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(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比,它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS(每秒浮点运算次数)来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务,例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC(先进计算发展中心)在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
滑铁卢地区科技行业滑铁卢地区是一个拥有60万个社区,拥有悠久的创业历史,强大的创业生态系统支持和领先的大专院校。拥有世界第二高密度的初创公司,有1,400多家技术公司雇用了23,200多名员工。过去五年来,滑铁卢地区的技术劳动力增长了40%,使其成为北美增长最快的人才市场之一。该地区是多伦多 - 沃特卢(Toronto-Waterloo)走廊的一部分,这是100公里的延伸,构成了北美第二大技术集群。走廊是人才,增长,创新和发现的全球中心,拥有15,000多家科技公司和200,000多名科技工人。创业公司和规模的成功,十年前,滑铁卢地区大量涌入了初创企业。自2010年以来总共建立了3,885家新创业公司。在近十年中每天都在一家初创公司工作,过去五年中有2,040。成立的初创公司 - 滑铁卢地区(2015 - 2020)
可再生能源的日益整合使得电网平衡变得具有挑战性,因为它们具有间歇性。可再生能源可能会被削减,尤其是在生产超过需求或电网内出现输电和/或配电网络拥塞时。但是,如果使用电池存储,削减就变得没有必要,前提是电池存储具有足够的可用存储容量,可以在发电过剩时存储能量,并在高峰时段需求高时将其释放到电网。因此,电池存储的能量可以抵消昂贵且对环境有害的峰值电厂(例如开放式/联合循环燃气轮机)的供应。我们以英国为例,研究了利用大容量电池存储取代开放式和联合循环燃气轮机发电厂,利用风能削减能源的技术经济前景。我们开发了一种用于确定和优化锂离子型电池的技术经济模型。优化旨在确定存储在何种成本和规模下可以商业上适用于电网级能源应用。结果表明,在风电日均弃风率为 15% 且电池成本为 200 英镑/千瓦时的基本假设下,优化后的 1.25 GWh 电池每年可满足 285 GWh 的峰值需求,其对应的净现值为 2240 万英镑,内部收益率为 1.7%,回收期为 14 年。但是,要实现 8% 的内部收益率(投资的最低门槛收益率),电池成本必须低于 150 英镑/千瓦时。对弃风、放电深度、电池效率以及电池成本和收入等参数的敏感性分析表明,本研究考虑的所有技术经济参数都对电池储能用于电网的商业可行性有重大影响。关键词:电池储能系统 (BESS)、弃风、技术经济优化、开式/联合循环燃气轮机、电网级储能
摘要:直接空气碳捕获和储存 (DACCS) 是一种新兴的二氧化碳去除技术,它有可能从大气中去除大量的二氧化碳。我们对不同的 DACCS 系统进行了全面的生命周期评估,这些系统具有二氧化碳捕获过程所需的低碳电力和热源,包括独立和并网系统配置。结果表明,所有八个选定地点和五种系统布局的温室气体 (GHG) 排放量为负,在低碳电力供应和废热使用的国家,GHG 去除潜力最高(高达 97%)。自主系统布局被证明是一种有前途的替代方案,在太阳辐射高的地方,GHG 去除效率为 79-91%,避免消耗基于化石燃料的电网电力和热能。对除温室气体排放以外的环境负担的分析表明,二氧化碳去除存在一些权衡,尤其是光伏 (PV) 电力供应系统布局的土地改造。敏感性分析揭示了选择合适的电网耦合系统布局位置的重要性,因为在二氧化碳密集型电网电力组合的地理位置部署 DACCS 会导致净温室气体排放,而不是温室气体去除。关键词:生命周期评估 (LCA)、直接空气碳捕获和储存 (DACCS)、二氧化碳去除 (CDR)、负排放技术 (NET)
通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近,深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而,这种深度生成方法通常需要大量的训练图像,并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中,我们寻求一种方法,通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法,其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先,我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器,从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征;这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次,我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三,我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
