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优化和不确定性分析
摘要：这项研究深入研究了合并冷却，加热和功率（CCHP）系统中生物质气体和天然气的整合。设计了一种半分离的绿色能源CCHP（SIGE-CCHP）模型，以仔细检查各种优化目标的共同开枪设备的性能，同时操纵天然气和生物量气体的比例作为输入。的发现表明，升级生物质气体导致碳排放量的减少，但引发了运营和维护成本的升级。但是，以1：1的最佳混合率，碳排放率显示出边际增量，并大幅下降了操作和维护费用。值得注意的是，当优先考虑运营和维护成本时，该系统表现出最佳性能，从而降低了26.76％的成本。相反，当优先考虑碳排放量时，该系统变成了一个碳固相体，最大能力吸收2021.86kg二氧化碳。这项研究提供了理论基础，以优化共同开枪设备的运行，并通过旨在直观地阐明系统上混合比的影响的灵敏度分析增强。关键字：sige-cchp;生物质气；燃烧天然气；操作和维护成本；碳排放；灵敏度分析简介
1标题：海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4 Autho
1标题：海洋沉积铀与钡比作为2更新世底部水氧浓度的潜在定量代理3 4作者：5 Kassandra M. Costa 1; Sune G. Nielsen 1,2; Yi Wang 1,2; Wanyi Lu 1; Sophia K. V. Hines 3; 6 Allison W. Jacobel 4,5; Delia W. Oppo 1 7 8隶属关系：9 1伍兹洞海洋学机构，伍兹孔海洋学机构，伍兹10洞，马萨诸塞州，美国，美国11 2 Nirvana Laboratories，Woods Hole Oceanographic Institution，伍德斯海洋学会，马萨诸塞州伍兹洞，美国马萨诸塞州12 3 3 3 3 3海洋化学和地球化学系美国VT，美国15 5地球，环境和行星科学系，布朗大学，美国RI 16号，美国16号，17 18联系人：19 Kassandra M. Costa； kassandra.costa@whoi.edu 20 21摘要22 23氧气对海洋生态系统至关重要，并且通过呼吸与深海中的碳储存24相关。过去重建氧气浓度受到25个缺乏定量而不是定性代理的限制，但是最近已经开发了几种新的（半）26个定量氧气代理。在这项研究中，我们通过将其标准化为28（BA）来探讨了将大量沉积铀（U）添加到此列表中的27种可能性。首先，在全球尺度上比较了u/ba和底部水氧浓度，使用核心顶部数据库，在大于200 m的水深度中，使用核心顶部数据库进行了比较。35 U/BA的氧气重建通常与先前36个发表的烯酮保存和底栖有孔虫的表面孔隙率记录的氧气相一致。然后，30在较小的空间31量表上，U/BA和底部水氧之间的关系进行了检查：在每个海洋盆地内，在赤道太平洋，32阿拉伯海和西方赤道大西洋的东部区域内。在此区域量表上，次要33对U和BA行为的影响可能在空间上更均匀，经验34分段线性校准得以开发，随后在Downcore Records上进行了测试。也已经确定了U/BA作为氧气代理的效用的几个局限性。代理38仅应在包含39硫酸盐的硫酸盐的最上层间隔中应用，以最大程度地减少稀释岩成岩的成岩作用，并且应监测磷含量的40个潜在影响磷灰石对铀含量的潜在影响。u/ba在平均冰川和冰川间期间与气候42转变期间记录41个氧气浓度更为成功，当时的时间和振幅可能对燃烧和43平滑。对校准的保守误差导致44个区域U/BA的最大效用，其氧气浓度相对较高（例如，> 50 µ mol/kg）和较大的氧45个变异性（±10s µ mol/kg）。即使使用这些注意事项，u/ba也是两个定量的46氧气代理之一，可能能够记录高于50 µ mol/kg的可变性，而另外47个研究在48个努力中对其在不同环境环境中的功能进行了研究，可以在过去的48个努力中重建过去的氧气浓度的整个氧气浓度。
束缚反离子导向催化：手性离子对和双功能配体策略在对映选择性金（I）催化中的结合
