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吹风打击：可变能源系统中的资本部署
吹风打击：可变能源系统中的资本部署Adam R Brandt，Holger Teichgraeber，Charles A Kang，Charles J Barnhart，Michael A Carbajales-Dale，Sgouris Sgouridis Energy，2021年6月1日，第224卷，第120198卷，以下是以下是以下是出版的掌握和主要手稿的预订。我相信我可以将其发布到我的网站上。此版本的文档与已发布的期刊文章不同，主要与格式化更改和复制编辑有关。最终发表的论文可以在互联网上找到，如下所述。科学直接：https：//www.sciendirect.com/science/article/arpicle/abs/pii/s03605442210044473 doi：10.1016/j.energy.2021.120198此手稿版本可根据CC-NC-ND 4.0许可提供。http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
可变阻抗控制的数据有效增强学习
抽象在机器人中实现类似人类的操纵技巧的最关键步骤之一是将合规性纳入机器人控制器中。合规性不仅使机器人的行为安全，而且使其更有效。在这个方向上，可变阻抗控制（VIC）方法为机器人提供了一个框架，以通过采用适应性阻抗法来适应其在执行过程中的合规性。尽管如此，按任务要求的自主调整合规性概况仍然是一个具有挑战性的问题，可以在实践中解决。在这项工作中，我们引入了一种加强学习（RL）的方法，称为DEVILC（数据效率可变阻抗学习控制器），以通过机器人的实际交互来学习可变阻抗控制器。更具体地说，我们使用一种基于模型的RL方法，在每次相互作用之后，机器人迭代地使用高斯过程回归模型学习了其动力学的概率模型。然后，该模型被用来优化调节机器人阻抗的神经网络政策，以使对任务的长期奖励最大化。多亏了基于模型的RL框架，Devilc允许机器人仅通过一些交互学习VIC策略，从而使其对现实世界应用程序实用。在模拟和实验中，我们在Franka Emika Panda机器人操纵器上评估Devilc，以在笛卡尔空间中的不同操纵任务。结果表明，Devilc是通过互动直接在现实世界中自主学习合规技巧的有希望的方向。链接中提供了一个实验的视频：https：//youtu.be/_uyr0vye5no。
从可变能源资源（Vert）和基于逆变器的资源（IBRS）
本报告概述了批量电力系统和电力市场中ibrs的当前和新兴机会。它专注于批量电力系统的可靠性服务（辅助服务），并特别强调了风能和太阳能等可变能源提供这些服务的能力。它对批量电力系统内的传统和新兴辅助服务进行了彻底的检查，讨论了ibrs的潜在作用。这包括技术定义和特征，当代绩效标准以及每个已确定服务的薪酬机制。
评估可变可再生能源与昼夜存储之间的相互作用
感谢我们感谢Trieu Mai，Stuart Cohen，Scott Nicholson，Dan Steinberg，Dan Bilello，Zachary Eldredge，Daniel Sodano和几位匿名审稿人，以提供有关此报告的投入和反馈。这项工作由EERE计划，太阳能技术办公室，水力技术办公室和风能技术办公室共同资助，根据合同编号DE-AC36-08GO28308。所有错误和遗漏都是作者的唯一责任。本文中表达的观点不一定代表能源部或美国政府的观点。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了不可限制的，有偿的，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。
使用具有可变刚度的杂交抓地力⋆
摘要。机器人在仓库自动化中的参与为研究诸如紧密包装之类的逻辑任务提出了新的问题，其中必须以定期和有序的方式完全填充物品，从而使它们之间的最低限度的间隙。这项工作调查了使用具有被动合规性的系统可靠的放置策略的效果，以提高此任务中的鲁棒性和成功率。该方法已集成到完整的管道中，以执行包装操作，并在真实的机器人中评估，使用机械兼容的混合抓地力，具有可变刚度，探索了任务执行中手部配置和刚度级别的作用。沿着不同的评估任务，与琐碎的插入策略相比，由于可靠的插入策略，结果显示出成功率的提高。他们还证明了使用可变刚度减少误差传播的功效。
使用人IPSC队列筛选可变药物反应
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2025年1月8日。 https://doi.org/10.1101/2023.06.16.545161 doi：biorxiv preprint
可变可再生能源发电的高级预测：创新前景简介
先进的天气预报方法利用人工智能 (AI) 和大数据等数字技术的进步来分析实时和历史天气数据并做出预测。事实上，先进的天气预报是人工智能在促进和改善 VRE 集成方面的主要应用之一（有关更多信息，请参阅创新格局简介：人工智能和大数据 [IRENA，2019b]）。在计算能力的提高和算法的改进的推动下，发电预测变得更加准确。同样，由于大数据推动的人工智能的使用越来越多，短期预测的时间粒度也增加了。这些因素可以极大地促进可再生能源融入电网（Bullis，2014 年）。
可变PD-1糖基化调节免疫检查点抑制剂的活性
在许多实体瘤中提供了显着的临床益处，在效能和毒性方面的差异可能与其内在的分子特性有关。在这里，我们报告说，CAMRelizumab和Cemiplimab通过与其岩藻糖基化的聚糖进行了相互作用来吸引PD-1。使用蛋白质和细胞糖化工程的组合，我们证明了两种抗体在天冬酰胺N58残基处优先与PD-1结合PD-1。然后，我们提供了证据表明，非小细胞肺癌患者血液中的岩藻糖基化PD-1浓度在不同阶段的疾病阶段有所不同。这项研究说明了表面受体和相关循环形式的糖胶质填充可以为鉴别糖基化变异的不同诱导抗体的发展提供信息，并实现增强的选择性，并为实施个性化治疗方法的实施铺平了选择。
可变可再生能源渗透对生产力的影响：家禽养殖案例研究
像所有当前的工业系统一样，农业绝大多数依赖于可控资源（主要是化石燃料和电网电力）的能源供应。可以从这些来源提供的电源，以完全匹配需求系统的电源需求时机。能量过渡在很大程度上包括替换可再生能源（本质上是间歇性）来控制的来源，从而导致瞬时功率生产和需求之间的连接。储能是平衡生产和需求并维护需求系统的运营条件的潜在解决方案。在本文中，我们量化了可再生电源（太阳能和风能）对标准家禽农场运行的影响。考虑到家禽和当地天气数据的生长状况，包括温度，风速和太阳辐射，为发电和需求的平衡建模。我们评估了可再生电源供应在发电厂尺寸的功能，风能到极性发电混合和能源存储的情况，并评估电源模式对需求系统运行强度（生产力）的影响。我们表明，在存储容量有限的情况下，可以实现不可忽略的可再生能源份额，而不会在农场生产率上重大损失。然而，与年度需求相比，完全过渡到可再生能源将需要i）large储能的组合，ii） - 发电厂的大量过大尺寸和iii） - 排除发电组合（风/太阳能）偏离需求时机。存储和发电厂的尺寸更为关键。在年底之前，有用的储能与未使用的储能的比率随农场的能量混合和运营强度（生产力）而异。我们提出了不同能量配置对需求系统性能的含义。