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高阶个人价值观如何影响电力存储购买——来自德国光伏市场的证据
图 1 修改后的激励价值观连续体。最内圈显示了 19 种修改后的人类价值观的圆形结构。围绕着它，显示了开放与保守、自我超越与自我提升两个维度上的四个高阶价值观。向外移动，下一个圆圈将价值观分为社会和个人关注。最外圈区分了焦虑回避和无焦虑维度。来源：自己的可视化，基于 Schwartz 等人（2012 年，第 669 页）
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
北方树的质量稀疏和价值发展
*应向谁解决的作者。摘要首次在树木生长模型中引入树木的质量分布。因此，可以研究质量变薄对架子开发的影响。质量稀疏都可以改善财务收益，但效果很小。旋转年龄，木材库存和成熟度直径不会受到质量变薄的影响。裸露的土地估值都不会改变质量稀疏的贡献。造成小效应的原因显然在于单个树木的价值发展。小纸浆树干的相对价值发展很大，因为每卷单位的收获费用随着尺寸增量而减小。，除非质量与增长率相关，否则这种树木不是可行的物体，用于质量稀疏。另一个增强的价值发展阶段是当纸浆树干转向锯布干线时。对于大纸浆树干，优质稀疏是可行的。树木中现有的Sawlog含量稀释了质量变薄对财务收益的影响。如果增长率与质量呈正相关，则结果会发生变化，质量稀疏在所有商业直径类别中都是可行的。关键字picea abies; Pinus sylvestris; betula bubescens;质量分布；增长速度引入是树木是个人的，其生产能力以及其质量特征的不同。2021，2023，Niemistö等。2018，Mäkinen等。 2006，Karlsson等。 2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2018，Mäkinen等。2006，Karlsson等。 2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2006，Karlsson等。2012，Segtowich等。 2023，Cameron 2002]。2012，Segtowich等。2023，Cameron 2002]。许多林业实践都包含了通过优质稀疏或“选择性变薄”改善剩余树木质量分布的想法[Phillips 2024，Nuutinen等。但是，没有确定这样的过程的定义，概念“质量”也不明确定义。有些作者将质量变薄称为没有优先考虑大型或小树的过程，而是在各种尺寸的类别中保留质量高的树[Niemistö等。2018]。已经指出，选择性稀释剂可以提高对雪和风损伤的弹性[Cameron 2002，Cremer等。1982，Persson 1972，Valinger等。 1993]。 显然不知道1982，Persson 1972，Valinger等。1993]。 显然不知道1993]。显然不知道
标题页：评估支持研究的高级计算基础架构的价值：为研究政策提供信息的新工具Winona G. Snapp-Chi
John Towns 4 Craig A. Stewart 5* 1 Pervasive Technology Institute, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 2 Research Technologies, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 3 Rosen Center for Advanced Computing, Purdue University, West Lafayette, IN 47906, USA 4 National Center for超级计算申请，伊利诺伊大学Urbana-champaign，Urbana，IL 61801，美国5计算机科学系，印第安纳大学，布卢明顿，印第安纳州布卢明顿，47408 * jtowns@illinois.edu（城镇），stewart@iu.edu（stewart）利益宣言（资金来源）作者宣布已宣布财务支持，以进行本文的研究，作者身份和出版，特别是NSF奖，特别是：towns（Snapp-Childs IU-Childs IU-Concontract Pi Pi）（Snapp-Childs iu concontract Pi）（＃10555555555545，＃1545，＃1545，＃1545，汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）和IU Pervasive技术研究所的支持。致谢这项工作得到以下组织的支持：？国家科学基金会赠款：Towns（Snapp-Childs IU分包PI）（＃1053575，＃1548562）;汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）。Snapp-Childs还得到了印第安纳大学Pervasive Technology Institute的支持。我们感谢Kristol Hancock的编辑和Katja Bookwalter的图形设计。
捕获有关算法系统的利益相关者的价值和偏好
价值类别生产率[3]机器效率效率[9]可靠性[9，21]机器自主权[14]实用程序[6]隐私[1-3，6，8，9，9，14，21]可保护性（Schwartz安全性）安全性[3，14]安全性[9 9]责任心[18，21]可解释性[14]可解释性[14]清晰度透明度[1. 1，2] 6. 1，211，2，2，211] 21] Self-determination (Schwartz Self-direction) Self-knowledge [3] Security of supply [5] Stakeholders welfare (Schwartz Benevolence) Affordability [5] Well-being [21] Privacy [6] Diversity, non-discrimination and fairness [1, 2, 4, 6, 9, 14, 21] Equity (Schwartz Benevolence-Universalism) Inclusiveness [5] Respect for law and public interest [2]全球福利（施瓦茨普遍主义）环境可持续性[5，9，21]信任[21]表1。与智能电网上下文相关的25个最终值及其各自的类别。从文献分析中提取了每个值。
三甲胺（TMA）和...
