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基于超限电量外送风险的风电场群共享储能容量配置
风电场储能可以平抑风电出力波动，共享储能可以降低储能设备建设成本，激发风电场投资储能的积极性。风电基地由多个风电场群组成，现有的研究方法并未考虑如何在风电基地内风电场群间分配共享储能。本文提出一种面向风电场群的储能容量分配方法。首先建立共享储能分配双层模型，上层模型以风电基地超限功率外送风险最小为目标，优化各风电场群共享储能分配；下层模型根据储能容量分配计算各风电场群的超限功率外送，并将超限功率值传递至上层模型。双层模型可转化为可顺序求解的两阶段模型；采用比利时风电基地进行数值模拟，验证所提模型的有效性。最后，分析了信心水平、总储能容量、风险偏好因子的敏感性。
将人工智能应用于数字档案：信任、协作和共同的职业道德
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对公平获得疫苗的共识
疫苗生产基地规模庞大且不断扩大，2021 年有 90 多家制造商向世界卫生组织 (WHO) 成员国供应疫苗。然而，疫苗供应仍然高度依赖于不到 10 家拥有广泛产品组合、全球影响力和多种可部署技术的制造商。更重要的是，就单个疫苗而言，通常只有两三家供应商提供大部分供应。趋势是积极的，来自更多国家的制造商的贡献有所增加，但需要更多分布式制造能力。这种集中导致市场健康问题和区域供应不安全，特别是在非洲和东地中海区域，使得疫苗的获取严重依赖于其他区域的政策和供应链。
2型糖尿病之间没有共同的遗传敏感性...
参考文献Beach T.G.，Monsell S.E.，Phillips L.E.，Kukull W.（2012）美国国家老年痴呆症中心临床诊断阿尔茨海默氏病的临床诊断准确性，2005年 - 2010年。神经病理学与实验神经病学杂志71：266-273。doi：10.1097/nen.0b013e31824b211b。Bellenguez C.，Kucukali F.，Jansen I.E.，Kleineidam L.，Moreno-Grau S.，Amin N.，Naj A.C.，Campos-Martin R.，Grenier-Boley B.，Andrade V.等。（2022）对阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的遗传病因的新见解。nat Genet 54：412-436。doi：10.1038/s41588-022-01024-Z。Bulik-Sullivan B.，Finucane H.K.，Anttila V.，Gusev A.，Day F.R.，Loh P.R.，Reprogen C.，Psychiatiric Genomics C.，Persoccon Case Cone Conter Case Contry C.，Duncan L.，Duncan L.，Perry J.R.，Patterry J.R.，Patterson N.，Robinson E.B.等。（2015）人类疾病和特征之间遗传相关的地图集。nat Genet 47：1236-41。doi：10.1038/ng.3406。Corneveaux J.J.，Myers A.J.，Allen A.N.，Pruzin J.J.，Ramirez M.，Engel A. 等。 （2010）CR1，CLU和PICALM与阿尔茨海默氏病的关联，在一系列临床表征和神经病理学验证的个体中。 Hum Mol Genet 19：3295-301。 doi：10.1093/hmg/ddq221。 de la Monte S.M.Corneveaux J.J.，Myers A.J.，Allen A.N.，Pruzin J.J.，Ramirez M.，Engel A.等。（2010）CR1，CLU和PICALM与阿尔茨海默氏病的关联，在一系列临床表征和神经病理学验证的个体中。Hum Mol Genet 19：3295-301。 doi：10.1093/hmg/ddq221。 de la Monte S.M.Hum Mol Genet 19：3295-301。doi：10.1093/hmg/ddq221。de la Monte S.M.J糖尿病SCI技术2：1101-13。 doi：10.1177/193229680800200619。 Escott-Price V.，Baker E.，Shoai M.，Leonenko G.