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灵活和弹性能源系统的数字化
1/ 简介 电力行业格局正在发生变化。从历史上看，供应方（发电和网络）是为了满足需求而调整的。在未来的电力系统中，供需的角色将发生变化，需求将被调整以适应可再生资源的更高变化性。数字技术使电力系统能够预测需求方资源的可用性，并利用这些资源为气候、电力系统弹性和消费者带来好处。理论上的好处是众所周知的，但需要进行具体的试点实验来量化旨在数字化需求的政策的影响，并确定技术和行为瓶颈。2021 年 9 月，意大利政府与联合国环境规划署 (UNEP) 合作，发起试点项目征集，这些项目将提供机会获得实地见解、测试新方法并传播学习成果，这些学习成果将为国际能源署 (IEA) 的“数字需求驱动电力网络 (3DEN)”倡议提供信息，这是一项为期 4 年的跨机构倡议，重点关注加速电力系统现代化和有效利用需求侧资源所需的政策、监管、技术和投资环境。该项目具有全球视野，最初的优先事项是巴西、哥伦比亚、摩洛哥、突尼斯、印度、印度尼西亚和南非。基于全球分析、案例研究和经验，IEA 将利用整个 IEA 的研究成果开发工具和指导，并与相关组织合作，将利益相关者聚集在一起，促进对话和经验分享。根据 UNEP 在试点实施方面的业绩记录，UNEP 将成为实现试点项目的执行机构。公开征集提案 本文件的目的是提供有关申请流程的信息，并概述选择试点项目的先决条件和评估标准。公开征集提案旨在支持在优先国家实施一个（或多个）试点项目，即巴西、哥伦比亚、摩洛哥、突尼斯、印度、印度尼西亚和南非。UNEP 很高兴宣布此次公开征集试点项目提案。提案有望展示采用更智能的数字电力基础设施的创新商业和监管模式。预期收益包括：主要选择标准和预期效益 该项目满足了日益迫切的需求，即确保电力系统的效率和弹性，从而实现以可再生能源为主的具有成本效益的清洁能源转型。
颈源性头痛的患病率...
第一实习生，第二教授兼肌肉骨骼物理治疗系主任 LSFPEF 物理治疗学院，尼格迪，浦那，印度 摘要背景 - 从颈部骨结构或软组织传导至大脑的慢性半头痛被称为颈源性头痛综合征。CGH 有别于其他头痛的特点是侧锁痛、因颈部肌肉受压而加剧的疼痛以及头部运动。在重度电脑用户中，工作时出现颈部问题的频率越来越高。颈部疼痛可能由多种因素引起，但长时间坐着没有休息时间、不活动、姿势控制不佳以及工作时身体、精神和心理压力增加是办公室员工中最常见的因素。将以本次患病率调查的结果为基础，进一步开展针对电脑用户 CGH 的干预研究。方法 - 已获得伦理批准。所选受试者的年龄从 18 岁到 40 岁不等，每周工作时间至少为 32 至 42 小时。根据国际头痛学会的 ICHD-3 和 Biondi 核对表对颈源性头痛的标准，创建了一份在线问卷，并分发给电脑用户。使用视觉模拟量表测量疼痛强度。进行统计分析，并将结果制成表格。结果 - 这项观察性研究纳入了 110 名年龄在 18 岁到 40 岁之间的电脑用户，其中 57.3% 为男性，42.7% 为女性。根据国际头痛学会的 ICHD-3 和 Biondi 核对表 CGH 标准，34.85% 的用户患有 CGH。结论 - 根据 ICHD-3 和 Biondi 核对表标准，研究结果显示 34.85% 的电脑用户患有颈源性头痛。关键词：头痛、颈痛、颈源性头痛、Biondi 清单简介颈源性头痛是一种综合征，其特征是来自骨结构或颈部软组织的慢性半头痛。 [4] 国际头痛学会 5 发布了第二版《国际头痛疾病分类》，其中确定了 14 种不同类型和子分类的头痛。 [5] 原发性头痛和继发性头痛是最常见的两种头痛类型。 [5]。原发性头痛包括血管来源的头痛（丛集性头痛和偏头痛）以及压力引起的紧张性头痛。 [5]。颈源性头痛是由颈部和头部周围的肌肉骨骼疾病引起的。 [5]。CGH 与其他头痛的区别是侧锁痛、颈部肌肉受压和头部运动会加剧疼痛 [1]。疼痛从头部后部向前放射。 [1] CGH 是由上颈椎的感觉输入汇聚到三叉神经脊核引起的，这些感觉输入包括：上颈椎小关节，上颈肌、C2-3 椎间盘、椎动脉和颈内动脉、脊髓上部硬膜和颅后窝。 [6] 肌肉触发点通常位于枕下、颈部和肩部肌肉，当受到手动或物理刺激时，这些触发点会导致疼痛传导至头部。 [4] 颈部疾病影响大约 30% 的不同年龄段的男性和 50% 的女性。 [12] 颈部疼痛和僵硬分别影响全球大约 9.5% 和 17% 的人口。 [13] 与工作相关的颈部问题现在在重症监护室工作中很常见此外，颈部疼痛是由多种因素引起的，尤其是对于办公室工作人员，因为长时间坐着休息不足、不活动、姿势控制不佳以及工作时身体、精神和心理压力增加 [11]。计算机技术取得了重大进步，工业也转向了以服务为导向的经济。[8]。为了将企业利润损失降至最低，企业裁员，导致久坐不动的工作增多，从而对留在公司员工的生产力要求更高，因颈部疼痛而请病假的人数也随之增加。[8]。电脑用户 [14]。由于工作负荷增加和对姿势支撑的需求，工作相关性肌肉骨骼疾病 (WRMSD) 有所增加，其中颈部疼痛占这些健康问题的 30-40%。[8,10]。这意味着越来越多的人使用电脑来工作和娱乐，我们需要找到更好的方法来应对长时间使用电脑引起的颈部疼痛。[8 [8]。目的 - 研究电脑用户中颈源性头痛的患病率。由于负荷增加和对姿势支撑的需求，与工作相关的肌肉骨骼疾病 (WRMSD) 有所增加，其中颈椎疼痛占这些健康问题的 30-40%。[8,10]。这意味着越来越多的人使用电脑来工作和娱乐，我们需要找到更好的方法来处理长时间使用电脑引起的颈部疼痛。[8 [8]。目的 – 研究电脑用户中颈源性头痛的患病率。由于负荷增加和对姿势支撑的需求，与工作相关的肌肉骨骼疾病 (WRMSD) 有所增加，其中颈椎疼痛占这些健康问题的 30-40%。[8,10]。这意味着越来越多的人使用电脑来工作和娱乐，我们需要找到更好的方法来处理长时间使用电脑引起的颈部疼痛。[8 [8]。目的 – 研究电脑用户中颈源性头痛的患病率。
使用低噪声超脑源
解锁光谱对纳米级的真正潜力需要开发稳定和低噪声激光源。在这里，我们开发了一个基于由飞秒纤维激光器泵送的全正常分散纤维的低噪声超脑（SC）来源，并显示出高分辨率，在近芳烃（NIR）区域的频谱分辨出近场测量。具体来说，我们探讨了对无孔径散射型扫描近场光学显微镜（S-SNOM）的减少噪声要求，包括SC的固有脉冲到脉冲波动。我们使用SC的光源来展示第一个NIR，频谱解决的S-SNOM测量，这种情况是最先进的商业SC来源太嘈杂而无法有用。我们在单个测量中绘制了在波长区域的1.34–1.75μm波长区域中表面等离子体偏振子（spp）波的传播，从而实验表征了NIR中SPP的分散曲线。我们的结果代表了一种技术突破，有可能在近场研究中实现低噪声SC来源的广泛应用。
基于空间的无源射频 (RF) 分析...