1波兰2号卢克斯省临床研究与发展部2毒理学系，医科大学，医科大学，波兰，格德斯克医科大学3 3 3妇科学系，瑞士苏黎世大学医院4 4.人类学，农村健康研究所，卢布林，波兰7 Henry Jn Taub急诊医学系，贝勒医学院，美国贝勒医学院8医学研究所，医学学院，约翰·保罗二世卢布林卢布林洛克林大学医学院9号医学院，儿童糖尿病学系，医学院，凯里斯蒂亚，凯里斯蒂亚大学，研究和设计 - 研究和设计 - 研究和设计，或设计 - 研究和设计，或设计 - 研究和设计，或设计 - 研究和设计，或设计，或者 - 概念和设计，或设计，或设计。解释，D - 撰写本文，E - 对文章的批判性修订，F - 最终批准了该文章
到我们有价值的野猪的Head®客户
■我们升级到了提供其他保护层的流程，这是我们过渡到USDA替代2李斯特菌控制要求的一部分。野猪的头现在利用高压巴氏灭菌，水巴氏灭菌，在某些情况下，添加了自然成分被证明可以抑制饮食传播病原体的生长。这些过程使我们达到了更高的食品安全标准，并且在控制微生物的情况下非常有效，而不会损害您期望的质量或口味。
评估需求响应在脱碳能力系统中的价值 - 大规模模型应用
本文对在系统的观点中对应用需求响应（DR）的价值进行了广泛的见解，以两种强烈对比的脱碳途径的背景，用于分散和集中的欧洲能源系统，并具有100％可再生份额和行业耦合。这些途径的特征是结构性差异，即安装可再生能力的结合，激活需求响应电位的接受以及不同的电力，热量和氢的需求。目的是确定需求响应的潜在作用及其对柔韧性选项最佳组合的影响，以分散的和集中的情景框架模型。因此，公开可用的数据和特定国家需求响应电位的小时时间序列被实施到大规模的线性优化模型中。关于不同需求响应份额的敏感性用于确定对电力系统选定组件的主要影响因素，例如容量和发电组合，存储需求，可再生能源集成及其市场价值因素，CO 2排放和总系统成本。模型结果表明，在光伏响应响应单元中，在光伏主导的分散场景中，每个激活的需求响应单元的降低较高（ - 55 Meur /GW DR， - 0.045 MT CO2 /GW DR），与风统治的集中式场景相比（-39 Meur /GW DR， - GW DR， - 0.037 MT.0.037 MT CO2 /GW）。结果得出的结论是，每日光伏特征与载荷转移和脱落需求响应设备的时间模式的相关性比风向馈电特征更高。
医师科学家的区别和价值
摘要|背景：医师科学家在临床实践和科学研究的交集中占据了独特而关键的地位，但是由于系统挑战，包括时间限制，财务障碍和机构支持不足，它们变得越来越罕见。本文探讨了医师，研究人员，科学家和医师科学家之间的概念和历史差异，突出了他们对全球健康，决策和医疗创新的独特贡献。历史例子，例如罗伯特·科赫（Robert Koch）和维尔琴·鲁道夫（Virchow Rudolf），体现了医师科学家在进步医学方面的变革性影响。人工智能（AI）的兴起为这些专业人员带来了新的机会和挑战，因为AI可以增强其在研究和患者护理中的双重作用。概念化：但是，为了维持和发展医师 - 科学家的劳动力，需要进行重大变化，包括更好的经济激励措施，受保护的研究时间和更强大的指导计划。没有这种支持，医疗创新和全球健康的未来可能会受到危害。本文倡导重点关注培养医师科学家，强调其在弥合板凳和床边之间差距的必不可少的作用，并确保科学发现转化为人类健康和福祉的切实改善。