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循环经济背景下锂离子电池健康状态评估方法综述
图 2：从基于物理的电池模型中检索到的特征的 SoH 估算方法。这些技术的缩写是库仑计数 (CC)、电化学阻抗谱 (EIS)、开路电压 (OCV)、卡尔曼滤波器及其扩展 (KF) 和遗传算法 (GA)。
南非背景下的气候变化和健康
气候变化呈现出对可持续发展，人类健康和生存的前所未有的国际和紧急健康威胁，从而使人类生命处于危险之中。所有卫生专业人员都有责任在各个层面上采取行动以减轻和适应气候变化，并且可以或应该在减轻和降低风险方面发挥至关重要的作用。但是，全球卫生部门的速度很慢，无法认识到气候变化对健康的影响。1促进采取行动来应对气候变化的威胁及其对希思部门的影响，2021年世界卫生组织（WHO）各方国家（WHO）国家26（COP26）关于气候变化和健康的特别报告，为政府提供了10条建议，以供政府考虑，即（1）致力于健康的康复（冠状病毒后疾病2019 [Coronavirus 2019 [Covid-119]）； （2）我们的健康是不可谈判的； （3）利用气候行动的好处； （4）建立对气候风险的健康弹性； （5）创建能够保护和改善气候和健康的能源系统； （6）重新构想城市环境，运输和流动性； （7）保护和恢复自然作为我们健康的基础； （8）促进健康，可持续和韧性的食品系统； （9）为挽救生命的更健康，更公平，更绿色的未来提供资金，最后（10）聆听健康社区并开出紧急的气候行动。2中的26个建议，第1、2、3、4、9和10点是最相关的，并且与这项研究的研究目标和发现最相关。
背景化青少年结构大脑发育
L.F.，M.G.N.B.，K.L.M. 和C.K.T. 得到挪威研究委员会（RCN）赠款编号288083。 M.M.H。由美国国立卫生研究院的奖励编号R01ES031074和R01ES032295的支持。 C.K.T得到了RCN赠款编号223273和323951和挪威东南地区卫生局赠款编号2019069、2021070和500189。。 我们要感谢Tilmann von Soest教授提供有关手稿的反馈。L.F.，M.G.N.B.，K.L.M.和C.K.T.得到挪威研究委员会（RCN）赠款编号288083。M.M.H。由美国国立卫生研究院的奖励编号R01ES031074和R01ES032295的支持。C.K.T得到了RCN赠款编号223273和323951和挪威东南地区卫生局赠款编号2019069、2021070和500189。我们要感谢Tilmann von Soest教授提供有关手稿的反馈。
上下文研究
上下文研究 - 引言我们的使命和态度上下文研究计划的使命是为学生提供二十一世纪经济，社会和政治改变的见解和能力。背景研究的基本思想一直属于HSG的核心，并且是1898年成立的商学院基础课程的一部分。上下文研究计划本质上是多学科和综合性的；它构成HSG所有计划的核心要素，每年提供300多门课程。在评估年度中，它已经对文化和社会科学（CUSO）进行了纪律介绍，并具有历史，哲学，心理学和社会学的四个重点。在学士学位和硕士级别，我们提供的课程分为八个集中注意力（创造力，文化，历史，法律，媒体，责任，社会和技术），分别可以从中选择多达24个ECT和18个ECT。互补的开放区域提供了测试创新课程格式的机会，并作为实验领域的总体服务。上下文研究计划的目的是将HSG学生发展成负责任的决策者，他们不仅有能力做出合理的决策和有效地管理资源，而且还具有对社区和社会的未来产生积极影响所必需的批判技能，文化和道德意识。上下文研究计划的所有课程均符合以下标准：通过不同的镜头来解决我们时代的巨大挑战，并探索与社会，历史，文化和道德问题有关的各种主题。他们为学生提供了关键的技能和能力，使他们能够考虑诸如全球不平等，气候变化，政治动荡，数字化和负责任的领导等问题，作为复杂且相互关联的过程。通过研究这些问题的背景以及通过批判性地思考其历史根源，通过进行许多课程来处理有关社会，环境和经济可持续性的问题。
在智能网格的背景下，用可再生能源控制AC/DC微电网：包括辅助服务和电动移动性
4控制策略77 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 4.1.1模型简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.2超级隔离器子类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.2.1超级隔离器模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.2非最低相位问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.3控制诱导的时间尺度分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.2.4超级电容器控制应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.2.5零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 4.2.6参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.3电池子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.3.1电池模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92 4.3.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 4.3.3零动力学分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 94 4.4 PV数组子系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 4.4.1 PV数组模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 96 4.4.2反馈线性化。 。 。 。 。 。93 4.3.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.4 PV数组子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 4.4.1 PV数组模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 4.5 DC负载子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.1 DC负载模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。98 4.5.1 DC负载模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.2反向替代控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 4.5.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 4.6再生制动子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 4.6.1再生制动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 4.6.2再生制动控制应用。。。。。。。。。。。。。。。。。104 4.6.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.6.4参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 4.7 AC网格连接。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 107 4.7.1 AC网格模型。106 4.7 AC网格连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.1 AC网格模型。107 4.7.1 AC网格模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.4 PLL同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 4.8系统互连。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.1直流总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.2分层控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112 4.8.3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113 4.8.4稳定性分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
在听故事中使用词语上下文语义进行 MEG 编码
大脑编码是将刺激映射到大脑活动的过程。关于功能性磁共振成像 (fMRI) 的语言大脑编码，有大量与句法和语义表征相关的文献。脑磁图 (MEG) 具有比 fMRI 更高的时间分辨率，使我们能够更精确地观察语言特征处理的时间。与 MEG 解码不同，使用自然刺激的 MEG 编码研究很少。现有的关于故事聆听的研究侧重于音素和简单的基于单词的特征，而忽略了上下文、句法和语义方面等更抽象的特征。受先前 fMRI 研究的启发，我们使用基本的句法和语义特征，以不同的上下文长度和方向（过去与将来）对 8 名听故事的受试者的数据集进行 MEG 大脑编码研究。我们发现 BERT 表示可以显著预测 MEG，但不能预测其他句法特征或词向量（例如 GloVe），这使我们能够在听觉和语言区域随时间以分布式方式对 MEG 进行编码。特别是，过去的背景对于获得显著的结果至关重要。索引术语：大脑编码、人机交互、MEG、句法、语义、上下文长度
可持续发展目标背景下“银色经济”发展的条件：俄罗斯的特点
摘要：“银色经济”可以推动经济增长。关键条件是有效需求，而有效需求由经济上安全的老年人口数量决定。本研究的目的是评估俄罗斯“银色经济”的状况，找出其增长的制约因素，并提出消除这些制约因素的建议，以实现可持续发展目标。我们采用了多元统计分析方法。研究发现，俄罗斯老年人的绝对数量和结构数量与欧洲发达国家相差无几。他们的经济支持表现出几个重要特征。国家养老金在满足俄罗斯养老金领取者的需求方面发挥着关键作用。劳动收入位居第二。基于资产的再分配微不足道。公共项目将提高现有养老金领取者的生活水平。对于未来的养老金领取者来说，增加从基于资产的再分配中获得的收入非常重要。研究发现，俄罗斯养老金领取者在参与基金制养老金体系方面有着负面经历。有必要鼓励未来退休人员自愿参与实物养老金体系，并改变养老金管理者投资活动的监管规定。总体而言，形成有利于“银色经济”的条件，可能使其成为俄罗斯可持续发展的驱动力。