免责声明：本出版物由加拿大国防部下属机构加拿大国防研究与发展局编写。本出版物中包含的信息是通过最佳实践和遵守负责任的科学研究行为的最高标准得出和确定的。这些信息仅供国防部、加拿大武装部队（“加拿大”）和公共安全合作伙伴使用，并在允许的情况下与学术界、工业界、加拿大的盟友和公众（“第三方”）共享。第三方使用或依赖本出版物或基于本出版物做出的任何决定均由其自行承担风险和责任。加拿大对因使用或依赖本出版物而产生的任何损害或损失不承担任何责任。
从机场收获的能源 - 学术共享
该演示文稿由学术共享会议带给您免费和公开访问。它已被学术公共授权管理人纳入国家培训飞机研讨会（NTA）。有关更多信息，请联系commons@erau.edu。
国家同步子源概述概述
1）储能和催化：NM长度尺度实时化学反应•我们可以防止您的手机电池垂死吗？•我们可以设计更好的催化剂吗？2）材料合成：新型的纳米功能材料•我们可以建立更好的太阳能电池吗？•我们可以设计新方法来提供药物吗？3）环境科学：了解毒素在植物中移动•我们如何保护食物网？4）微电子学：传统电子和最先进的•我们可以确保我们的电子产品按照期望的方式执行吗？5）药物：蛋白质结构解决方案•我们可以设计新的，更好的药物吗？6）磁性：Spintronics•哪些材料超出了摩尔定律？
ICU中的神经源性休克
神经源性休克是一种以低血压，心动过缓和动作障碍为特征的状态。这是与神经沿着各个区域的病变相关的重要条件。最常见的原因是急性脊髓损伤（SCI）。由于典型的自主反射可以被废除或失调，因此适当的治疗需要了解变化的神经解剖底物。表现出神经源性休克的时间范围是可变的，可以迅速进展以引起继发性伤害或死亡，因此适当的监测需要高度的怀疑和勤奋。尝试了许多药理学干预措施，但其功效仍然值得怀疑，需要更多的前瞻性研究才能准确评估其实际价值。神经外科干预的最佳时机也是有争议的。急诊室的初始管理对于改善神经可塑性和神经元康复的结果至关重要。
基于EEG的视觉识别的无源主题适应
摘要 - 本文重点介绍了基于脑电图的视觉识别的主题适应。它旨在通过从源主题的丰富数据中传输知识来构建针对脑电图样本受到限制的目标主题定制的视觉刺激识别系统。现有的方法考虑了在培训期间可以访问源主题样本的情况。但是，由于隐私问题，访问诸如EEG信号之类的个人生物学数据通常是不可行的，并且有问题。在本文中，我们介绍了一种新颖而实用的问题设置，即无源的受试者适应，其中源主题数据不可用，并且仅提供预先训练的模型参数以进行对象适应。为了解决这一具有挑战性的问题，我们提出了基于分类的数据生成，以使用分类响应来模拟来自源对象的脑电图样本。使用生成的样本和目标主题数据，我们执行主题独立的特征学习来利用跨不同主题共享的常识。值得注意的是，我们的框架是可以推广的，并且可以采用任何独立于主题的学习方法。在EEG-IMAGENET40基准的实验中，我们的模型都会带来一致的改进，而不论其无关学习的选择如何。此外，我们的方法显示出有希望的性能，即使在不依赖源数据的情况下，在5-Shot设置下将TOP-1测试精度记录为74.6％。我们的代码可以在https://github.com/deepbci/deep-bci上找到。索引术语 - 脑计算机界面，脑电图，基于脑电图的视觉识别，无源的主题适应，深度学习
电力实体的指定源注册
必须注册与进口电源或出口电源（包括任何零排放资源）以及任何新的和现有的预期资产控制供应商（ACS）的新的预期指定资源的指定资源。生态学将使用此信息来计算每个指定源的发射因子。排放因素将在Ecology的网站上发布，并可以向EPE报告工具中的报告实体提供。