，Myers A.J.，Huentelman M.，Hardy J. （2019）遗传分析表明，阿尔茨海默氏症病例和对照中的较高错误弥补率。 Neurobiol老化77：178-182。 doi：10.1016/j.neurobiolaging.2018.12.002。 Escott-Price V.，Myers A.J.，Huentelman M.，Hardy J. （2017）病理确认的阿尔茨海默氏病的多基因风险评分分析。 Ann Neurol 82：311-314。 doi：10.1002/ana.24999。 Hao K.，Di Narzo A.F.，Ho L.，Luo W.，Li S.，Chen R.，Li T.，Dubner L.，Pasinetti G.M. （2015）共享阿尔茨海默氏病和2型糖尿病的遗传病因。 mol方面MED 43-44：66-76。 doi：10.1016/j.mam.2015.06.006。 Kunkle B.W.，Grenier-Boley B.，Sims R.，Bis J.C.，Damotte V.，Naj A.C.，Boland A.，Vronskaya M.，Van der Lee S.J.，Amlie-Wolf A.，Bellenguez C.，Frizatti A. （2019）诊断为阿尔茨海默氏病的遗传荟萃分析确定了新的风险基因座，并暗示了Abeta，Tau，免疫和脂质加工。 NAT Genet 51：414-430。 doi：10.1038/s41588-019-0358-2。 ngandu T.，Lehtisalo J.，Solomon A.，Levalahti E.，Ahtiluoto S.，Antikainen R.，Backman L.，Hanninen T.，Jula A.，Laatikainen T.，Lindikainen T.，Lindstrom J.，Mangialasche F. 柳叶刀385：2255-63。 doi：10.1016/s0140-6736（15）60461-5。 salas i.h.，de strooper B. （2019）糖尿病和阿尔茨海默氏病：这种联系并不像看起来那么简单。J糖尿病SCI技术2：1101-13。doi：10.1177/193229680800200619。Escott-Price V.，Baker E.，Shoai M.，Leonenko G.，Myers A.J.，Huentelman M.，Hardy J.（2019）遗传分析表明，阿尔茨海默氏症病例和对照中的较高错误弥补率。Neurobiol老化77：178-182。doi：10.1016/j.neurobiolaging.2018.12.002。Escott-Price V.，Myers A.J.，Huentelman M.，Hardy J.（2017）病理确认的阿尔茨海默氏病的多基因风险评分分析。Ann Neurol 82：311-314。doi：10.1002/ana.24999。Hao K.，Di Narzo A.F.，Ho L.，Luo W.，Li S.，Chen R.，Li T.，Dubner L.，Pasinetti G.M. （2015）共享阿尔茨海默氏病和2型糖尿病的遗传病因。 mol方面MED 43-44：66-76。 doi：10.1016/j.mam.2015.06.006。 Kunkle B.W.，Grenier-Boley B.，Sims R.，Bis J.C.，Damotte V.，Naj A.C.，Boland A.，Vronskaya M.，Van der Lee S.J.，Amlie-Wolf A.，Bellenguez C.，Frizatti A. （2019）诊断为阿尔茨海默氏病的遗传荟萃分析确定了新的风险基因座，并暗示了Abeta，Tau，免疫和脂质加工。 NAT Genet 51：414-430。 doi：10.1038/s41588-019-0358-2。 ngandu T.，Lehtisalo J.，Solomon A.，Levalahti E.，Ahtiluoto S.，Antikainen R.，Backman L.，Hanninen T.，Jula A.，Laatikainen T.，Lindikainen T.，Lindstrom J.，Mangialasche F. 柳叶刀385：2255-63。 doi：10.1016/s0140-6736（15）60461-5。 salas i.h.