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如何降低电池存储火灾风险如何......
随着全球储能部署的增加，为了提高风能和太阳能等可再生能源的使用效率，对储能火灾风险的关注度正在提高。这并不一定是因为储能火灾事件在增加。缺乏详细说明全球储能火灾发生情况的全面数据。总部位于加州的电力研究所编制的数据库（其中包括有关公用事业和 C&I 规模储能故障事件的信息，这些信息是公开的）显示，截至 2023 年 7 月底，2023 年发生了 6 起“储能故障事件”，2022 年发生了 12 起，2021 年发生了 10 起，2020 年发生了 4 起，2019 年发生了 8 起，2018 年发生了 16 起。5 虽然这个数据集并不全面，但表明近年来储能火灾事件实际上有所减少。储能行业的问题在于，当发生火灾时，
COVID-19大流行的全球经济影响
2当安装成本增加，资本价格和资本回报率维持资本股票的均衡状态，投资和资本回报的均衡如下。如果没有安装成本，资本的价格为pk* =（1+r）p*。如果p*标准化为1，则变为pk* =（1+r）。如果添加了安装价格，则安装的边际价格为pk*=（1+ r）（1+∅（δ+ g））。如果没有安装成本，则资本回报率为RK* =（δ + G）。如果有安装成本（不包括预安装的资本保费），回报率为rk* = pk*（δ +r）/（1 +r）/（δ +g）2/2。3∅在所有区域中设置为0.3。4匹配理论假设失业是通过工会设定比市场清算工资水平更高的工会来发生的。Solow（1956）和Shapiro and Stiglitz（1984）使用效率工资理论，在该理论中，公司向员工支付更高的工资以提高其生产率，设置
dieterpy：带有内源性可再生能源的调度和投资评估工具的Python框架
Dieter是一种开源电源部门模型，旨在分析具有可变可再生能源份额非常高的未来环境。它可以最大程度地减少整体系统成本，包括各种一代，灵活性和扇形耦合选项的固定成本和可变成本。在这里，我们介绍了基于现有模型版本的Dieterpy，该版本以一般代数建模系统（GAMS）编写，并通过Python框架来增强它。这结合了Python关于数据预处理和后处理的灵活性，并在GAM中直接代数配方和使用效率求解器的使用。Dieterpy还提供基于浏览器的图形用户界面。新框架旨在易于访问，因为它使用户能够运行模型，更改其配置并定义了许多场景，而无需更深入了解游戏。代码，数据和手册可在公共存储库中获得透明度和可重复性的允许许可。
土壤化学熏蒸改变土壤磷循环
土壤化学熏蒸是提高农业生产力的有效且流行的方法。然而，熏蒸剂的广谱生物活性会损害与土壤磷循环有关的土壤有益的微生物，例如土壤磷溶解的微生物（PSMS）。我们回顾了土壤化学熏蒸对土壤磷循环的影响，以及最终导致农作物的磷利用率改变的潜在基本机制。这些复杂的过程涉及高度多样化的PSM社区和大量的土壤磷形式。我们讨论了旨在抵消熏蒸对磷利用率，磷使用效率和作物产量的磷化性修订。我们还强调区分化学熏蒸剂引起的土壤磷循环的影响，以及由熏蒸过程引起的（例如塑料覆盖）。这些通常在文献中被冲突；区分它们对于确定适当的修正案以补救可能的耗尽土壤磷降低至关重要。
ISL-ESRD-TR-14-03，“用于开发核电站安全相关数字仪器和控制软件的工具指南评估”，- 第 2 项任务报告：实践状况分析。
近年来，软件工具在新型反应堆设计、开发以及现有反应堆升级和运行中的应用不断增加。总体而言，如果软件工具设计精良、开发细致、测试严格且使用得当，则其使用效率比传统开发流程更高，并且可能比手动工程流程产生更少的故障。但是，自动化工具或工具辅助工程活动中未检测到的故障可能会对核安全造成严重风险。对于核工业的所有利益相关者（包括设备供应商、公用事业许可证持有者和政府监管机构）而言，拥有良好的流程和一致的方法来评估软件工具在核安全系统中使用的安全性非常重要。但是，目前美国核工业中还没有针对软件工具资格或认证的具体、详细的标准和普遍接受的做法。
ISL-ESRD-TR-14-03，“用于开发核电站安全相关数字仪表和控制软件的工具指南评估”，-任务 2 报告：实践状况分析。
近年来，软件工具在新反应堆设计、开发以及现有反应堆升级和运行中的应用不断增加。总体而言，如果软件工具设计精良、开发细致、测试严格且使用得当，则其使用效率比传统开发流程更高，并且可能比手动工程流程产生更少的故障。但是，自动化工具或工具辅助工程活动中未检测到的故障可能会对核安全造成严重风险。对于核工业的所有利益相关者（包括设备供应商、公用事业许可证持有者和政府监管机构）而言，拥有良好的流程和一致的方法来评估软件工具在核安全系统中使用的安全性非常重要。但是，目前美国核工业中还没有针对软件工具资格或认证的具体、详细的标准和普遍接受的做法。
增强 B-1B 瞄准吊舱集成开发过程的研究
美国最近的作战行动要求武器系统具备增强的瞄准能力，以提高武器使用效率。美国空军 B-1B 重型轰炸机在没有增强瞄准能力的情况下，在持久自由行动和伊拉克自由行动中发射 GPS 制导弹药方面发挥了关键作用。随着战场的发展，未来的冲突预计将继续满足这一要求。这些行动凸显了 B-1B 需要配备先进瞄准吊舱 (TGP)，以便准确识别目标，并允许更精确地计划武器发射，而无需借助额外的机外资源。2004 年至 2006 年期间，在 B-1B 上开发和测试了概念演示电光和红外 TGP 计划，以解决瞄准限制问题。测试计划的目标是使用最少的测试资源展示 TGP 的有限作战能力。
Zeus：理解和优化 DNN 训练的 GPU 能耗
深度神经网络 (DNN) 的训练每年都变得越来越耗费资源和能源。遗憾的是，现有的研究主要侧重于优化 DNN 训练以加快完成速度，而往往不考虑对能源效率的影响。在本文中，我们观察到，提高训练性能的常见做法往往会导致能源使用效率低下。更重要的是，我们证明了能耗和性能优化之间存在权衡。为此，我们提出了 Zeus，这是一个优化框架，可通过自动为重复的 DNN 训练作业找到最佳的作业和 GPU 级配置来解决这一权衡。Zeus 使用在线探索-利用方法结合即时能源分析，避免了昂贵的离线测量，同时适应数据随时间的变化。我们的评估表明，Zeus 可以将不同工作负载的 DNN 训练能源效率提高 15.3%–75.8%。
AES 绿色融资框架内容
如今，AES 通过部署可再生能源、公用事业规模的电池存储系统和尖端数字技术（包括使用数据来提高能源生产和使用效率）引领行业。我们的使命是共同加速能源的未来。AES 拥有 21,492 兆瓦 (MW) 的运营比例，其中 10,316 兆瓦为可再生能源。我们目前正在建设 2,168 兆瓦的可再生能源。我们将继续致力于投资可再生能源。截至 2020 年 11 月，我们已签订了 6.8 吉瓦的可再生能源积压合同。AES 战略的核心也是专注于发展和推广技术，使业内其他公司能够减少排放。一个关键的例子是能源存储，它既可以在整个电网中整合更多的太阳能、风能和分布式能源资源，也可以提高现有资源的效率。AES 是世界上最大的能源存储集成商之一，在全球部署或授予了超过 2.4 吉瓦的项目。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。