为绿化经济的社会努力通常伴随着关于公司或政府法规的自愿倡议是否更有效的争议。最近的研究认为,公众舆论在这方面起着重要作用,因为当民主政策制定者决定时,公民的偏好至关重要。我们调查了公民对私营部门与政府之间关系的一般态度是否可以帮助解释其政策偏好。我们认为,公民是否将国家私人部门的关系视为协同或拮抗作用,对他们对私营部门自我调节或政府监管的支持有影响。我们根据瑞士的代表性调查(n = 1677)的信息评估了这一论点。我们发现,在环境政策制定中将国家私人部门关系视为协同偏爱私营部门自我调节的公民。相比之下,将国家私人部门关系视为对抗的花旗Zens更喜欢自我调节或政府干预。我们还观察到,关于公司是否从事自我调节以获得竞争性生态提名优势的观点塑造了对协同国家私人部门关系的感知。我们的发现与当前的绿色经济辩论有关,因为欧洲和其他地方的决策者试图超越监管环境政治中的“公司或国家”范式。
任何计算设备的物理实现,要想真正利用量子理论 [1] 提供的额外能力,都是极其困难的。原则上,我们应该能够在具有明确定义状态空间的系统上执行长相干量子操控(门控)、精确量子态合成以及检测。从一开始,人们就认识到,最大的障碍来自于任何现实量子系统不可避免的开放性。与外部(即非计算)自由度的耦合破坏了量子演化的幺正结构,而这正是量子计算 (QC) 的关键因素。这就是众所周知的退相干问题 [2]。通过量子纠错所追求的主动稳定可以部分克服这一困难,这无疑是理论 QC 的成功 [3]。然而,由于需要低退相干率,目前量子处理器的实验实现方案都是基于量子光学以及原子和分子系统 [1]。事实上,这些领域极其先进的技术已经可以实现简单量子计算机中所需的操作。然而,人们普遍认为,量子信息的未来应用(如果有的话)很难在这样的系统中实现,因为这些系统不允许大规模集成现有的微电子技术。相反,尽管“快速”退相干时间存在严重困难,但固态量子计算机实现似乎是从超快光电子学 [4] 以及纳米结构制造和表征 [5] 的最新进展中获益的唯一途径。为此,主要目标是设计具有“长”退相干时间(与典型的门控时间尺度相比)的量子结构和编码策略。第一个定义明确的基于半导体的量子通信方案 [6] 依赖于量子点 (QD) 中的自旋动力学;它利用了自旋自由度相对于电荷激发的低退相干性。然而,所提出的操纵
Ellermann奖,瑞士(1984年),布鲁克斯国际讲座,哈佛大学神经生物学系(1993年),瑞士西奥多·奥特·普里布尔(Share)(共享)(1997年)(1997年)金脑奖(2002年)神经科学学会,神经科学学会,圣地亚哥社会(2004年)Ipsen oyronal plotiality for Neuronal塑料(2005)(2005年)(2005年)(200555)神经科学奖 - 赋予奖项(2010年)卡夫利总统讲座,神经经济学会(2010年)德国祖尔奇奖,德国(共享)(共享)(2013年)(2013年),蒙特利尔神经学研究所(2014)QI Zhen全球全球演讲全体讲座,日本神经科学学会第39届年会,横滨(2016)大脑奖(共享)(共享)(2017年)Caltech Chen Decrinented演讲(2017年)Erlanger Decording Ondricted Onction,San Diego(2018)Volker Henn volker Henn演讲(2019)英国剑桥市AV Hill演讲(2021)
3.1治疗决策对患有至少2种治疗的复发或难治性经典霍奇金淋巴瘤取决于他们是否可以具有自体干细胞移植(ASCT)。对于那些患有brentuximab vedotin且不能拥有ASCT的人,不建议常规使用免疫疗法。本评估回顾了pembrolizumab在患有brentuximab vedotin且不能具有ASCT的人中的证据(pembrolizumab的Nice Technology Technology Technology Asseral Gunerance in Permbrolizumab用于治疗复发或难治性的经典Hodgkin Lymphoma,此处称为TA540)。临床专家解释说,布伦替昔单抗vedotin后治疗的目的是实现足够的疾病反应,以进行潜在的治愈性干细胞移植(自体或同种源)。他们指出,复发或难治性的经典霍奇金淋巴瘤的治疗途径正在改变。专家