，de strooper B. （2019）糖尿病和阿尔茨海默氏病：这种联系并不像看起来那么简单。Hao K.，Di Narzo A.F.，Ho L.，Luo W.，Li S.，Chen R.，Li T.，Dubner L.，Pasinetti G.M.（2015）共享阿尔茨海默氏病和2型糖尿病的遗传病因。mol方面MED 43-44：66-76。doi：10.1016/j.mam.2015.06.006。Kunkle B.W.，Grenier-Boley B.，Sims R.，Bis J.C.，Damotte V.，Naj A.C.，Boland A.，Vronskaya M.，Van der Lee S.J.，Amlie-Wolf A.，Bellenguez C.，Frizatti A. （2019）诊断为阿尔茨海默氏病的遗传荟萃分析确定了新的风险基因座，并暗示了Abeta，Tau，免疫和脂质加工。 NAT Genet 51：414-430。 doi：10.1038/s41588-019-0358-2。 ngandu T.，Lehtisalo J.，Solomon A.，Levalahti E.，Ahtiluoto S.，Antikainen R.，Backman L.，Hanninen T.，Jula A.，Laatikainen T.，Lindikainen T.，Lindstrom J.，Mangialasche F. 柳叶刀385：2255-63。 doi：10.1016/s0140-6736（15）60461-5。 salas i.h.，de strooper B. （2019）糖尿病和阿尔茨海默氏病：这种联系并不像看起来那么简单。Kunkle B.W.，Grenier-Boley B.，Sims R.，Bis J.C.，Damotte V.，Naj A.C.，Boland A.，Vronskaya M.，Van der Lee S.J.，Amlie-Wolf A.，Bellenguez C.，Frizatti A.（2019）诊断为阿尔茨海默氏病的遗传荟萃分析确定了新的风险基因座，并暗示了Abeta，Tau，免疫和脂质加工。NAT Genet 51：414-430。 doi：10.1038/s41588-019-0358-2。 ngandu T.，Lehtisalo J.，Solomon A.，Levalahti E.，Ahtiluoto S.，Antikainen R.，Backman L.，Hanninen T.，Jula A.，Laatikainen T.，Lindikainen T.，Lindstrom J.，Mangialasche F. 柳叶刀385：2255-63。 doi：10.1016/s0140-6736（15）60461-5。 salas i.h.，de strooper B. （2019）糖尿病和阿尔茨海默氏病：这种联系并不像看起来那么简单。NAT Genet 51：414-430。doi：10.1038/s41588-019-0358-2。ngandu T.，Lehtisalo J.，Solomon A.，Levalahti E.，Ahtiluoto S.，Antikainen R.，Backman L.，Hanninen T.，Jula A.，Laatikainen T.，Lindikainen T.，Lindstrom J.，Mangialasche F.柳叶刀385：2255-63。doi：10.1016/s0140-6736（15）60461-5。salas i.h.，de strooper B.（2019）糖尿病和阿尔茨海默氏病：这种联系并不像看起来那么简单。（2015）饮食，运动，认知训练和血管风险监测与控制的2年多域干预措施，以防止高危老年人认知能力下降：一项随机对照试验。Neurochem Res 44：1271-1278。doi：10.1007/s11064-018-2690-9。Xue A.，Wu Y.，Zhu Z.，Zhang F.，Kemper K.E.，Zheng Z.，Yengo L.，Lloyd-Jones L.R.，Sidorenko J.，Wu Y.，Wu Y.，E Q.C. （2018）全基因组Xue A.，Wu Y.，Zhu Z.，Zhang F.，Kemper K.E.，Zheng Z.，Yengo L.，Lloyd-Jones L.R.，Sidorenko J.，Wu Y.，Wu Y.，E Q.C.（2018）全基因组
撞击气候变化共享的水资源 - 欧普拉底山脉...
