩大 GridShift 计划。关键考虑因素是将硬件兼容性扩展到更多车辆 OEM 以及联网的 EVSE，简化客户入职流程，并确保公平地进入一线社区。展望 2022 年夏季，SVCE 还可以考虑将关键 GridShift 小时功能扩展到其他活动类型，包括 ELRP 活动，并通过社区排行榜、成就徽章和其他功能进一步将参与游戏化。
原始发表论文的引用（记录版本）：Narula, A., Bongiorno, M., Beza, M. et al (2022). 电网形成 c 的协调控制
本文旨在提出一种配备储能装置的电网形成转换器与水力发电机之间的协调控制策略，以促进未来电力系统中转换器的频率支持。这样，就可以利用转换器系统的快速动态特性，同时最大限度地减少与转换器系统相关的储能要求。电网形成转换器频率控制器的拟议调整标准有助于转换器系统与水力发电机之间的自然协调。将所提出的控制策略的有效性与文献中现有的传统下垂方法进行了比较。最后，使用 PSCAD 中的详细时域仿真模型验证了分析结果。
empagliflozin和二甲双胍盐酸盐扩展释放片5 mg/ 1000 mg模块1：管理信息和规定信息 div>
empagliflozin和盐酸二甲双胍释放片剂被指示为饮食和运动的辅助手段，以改善2型糖尿病成年人的血糖控制，当时用雌激素和二甲双胍盐酸盐治疗时，适用于2型糖尿病。empagliflozin被指出可降低2型糖尿病和既定心血管疾病的成人心血管死亡的风险（请参阅第5.1节）。然而，尚未确定雌性二释放片的雌激素和盐酸二甲双胍对降低2型糖尿病和心血管疾病成人心血管死亡风险的有效性。不建议使用1型糖尿病患者或治疗糖尿病性酮症酸中毒的患者使用empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片的限制（请参阅第4.4节）。4.2。posology and Administion方法：建议剂量•对于先前未用empagliflozin治疗的体积耗竭的患者，在启动empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片之前，请更正这种情况（请参阅第4.4节）。•基于患者的当前方案的empagliflozin和二甲双胍盐酸盐的起始剂量个性化：
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
4智能电网发展的领导者
随着能源转型、零碳排放目标的实现，以及电动车的普及，如何将大量的电力需求有效转换为电力供应，成为一项重大挑战。为应对这一挑战，台电除了积极发展再生能源外，也正在探索超越传统大型发电厂建设模式的创新方法。台电希望利用新兴技术引入多元化的电力来源。作为这项努力的一部分，台电与知名电动滑板车制造商Gogoro合作，于2021年建立了全球首个具有车对电网（V2G）功能的电动滑板车电池交换站。这项开创性的举措扩展了国际知名的电池交换业务模式，增加了双向电力传输功能。因此，它不仅有助于创建分散式储能虚拟电厂，而且有助于增强电网稳定性，并培育电力交易的新商业模式，从而促进互利的未来。
加拿大1 中SARS-COV-2感染和疫苗接种的混合免疫力加拿大1
Care covid-19 Tracker（https://ltc-covid19-tracker.ca）到最后一个时期，在长期护理中发生了19 789年的总累积死亡。所有长期340
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
电动汽车作为零排放电网的电能存储 1
太阳能发电量。太阳能发电量/天 计划储能 电动汽车储能 电动汽车使用量/天 MW(4) MWh (5) MWh (6) MWh MWh 年份 80,000 263,014 10,000 137,500 20,548 2020 120,000 394,521 40,000 214,221 29,345 2022 200,000 657,534 60,000 630,606 64,788 2025 280,000 920,548 100,000 2,761,555 226,977 2030 375,000 1,232,877 135,000 8,707,270 596,388 2035 420,000 1,380,822 160,000 22,878,560 1,253,620 2040 580,000 1,906,849 230,000 37,908,250 2,077,164 2050