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分析可再生电力拍卖的模式和趋势
拍卖已成为支持全球可再生电力的主要工具。这可能是由于他们所谓的效率上所谓的美德。但是，拍卖是否会满足他们的期望并成功取决于特定设置的设计元素的选择。尽管对不同设计元素的优势和缺点的分析在文献中受到了极大的关注，但实际上并非如此，而现实世界对不同地区的不同设计元素以及可再生电力技术和加时赛的采用并非如此。本文的目的是涵盖文献中的这一差距。使用由作者建立的90个可再生电力拍卖的数据库，本文构建了设计元素的不同模式，加班，整个大陆和技术。分析的结果表明，对于某些设计元素，可以观察到各个区域和加班的巨大差异。关于区域差异，地理多样性，本地内容要求，薪酬表，拍卖表和上限价格披露就是这种情况。某些设计元素清楚地显示出一种独特的模式：音量指标，大小多样性，选择标准，拍卖格式，拍卖类型，定价规则和上限价格。相比之下，技术之间的差异不太明显，并且限制了地理多样性，拍卖格式和报酬形式。提出了有关拍卖设计模式和趋势的几种可能的解释。©2021代表国际能源倡议出版。
气候变化对贝宁农业的农业区域对农业的影响：整个经济分析
贝宁是一个拥有大型农业部门的国家，气候变化将严重影响。它已经经历了这些变化。几项研究解决了气候变化的作物产量后果。然而，在整个经济和福利效应中，并未对贝宁进行分析。我们使用可计算的一般平衡（CGE）模型进行了这样的分析。在贝宁的气候和植物生长的基础上，我们模拟了到2050年的作物产量的影响以及动物生产的效果。结果表明，气候变化将影响贝宁家庭和整个经济影响。作物和畜牧业生产将显着下降。作为贝宁的经济是基于农业的，这种下降将导致GDP下降。家庭福利也将显着下降，增加穷人的食物和不安全感。在不同的农业生态区域，全国各地的效果将在全国各地不同。要应对农业气候变化的影响，政府应考虑在可行的可行的情况下，以及可以承受干旱和浮出水面的农作物，以承受干旱和浮出水面的作物。研究可以促进基础设施的发展，这些基础设施可以承受浮躁并防止农场和牛群的破坏。先验对农业发展脆弱杆（PDA）地区的投资将有助于减少与气候变化有关的区域差异。最后，主要国家主要国家的温室气体排放减少将减轻贝宁等弱势国家的负担，以应对最坏情况。
科学和技术金融如何影响农业绿色发展：从农村人力资本和农业工业集聚的角度来解释
如何在农业经济增长和环境保护之间实现双赢局势已成为要解决的紧迫问题。这项研究以中国为例，并采用计量经济学方法来探索科学技术财务对农业绿色发展及其基本机制的影响。调查结果表明，科学和技术金融对农业绿色发展具有重大积极影响，并可以有效地促进它。在替换解释的变量，添加控制变量，从市政当局中删除样本以及进行内生性测试后，此结论仍然坚固。在不同地区，科学和技术财务对农业绿色发展的影响很大，没有明显的区域差异。农村人力资本在科学与技术金融与农业绿色发展之间的关系中充当了调解人，而农业工业群体对这种关系具有一定的“掩盖效果”。科学和技术金融对农业绿色发展的影响表现出复杂的非线性关系。当科学和技术融资用作阈值变量时，它显示出显着的正边缘效应。但是，当农村人力资本和农业工业群体被用作阈值变量时，它显示出降低的显着正边缘效应。未来的研究可以进一步扩展在三个领域：首先，使用空间计量经济学模型研究科学和技术融资对农业绿色发展的空间溢出影响；其次，确定更多的中介变量并将其纳入研究框架，以更全面地证明科学和技术财务影响农业绿色发展的机制；第三，将市政级别的数据用于相关分析，以解决依赖省级数据的研究中的详细信息。
用于大规模细胞结构脑映射的卷积神经网络
人类大脑图谱为来自不同大脑、在不同层次上表征大脑组织的数据提供了空间参考系统。细胞结构是大脑微观结构组织的基本原理，因为神经元细胞排列和组成的区域差异是连接和功能变化的指标。自动扫描程序和独立于观察者的方法是可靠识别细胞结构区域和实现可重复的大脑分离模型的先决条件。当从分析单个感兴趣区域转向对大量全脑切片进行高通量扫描时，时间成为一个关键因素。在这里，我们提出了一种新的工作流程，用于映射人类死后大脑大量细胞体染色组织切片中的细胞结构区域。它基于深度卷积神经网络 (CNN)，该网络在带有注释的切片图像对上进行训练，中间有大量未注释的切片。该模型学会了以高精度创建所有缺失的注释，并且比我们之前基于独立于观察者的映射的工作流程更快。新的工作流程不需要预先对切片进行 3D 重建，并且对组织学伪影具有很强的鲁棒性。它可以高效地处理大小为数 TB 的大型数据集。该工作流程集成到 Web 界面中，无需深度学习和批量计算方面的专业知识即可访问。将深度神经网络应用于细胞结构映射开辟了新的视角，以实现高分辨率的大脑区域模型，引入 CNN 来识别大脑区域的边界。
AI驱动的营养策略：分析深度学习对南非，印度和美国饮食改善的影响
