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2023 年波兰电力转型展望
根据 BNEF 的 LPS，波兰以煤炭为主的电力系统发电成本高，但随着时间的推移，将转向更具成本效益的技术。到 2040 年，电力系统将以 37GW 的陆上风电和 83GW 的太阳能为主。这种情况下，每年光伏发电量将增加 2-4GW，其中约一半是屋顶太阳能。陆上风电新增量在 2027 年后回升，每年新增 3-4GW，直到 2030 年。海上风电的建设与现有的 2033 年 10GW 项目计划一致。21GW 的天然气机组和 10GW 的电池在可再生能源发电量较低的偶尔时段提供备用电源。2040 年仍将保留约 3GW 的煤炭，以确保冬季高峰需求期间的系统安全，但 2030 年之后，其发电时间不到 0.4%。 0.6GW的核能容量也可满足2037年以后的峰值需求。包括核能和可再生能源在内的零碳能源将占2030年和2040年发电量的78%和91%。
1820 年至 1960 年意大利经济增长
本卷是《经济和社会历史新研究》系列丛书，探讨了意大利从十九世纪一个以农业为主的国家转变为当今工业强国的过程。1861 年意大利统一时，该国大部分地区落后、贫穷，以农业为主：很少有人会相信，一百年后，意大利会成为七大工业国之一，其人民也成为世界上最富有的人。这一发展和结构变化的过程产生了大量不断发展的文献，其中充满了争议和令人信服的见解。新的研究和对现有数据的重新解释导致人们对意大利二元论的性质进行了重新评估，而对国民收入账户的修订正在改变传统的经济增长图景。乔恩·科恩和乔瓦尼·费德里科对这些文献进行了简明扼要的最新描述，强调了对旧问题的新观点，并指出了需要进一步研究的领域。
Chang Gung University生物医学研究所研究生研究所Chang Gung University生物医学研究所研究生研究所
研究生课程大师课程（2023〜2024）1。追求硕士学位的学生必须在课程工作中履行至少24个学分，并为主论文提供6个学分。2。学生可以选择下面列出的任何课程。3.“硕士论文”的6个学分是在通过最终辩护并提交批准的论文后给出的。4.学生的年度指南有毕业要求。
工作场所战略与领导力计划
工作场所正在发生变化。工作场所不再以实体空间为主，现在还包括社交、文化、技术和虚拟环境。工作无处不在。企业领导者越来越认识到“工作场所体验”是一种战略资产，它有助于吸引和留住人才、塑造文化、发展社会凝聚力并激励/吸引对企业成功至关重要的员工。
独立前印度经济的主要特征
在 1947 年印度独立之前，英国统治了印度两个世纪。英国经济政策的主要目标是将印度变成英国现代工业基础扩张的供给经济。独立前，印度经济强劲，主要以农业和手工业为主。纺织品和宝石等田间手工艺品的卓越品质为印度产品赢得了全球市场。
希西林地
EVC：48 Heathy Woodland |金斯敦的地位：脆弱的跨越各种地质，但通常与贫穷的土壤有关，包括深均匀的沙子（Aeolian或Outwash）和三级砂/粘土，这些沙子/粘土已改变以形成石英岩砾石。 以桉树为主的低林地，缺乏二级树层，通常支撑着各种狭窄或eric骨叶的灌木阵列，除非频繁的火将其降低至棕褐色的密集覆盖。 地球植物和年度可能很常见，但地面覆盖通常相当稀疏。EVC：48 Heathy Woodland |金斯敦的地位：脆弱的跨越各种地质，但通常与贫穷的土壤有关，包括深均匀的沙子（Aeolian或Outwash）和三级砂/粘土，这些沙子/粘土已改变以形成石英岩砾石。以桉树为主的低林地，缺乏二级树层，通常支撑着各种狭窄或eric骨叶的灌木阵列，除非频繁的火将其降低至棕褐色的密集覆盖。地球植物和年度可能很常见，但地面覆盖通常相当稀疏。
暗能量是双星运动的关键时期
Λ ≈ 60 Gyr。我们还表明，轨道周期和临界周期之比自然地从 Kretschmann 标量中得出，该标量是表征所有由德西特-史瓦西时空有效表示的双星系统的二次曲率不变量。双星系统在限制暗能量方面的适用性取决于其开普勒轨道周期 TK 与临界周期 T Λ 之比。TK ≈ T Λ 的系统最适合限制宇宙常数 Λ ，例如本星系群和室女座星系团。TK ≪ T Λ 的系统以吸引性引力为主（最适合研究修改后的引力校正）。TK ≫ T Λ 的系统以排斥性暗能量为主，因此可以用来从下方限制 Λ。我们利用后牛顿和暗能量修正的统一框架来计算有界和无界天体物理系统的进动，并从中推断出对 Λ 的限制。我们分析了脉冲星、太阳系、人马座 A* 周围的 S 型恒星、本星系群和室女座星系团，它们的轨道周期为几天到千兆年。我们的结果表明，当系统的轨道周期增加时，宇宙常数的上限会降低，这强调了 Λ 是双星运动中的关键周期。
创意服务中的数字化和人工智能
“很多时候，[在这个行业中] 甚至在我们公司，我们如何整合初级员工、实习生、女性（因为我们的行业仍然以男性为主）、有色人种、从未想过进入这个行业的人，是通过行政、转描和学习流程等角色来实现的。所有这些都在消失。因此，[人工智能问题] 已经成为一个现实，即我们如何找到新的方式，作为员工来整合那些由于各种原因通常不会进入这个领域的人。” –