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绿色因素驱动的技术创新演进与产业现代化——以长江三角洲热电联产产业为例
我国长三角地区除热电联产外，暂停审批新的火电项目，并大力推进热电联产技术创新。但能源技术创新已被证明常常受到空间要素的影响，尚未在热电联产背景下探讨能源行业空间集聚对技术创新的作用。因此，本文通过全局莫兰指数、核密度分析和热力图分析，研究热电联产技术创新点要素的空间集聚及演化特征，并通过空间回归模型分析其影响因素及变化。研究结果表明，环境规制和高科技园区集聚是影响热电联产技术创新的关键因素，预示未来的政策制定需要考虑绿色发展的经济因素以及高科技园区在创新中的作用。
如何使用 PLAXIS 定义复合截面板属性并评估隧道衬砌能力
在 PLAXIS 2D 输入中，可以使用复合板来模拟钢筋喷射混凝土衬砌，复合板的属性是通过平均喷射混凝土和间隔钢组（等效截面）的贡献来计算的。在第二阶段，一旦运行了 PLAXIS 2D 分析，就有必要在支撑能力图上绘制力矩、剪切力和推力，以检查钢组和喷射混凝土衬砌中产生的应力是否在允许的范围内。为此，首先需要将等效截面上计算出的推力、力矩和剪切力重新分配到钢组和喷射混凝土各个组件上。一旦执行了重新分配操作，就可以生成支撑能力图，并独立评估钢组和喷射混凝土组件的安全性。
铀矿勘探数据与技术在……中的应用
在一个完全不同的领域。一个显著的例子是使用机载伽马射线光谱仪技术，该技术主要用于铀矿勘探，用于定位和绘制 1978 年在加拿大北部坠毁的俄罗斯卫星 COSMOS-954 的碎片；在美国寻找丢失的钴源；以及最近，快速绘制切尔诺贝利的放射性尘埃。同样，为评估铀资源而收集的信息也已成为许多国家编制天然放射性或暴露剂量率和氡潜力图的基础。正是出于这个原因，国际原子能机构组织了一次关于在环境研究中使用铀勘探数据和技术的技术委员会会议。会议于 1993 年 11 月 9 日至 12 日在维也纳举行，吸引了该领域的大量杰出工作者。
促进太阳能光伏生命周期成本和绩效的研究和发展优先级
致谢我们要承认我们技术审查小组成员的贡献：Alex Au（NexTracker）；托德·巴纳姆（Linton Crystal）； Kirt Johnson（Rec Silicon）； Brian Lynch（美国LG电子）；大卫·奥卡瓦（David Okawa）（SunPower Corporation）；达娜·奥尔森（DNV）；斯科特·斯蒂芬斯（Clearway Energy）；和Dirk Weiss（第一个太阳能）。我们还要感谢Henry Hieslmair（DNV）在PV模块可靠性方面的有见地的合作。最后，从NREL内部，我们真诚地感谢Nick Grue和Jane Lockshin使用可再生能源电位（Rev）模型，Billy Roberts的电平统计成本的贡献，用于电力图的平均成本，Jonathan Ho的乔纳森HO对美国PV部署风景和Alfred Hicks of Alfred Hicks的持续不可思议。
铀矿勘探数据和技术在...中的应用
在一个完全不同的领域。一个显著的例子是机载伽马射线能谱仪技术的使用，该技术主要用于铀矿勘探，用于定位和测绘 1978 年在加拿大北部坠毁的俄罗斯卫星 COSMOS-954 的残骸；在美国寻找丢失的钴源；以及最近，快速测绘切尔诺贝利的放射性尘埃。同样，为评估铀资源而收集的信息也成为许多国家编制天然放射性或暴露剂量率和氡潜力图的基础。正是出于这个原因，国际原子能机构组织了一次关于在环境研究中使用铀矿勘探数据和技术的技术委员会会议。会议于 1993 年 11 月 9 日至 12 日在维也纳举行，吸引了该领域的大量杰出工作者。
遗传，转录组，代谢和神经精神上的基础皮质功能梯度