人工智能（AI）和深度学习技术的快速发展已开始重塑各个部门，包括营养和公共卫生。本文探讨了AI驱动的营养策略在解决南非，印度和美国饮食挑战方面的变革性影响。通过研究营养深度学习的定义和应用，本文强调了如何采用AI技术来增强饮食评估，个性化营养建议并改善公共卫生干预措施。将这些技术整合到营养策略中表现出有效改善健康结果和有效管理营养挑战的重要潜力。本文在研究的三个区域中提供了营养挑战和常见饮食模式的详细概述。在南非，营养不良和肥胖的双重负担提出了一种复杂的情景，AI可以在监测和干预中发挥关键作用。印度面临着从营养不良到饮食失衡的各种营养挑战，旨在优化国家营养计划。在美国，重点是利用AI通过更个性化和数据驱动的方法来解决肥胖和与饮食有关的慢性疾病。每个地区的独特挑战强调了对AI解决方案的必要性，以满足特定的饮食需求。在南非，印度和美国实施了AI驱动的营养策略，揭示了各种各样的成功和挑战。在南非，AI倡议开始产生影响，尤其是在城市地区，但面临诸如有限的基础设施和资金之类的障碍。 在印度，AI工具被整合到国家卫生计划中，显示出改善营养成果的希望，但需要进一步发展以解决区域差异。 在美国，尽管与数据隐私和算法偏见相关的问题仍然存在重大问题，但在公共卫生运动和研究中采用了先进的AI系统。 这些实现的比较分析提供了对最佳实践和改进领域的见解。 本文以对营养中AI的更广泛的政策含义和未来方向进行了讨论。 它强调需要强大的监管框架以确保数据隐私，算法公平和对AI技术的道德使用。 提供了建议，以增强公共卫生计划中的AI整合，解决文化和社会经济因素以及促进全球研究合作。 通过解决这些挑战并拥抱新兴的机会，AI驱动的营养策略有可能显着改善全球饮食健康和公平。在南非，AI倡议开始产生影响，尤其是在城市地区，但面临诸如有限的基础设施和资金之类的障碍。在印度，AI工具被整合到国家卫生计划中，显示出改善营养成果的希望，但需要进一步发展以解决区域差异。在美国，尽管与数据隐私和算法偏见相关的问题仍然存在重大问题，但在公共卫生运动和研究中采用了先进的AI系统。这些实现的比较分析提供了对最佳实践和改进领域的见解。本文以对营养中AI的更广泛的政策含义和未来方向进行了讨论。它强调需要强大的监管框架以确保数据隐私，算法公平和对AI技术的道德使用。提供了建议，以增强公共卫生计划中的AI整合，解决文化和社会经济因素以及促进全球研究合作。通过解决这些挑战并拥抱新兴的机会，AI驱动的营养策略有可能显着改善全球饮食健康和公平。
欧洲电池电动长途卡车的公共充电要求：旅行链方法
重型车辆（HDV）占欧洲道路上车辆的2-5％，但造成了公路运输中二氧化碳排放量的15-22％。电池电动卡车（BET）可以大规模部署以减少温室气体排放，但需要充电基础设施来支持长途操作。因此，评估所需的充电位置，能源和功率要求至关重要。我们使用基于跳闸链的模型来得出2030年欧洲的长途操作中的赌注（定义为4.5小时以上的旅行时间或距离超过360 km）。我们将原点用途（OD）矩阵转换为行程链，并结合欧洲卡车驾驶法规，以得出休息和休息。We show that an average charging area (defined as a 25 25 km square, where each square can include multiple charging stations and parking lots with multiple charging points) needs to have four to five times more overnight than megawatt (MW) charging points: We estimate that about 40,000 overnight charging points (50-100 kW, combined charging system, CCS) and about 9,000 megawatt charging system (MCS, 0.7- 1.2 MW)需要积分以支持15％的长途运营份额。平均每个充电区域需要8和2 CC和MCS充电器，并且每个CCS和MC平均每天分别提供2次和11个赌注。在每个充电区域中公开收费的每日电力需求约为110 gwh。该模型可以应用于具有相似数据的任何区域。未来的工作可以考虑改善排队模型，关于BET渗透区域差异的假设以及卡车大小和利用的异质性。
多巴胺D1受体组织有助于功能性脑架构
关于功能性大脑映射的数十年研究强调了了解大脑皮层功能组织的重要性。最近的进步揭示了功能组织的梯度，这些组织从主要感觉到跨模式皮层。已经认为，这种类似梯度的连通性轴与神经调节受体密度的区域差异对齐。非人类灵长类动物的最新工作支持了这一概念，揭示了沿皮质层次结构的多巴胺D1样受体（D1DR）密度的梯度。鉴于多巴胺能调节对突触活动和神经增益的重要性，我们测试了D1DR是否具有人类中大脑功能相同的组织原理，以及D1表达中的区域间关系是否调节功能性串扰。使用世界上最大的多巴胺D1DR-PET和MRI数据库，我们首次在人类中提供了经验支持，即D1DR可用性的景观遵循单型跨模态的皮质层次结构，在联想皮层区域具有更大的D1DR表达。我们发现了一个区域间D1DR共同表达的组织，该组织跨越了跨模式的大脑区域，表达了与功能连通性的主要宏观宏观梯度的高空间对应关系。至关重要的是，我们发现单峰和跨模式区域之间D1DR密度的个体差异与默认模式和体感网络的更大分化有关。最后，发现区域间D1DR共表达可调节功能网络内部但不调节耦合。一起，我们的结果表明D1DR共表达为大脑的功能组织提供了生物分子层。
-3年3年代的脱位 - 稳定日期。 ...