对映选择性金 (I) 催化的挑战显然与活性配合物的线性几何形状有关，并且在许多情况下与对映决定步骤的外层机制有关。尽管如此，近年来可以通过空间拥挤的配体（其形成嵌入远端活性位点的深手性口袋）、双功能膦或可能通过亲金相互作用形成的双核配合物实现高对映选择性。1 另外，Toste 2 引入了手性反离子策略，其中值得注意的是 BINOL 衍生的磷酸盐在涉及阳离子金中间体的反应中充当手性诱导剂。尽管对于磷酸盐阴离子的确切机制和作用存在一些不确定性，但该策略已显示出突出的潜力，并引发了金 3,4 和其他过渡金属催化的重大进展。 5,6 在金 (I) 催化中，首次公开的分子内氢烷氧基化、氢羧化和氢胺化反应迄今为止仍然是反离子策略的主要应用领域，尽管该方法在理论上应该适用于更广泛的反应。值得注意的是，所有涉及对映体决定步骤中紧密离子对的反应都可能适用，包括那些通过碳阳离子中间体与远程中性金 (I) 单元进行的反应。这种情况可以用图 1.1 中的串联杂环化-亲核加成反应来适当地代表。7 在这种情况下以及其他情况下，手性反离子的立体化学控制受到磷酸盐-碳阳离子对的空间排列不明确和灵活的影响。我们认为可以通过以某种方式将磷酸盐反离子束缚在阳离子金复合物上来克服这个缺点（图 1.2b）。将磷酸单元连接到金配体的共价系链可能为关键中间体提供足够的几何约束和分子组织，从而实现有效的立体化学控制。如果正确实施，这种方法可能会突破对映选择性金催化以及更广泛地说对映选择性过渡金属催化中“离子配对策略”的极限。之前已经报道过在分子内嵌入阴离子的过渡金属配合物。然而在这些
通过束缚反离子定向催化实现对映选择性 Au(I) 催化多组分环化
a 张振浩博士、Nazarii Sabat 博士、Angela Marinetti 博士、Xavier Guinchard 博士、巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、自然化学研究所、UPR 2301, 91198、Gif-sur-Yvette、法国。电子邮件：angela.marinetti@cnrs.fr； xavier.guinchard@cnrs.fr b 张振浩博士、Gilles Frison 博士 LCM、CNRS、巴黎综合理工学院、巴黎综合理工学院、91128 Palaiseau、法国。 c Dr Gilles Frison 索邦大学，法国国家科学研究院，理论化学实验室，75005 巴黎，法国 CPA-Phos 系列新型手性磷酸官能化膦的金（I）配合物可使醛、羟胺和环状炔烯酮之间发生对映选择性多组分反应，生成 3,4-二氢-1H-呋喃并[3,4-d][1,2]恶嗪。这是金（I）催化下高度对映选择性多组分反应的第一个例子。反应在低催化剂负载下进行，产率高，总非对映选择性和对映体过量高达 99%。可应用无银条件。该方法适用范围非常广泛，既适用于脂肪族和芳香族醛和羟胺，也适用于各种环状炔烯酮，以及炔烯酮衍生的肟。据报道，DFT 计算启发了对映体控制途径。
使用对映选择性生物传感器进化不对称的生物催化剂
生物催化剂因其精致的立体化学而受到倡导，但是测量对映体多余的色谱分离速度缓慢，可以瓶颈它们的发展。为了克服这一限制，我们生成对映选择性转录因子（ETF），将对映异构体特异性分析物浓度转换为可编程基因表达输出。使用大量平行的报告基因测定法，我们测量了300,000多个转录因子变体的剂量反应曲线，以响应对映体中间体和药物溶性溶性的术前体。利用这个全面的数据集，我们定量比较由随机，位点饱和和shu thu诱变产生的变体的灵敏度，选择性和动态范围，从而使ETF分离具有特殊的特异性特异性。高分辨率结构进一步阐明了四个动物如何实现对映选择性和电荷相互作用，使亚胺反应产物与亚胺前体不同。最后，我们使用两个ETF来创建高通量手性屏幕，我们将其与荧光激活的细胞排序配对，以倒置的对映选择性发展亚胺还原酶。此方法为不对称反应筛选提供了一种快速且可扩展的方法，从而促进了药物制造的生物催化剂设计的进步。
第三年的年度能源供应投资和银行比率
我们调整一般公司目的交易的主要来源现在是BNEF的过渡敞口等级，该评级包括109,806家公司的清洁能源暴露等级（CEOS）和化石燃料敞口等级（FFERS）。虽然在本报告的先前迭代中使用了船员，但FFERS是全新的，并取代了我们对彭博行业的分类和外部数据的使用，用于化石燃料。有关过渡曝光等级的更多信息，请参见BNEF过渡暴露等级：4Q 2024（Web |终端）。这适用于2023年的数据，同时我们维护了2021 - 2022年历史数据的相同方法：Ceors，Euprwald和BICS数据的组合。
模型风险的论文