阿拉伯地区对共享水资源表现出很大的依赖，大多数阿拉伯国家都依靠与邻近的阿拉伯国家或该地区以外的国家共享的供水。实际上，超过三分之一的淡水资源来自该地区边界之外。在共享地表水方面，22个阿拉伯国家中有14个具有地表水体。1该地区也是世界上最稀缺的地区之一。这种稀缺性在农业部门表现出来，这是阿拉伯国家的粮食安全和生计的重要来源，以及最大的水消费者，在整个地区平均有80％的淡水资源，用于农业使用。2个预计的气候变化对水利用率的影响往往会加剧对水资源的现有压力。Findings from the Regional Initiative for the Assessment of Climate Change Impacts on Water Resources and Socio-Economic Vulnerability in the Arab Region (RICCAR) indicate that temperatures are projected to increase by 1.2°C – 2.6°C by mid-century and up to 4.8°C by the end of the century, as well as increased spatial-temporal variability of precipitation.这些因素显着影响淡水供应对所有依赖水的部门，尤其是农业的数量和质量，威胁到该地区的粮食安全。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
可控负载弹性微电网集中共享储能系统的规模确定：双层优化方法
为提高微电网灵活资源利用率，满足不同场景下微电网的储能需求，提出一种基于双层优化的微电网集中式共享储能容量优化配置模型。首先，分析弹性微电网中共享储能与可控负荷的响应特性，设计满足多场景调节需求的集中式共享储能运行模式。然后，以集中式共享储能净收益最大为上层，以微电网内负荷支付成本最小为下层，构建双层优化配置模型。进一步采用多目标鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解。结果表明：通过协调微电网内可转移负荷与可削减负荷，提高共享储能利用率，共享储能可以共同满足多场景调节需求。
在启动食物口服免疫疗法时进行共同决策对话的考虑
摘要口服免疫疗法（OIT）是一种基于办公室的程序，可提供免疫球蛋白E介导的食物过敏的潜在治疗方法。oit具有多种好处，例如，食物过敏的人脱敏，这会改变该个体所需的引起剂量阈值以触发过敏反应，并有可能降低任何结果反应的严重程度。但是，OIT不是治愈的，并且具有明显的风险，包括疗法本身发生过敏反应（包括过敏反应）的风险，出现嗜酸性粒细胞性食管炎的潜在风险（或类似的临床症状而没有正式的生物培训），以及在日常剂量和不变的情况下，在协调方面的问题 - 何时不确定 - 以前 - 不得不确定 - 以前 - 居住在不确定的情况下 - 依次 - 不得不构成。启动OIT的决定是复杂且可能细微的。共享的决策是一个过程，它使患者，家人和临床医生可以相互讨论有关医疗决策（例如开始OIT）的风险，好处，替代方案以及其他考虑因素，从而可以交换信息，从而使患者和家人能够轻松地澄清并表达自己的价值观和偏好，以表达他们在这一特定决策方面的面貌。目标是让患者能够做出完全明智的决定，以反映其目标，价值观，偏好和欲望。这个杂物概述了一些关键考虑因素，然后就风险和利益就注册OIT计划，以协助参与共同的决策并获得知情同意。
指导-本地和共享能源项目的所有权-...
威尔士国家海洋计划提供了一个框架，以确保我们的海洋自然资源得到妥善利用，并保持和提高生态系统的恢复力和它们带来的益处。一个恢复力强、生物多样性丰富的海洋环境有助于我们的福祉、文化认同和地方感。增强海洋生态系统的恢复力并认识到可持续管理海洋生态系统带来的益处是该计划对海洋可持续发展愿景不可或缺的一部分。该计划认识到海洋可再生能源在实现我们的碳减排目标方面发挥的作用，并鼓励可持续可再生能源开发和其他项目的发展，这些项目可以为沿海社区的福祉做出积极贡献。
从对人工智能的解释到共识
摘要：人工智能系统设计的一个关键挑战是如何帮助人们理解它们。我们通过将解释定位在日常生活中，置于人与人工智能代理之间的持续关系中来应对这一挑战。通过非人类设计重新定位可解释性，我们呼吁一种新方法，将人和人工智能代理都视为构建理解的积极参与者。为了阐明这种方法，我们首先回顾了解释人工智能前提的假设。然后，我们概念化了从解释到共享理解的转变，我们将其描述为情境化、动态化和表演性。最后，我们提出了两种支持共享理解的设计策略，即纵观人工智能和揭露人工智能的失败。我们认为这些策略可以帮助设计师揭示人工智能隐藏的复杂性（例如，位置性和基础设施），从而支持人们在自己的生活背景下理解代理的能力和局限性。