我们的研究部门是帮助发展客户见解，更好地了解其需求和偏好的关键推动力。在2019/20年，我们发布了2018年连续租户综合调查（CTO）的发现，该调查为我们作为房东的租户经历提供了宝贵的见解，以及他们如何看待我们与他们交流并听取他们对他们的房屋和房地产的看法。租户满意度一直保持较高，至少有86％的租户对每年的整体服务感到满意。我们开始进行客户细分练习，以整理我们在组织中拥有的所有类型的数据，这些数据可以帮助创建所有客户的“细分”，并特别关注租户。这将有助于我们更好地了解客户的需求和期望，并使用此统计分析来提高服务改善并提高客户满意度。我们对无家可归的演讲者和无家可归者接受进行了研究和分析，包括任何区域差异的原因。我们还进行了研究，以告知临时住宿的战略审查。这两个报告都预计将在2019/20个营业年份发表。在第3年，我们发表了定性研究，该研究的重点是那些因这种情况的变化而失去缓解的家庭的经历，以及他们在处理失去福利补充付款的影响方面的经验。2019年10月，我们发表了一篇有关老年人的住房问题，愿望和需求的重要研究文章。这项研究包括与老年人以及内部利益相关者以及从事或代表年龄部门的人的定量和定性研究。然后使用此信息来帮助塑造和告知老年人的住房策略2020/21-2025/26。由于COVID-19的影响，该战略咨询被推迟，但是该战略咨询于2020年6月发布。
AXPC 对 2021 年清洁未来法案 HR1512 表示严重关切 美国勘探与生产委员会 (AXPC) 代表最大的
• 自 EPA 最初作出监管决定以来，勘探和生产 (E&P) 废物一直根据《资源保护和回收法》(RCRA) 被列为非危险废物。 • EPA 多次评估并确定各州有效地管理这些废物。EPA 在最近的评估中表示，“目前没有必要根据《资源保护和回收法》D 部分对原油、天然气和地热能勘探、开发和生产废物的联邦管理法规进行修订。” 1 这项立法要求对 E&P 废物进行联邦审查。EPA 要求各州证明其计划的充分性和持续改进。EPA 定期审查各州的计划，包括通过州石油和天然气监管交易所 (交易所) 和州石油和天然气环境法规审查 (“STRONGER”)。 • EPA 的新制度将无法解决区域差异问题，并将主要权力从最有经验的州转移出去。如果各州认为特定州的因素或问题有必要，它们可以自由地施加更严格的要求。现行监管框架赋予各州解决其管辖范围内特有问题的关键权力。• 各州已经拥有管理生产废物处置所需的工具。如果 EPA 改变方针，并根据定向审查将与勘探与生产作业相关的采出水和钻屑重新归类为危险品，这项立法可能会取消这些工具。鉴于危险废物注入井数量较少，而且近 40 年来禁止批准新的注入井，重新分类可能会导致废物管理方案带来更大的泄漏风险。
2型糖尿病中异质性的遗传驱动因素
2型糖尿病（T2D）是一种异质性疾病，它通过不同的病理生理过程1,2和通常针对细胞3,4型特定的分子机制而发展。在这里，为了表征跨祖先群体对这些过程的遗传贡献，我们汇总了来自2,535,601个个体（39.7％不是欧洲血统）的全基因组关联研究数据，包括428,452例T2D病例。我们识别出1,289个独立的关联信号，该信号在全基因组显着性（p <5×10 -8）上，映射到611个基因座，据我们所知，其中145个基因座先前未报告。我们定义了T2D信号的八个非重叠簇，其特征是心脏代谢性状关联的不同曲线。这些簇在开放染色质的细胞类型特异性区域差异富集，包括胰岛，脂肪细胞，内皮细胞和肠内分泌细胞。我们在另外279,552个不同血统的个体中，包括30,288例T2D病例，并在另外279,552个个体中建立了特定于集群的多基因分数5，并测试了它们与T2D与T2D相关的血管结局的关联。特定于群集的多基因评分与跨祖先组的冠状动脉疾病，外周动脉疾病和终末期糖尿病性肾病有关，强调了与肥胖相关过程在血管癌症发展中的重要性。我们的发现表明，将多功能基因组研究数据与单细胞表观基因组学进行了整合，以解散驱动T2D发展和发展的病因异质性。这可能会提供一条优化全球访问遗传知情糖尿病护理的途径。