Fotios Pasiouras是MBS商学院（法国）的Ban King和Finance的完整教授。此外，他是《国际银行，会计和金融杂志》，《金融稳定杂志》的副编辑，《金融风险管理研究》的书籍系列编辑，以及希腊公开大学的兼职/访问教授。最后，他是金融工程和银行业协会董事会的创始成员兼秘书，这是一个非营利性社会，促进银行和金融领域的研究和学术网络。他拥有经济学学士学位（希腊塞萨洛尼基大学），金融学MBA（英国考文垂大学），欧洲银行的合并和收购博士学位（英国考文垂大学）和国际审计的ACCA证书。他在英国（萨里大学，朴次茅斯大学）和希腊（克里特郡技术大学-TUC）担任教职员工职务。He has been a Visiting Professor at the University of Portsmouth (Faculty of Business & Law), Co-Coordinator of the EURO Working Group on Efficiency & Productivity Analysis (European Operational Research Society), Co-Director of the Centre for Money, Banking and Institutions (University of Surrey), Co-Director of Research at the Financial Engineering Laboratory at TUC, Scientific Director of the Innovation House at TUC, and Subject Editor of the新兴市场评论（杂志）和国际金融市场，机构和货币杂志。在他的最新研究中，他探索了与ESG和金融科技相关的方面。他的研究重点是金融行业的风险，绩效，公司治理和法规。在他的背景下，他在塑造银行效率，获利能力，贷款和冒险的各种规定（微审慎，宏观审慎和金融消费者保护方面的作用）方面做了广泛的工作。此外，他在信用风险模型的开发方面做了很多工作，以及用于检测银行和非银行公司伪造财务报表的审计模型。他的研究结果已经出现在著名国际学术期刊上的大约100篇论文中，包括：管理科学；货币，信贷和银行杂志；银行与金融杂志；欧洲运营研究杂志；商业道德杂志；英国管理杂志；财务稳定杂志等。最后，他（合同）撰写并（共同）编辑了有关银行和金融的各种书籍，例如：“定量技术在预测银行获取目标中的应用”（World Scientific Publishing，2005年），“希腊银行业：从前欧元改革前的改革到金融危机和超越金融危机和超越”（Palgrave MacMillan，sigitivity of Foriedial of Foriedial of Foriedial of Fordifity of Foriedial of Fordifition <''效率和效率。
通过密度比的正交分解来学习皮质肌肉依赖性
皮质脊髓神经途径对于运动控制和移动执行至关重要，在人类中，通常使用并发的电解质学（EEG）和肌电图（EMG）录音来研究它。但是，当前捕获这些记录之间高级和上下文连接性的方法具有重要的局限性。在这里，我们基于密度比的正交分解来介绍统计依赖估计量的新应用，以模拟皮质和肌肉振荡之间的关系。我们的方法通过学习特征值，特征函数和密度比的投影空间从信号实现的实现，解决皮质 - 肌肉连接性皮质的可解释性，可伸缩性和局部时间依赖性来扩展。我们通过实验证明，从皮质肌肉连通性中学到的本征函数可以准确地对运动和受试者进行分类。此外，它们揭示了确认运动过程中特定脑电图通道激活的通道和时间依赖性。我们的代码可在https://github.com/bohu615/corticomuscular-eigen-coder上找到。
KENAF纤维中耐火比率对火力阻力和声学性能的影响
如今，人们对环境问题的认识大大提高，人们已经学会了保护环境的重要未来的重要意识。因此，本研究调查了嵌入的KENAF纤维作为一种天然材料，具有不同的阻燃含量，以抗火力耐火特性，并在未来的建筑物组件中使用绝缘体的声音性能。基于对制备尺寸的200 mm x 2000 mm x 40 mm固定kenaf组成的研究，各种阻燃剂乘以5 wt。％，逐渐增加到25 wt。％，这项研究发现，导热率的最高值为0.4472 w/mk，S1的温度不同，温度不同。此外，这项研究发现，S6的非燃烧纤维的百分比较高，最高峰为98.103％，在1259 Hz时为0.9104系数，在1600 Hz时为0.9104系数，S3的系数为0.9091。这项研究表明，嵌入不同耐火的装载含量的KENAF纤维有可能替代当前用于行业中使用的绝缘体。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。