图1：不同数据集中的遗传力（H 2）地图。a。显示低维空间，其颜色由功能网络编码34。b。显示了三个组织轴的本征图，该轴是根据人类连接组项目（HCP）35的函数连接模板22计算得出的。所有个人都与此组级模板保持一致。我们使用单个梯度和谱系/基因型信息来计算单核苷酸多态性（SNP）基于双核苷酸多态性（C），基于Twin的HCP（D）和基于TWIN的QTAB（E）的每个梯度的遗传力（H 2）。f。每两个遗传力图之间的空间相关性。空间自相关被认为使用测量距离变化函数图将图置入图，并且基于1000个排列获得了P变化图值。
使用计算机视觉用于孟加拉国的皮肤病诊断：皮肤癌深度学习模型中的可解释性和透明度提高
摘要：每年发现超过200万例新病例，皮肤癌是全球最普遍的癌症。皮肤癌是孟加拉国第二大流行的癌症，仅次于乳腺癌。为了改善患者的结局，必须早日检测并治疗皮肤癌。在孟加拉国，皮肤科医生和其他可以识别和治愈皮肤癌的医学专业人员的可用性受到限制。因此，直到良好先进之前，才发现许多皮肤癌病例。皮肤癌的图像可以通过深度学习算法成功地分类。这些模型通常缺乏可解释性，这可能使理解它们得出某些结论的原因可能具有挑战性。由于缺乏可解释性，深度学习模型在增强皮肤癌检测和治疗中的应用可能具有挑战性。在本文中，我们提供了一种技术，可改善孟加拉国在孟加拉国中对皮肤癌进行分类的深度学习模型的可解释性。使用我们技术中的显着图和注意力图的混合物可视化对模型判断至关重要的特征。在孟加拉国的皮肤癌照片集中，我们测试了我们的方法。我们的发现表明，我们的方法可以增强皮肤癌分类深度学习模型的可解释性，而不会大大降低其准确性。还表明，使用我们的策略可能会使深度学习模型更容易识别皮肤癌。我们可以通过检查显着性和注意力图来更好地掌握模型判断背后的推理。这对于使用深度学习模型来识别和治疗皮肤癌的医学专业人员可能是有益的。可以通过使用我们的技术使深度学习模型对皮肤癌分类更可解释的技术来改善孟加拉国的皮肤癌检测和治疗。任何用于对皮肤癌进行分类的深度学习模型都可以使用我们的技术来使用，这很容易构建。将来将将患者的年龄和医疗背景添加到照片中，以增强我们的过程。我们还希望使用更大的皮肤癌照片样本来测试我们的方法。通过使深度学习模型易于阅读，建议的策略可以帮助改善孟加拉国皮肤癌的检测和治疗。这可能会导致早期皮肤癌的识别和治疗，这将使患者受益。
栽培禾本科植物基因组编辑的新希望
随着成簇的规则间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 (Cas) 介导的基因组编辑的出现，近年来作物改良取得了重大进展。在这种基因组编辑工具中，CRISPR 相关 Cas 核酸酶通过其首选的原间隔区相邻基序 (PAM) 限制在其 DNA 靶标上。已经开发了许多 CRISPR-Cas 变体，例如 CRISPR-Cas9、-Cas12a 和 -Cas12b，具有不同的 PAM 要求。在这篇小型评论中，我们简要介绍了用于作物改良的基于 CRISPR 的基因组编辑工具的组成部分。此外，我们力图突出介绍 CRISPR 技术的最新发展和突破，重点比较主要变体（CRISPR-Cas9、-Cas12a 和 -Cas12b）与新开发的 CRISPR-SpRY（几乎无 PAM 基因组编辑能力）。此外，我们简要介绍了 CRISPR 技术在改良栽培草类生物和非生物胁迫耐受性以及提高品质和产量方面的应用。
考虑需求响应的微电网参与联合主动、无功和辅助服务市场的基于随机风险的方法
摘要 在重组后的电力系统中，可再生能源 (RES) 得到了发展。这些发电机的不确定性降低了电力系统的可靠性和稳定性。电力系统正常运行的频率和电压必须始终保持在标称值内。辅助服务 (AS)、储能系统 (ESS) 和需求响应计划 (DRP) 可以有效解决上述问题。微电网 (MG) 可以通过参与各种市场来提高利润和效率。本文通过考虑 ESS、DRP、部署 AS 的要求以及风能和太阳能生产的不确定性，为 MG 同时参与耦合有功、无功功率和 AS 市场（调节、旋转备用和非旋转备用）提供了最佳调度。能力图；数学方程用于对发电机组的有功和无功功率进行建模。本文中的风险管理是通过条件风险价值 (CVaR) 方法进行的，概率分布函数 (PDF) 用于对风速和太阳辐射的不确定性进行建模。 ERCOT（德克萨斯州电力可靠性委员会）市场是用真实世界的数据模拟的。