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引入基于市场的可再生能源支持计划框架
引入基于配额机制的可再生能源支持计划框架背景乌克兰内阁（“CMU”）第 1175 1 号决议于 2019 年引入了基于配额机制的可再生能源支持分配监管框架。然而，自那时以来，没有进行过任何一次拍卖。 2024 年 3 月 1 日第 232 号决议 2 对第 1175 号决议进行了重大修改，以明确乌克兰市场化支持计划的实施情况，符合 2018 年 12 月 11 日关于促进可再生能源使用（“REDII”）3 的 (EU) 2018/2001 号指令。2024 年 8 月 13 日，CMU 通过了《至 2030 年国家可再生能源行动计划》及其实施方案（“RES 行动计划”）4。根据 RES 行动计划，到 2030 年，RES 生产的能源在最终能源总消费中的份额应至少达到 27%。它规定从 2024 年开始每年进行 RES 拍卖，第一次试点拍卖定于 2024 年底举行。2024 年 8 月 13 日，CMU 还通过了关于在乌克兰进行试点的第 757 号决议 5 2024 年可再生能源支持配额分配拍卖。引言第 232 号决议是根据第 3220-IX 6 号法律通过后作出的，该决议作了如下修订：
![arxiv：2409.20537V1 [CS.RO] 2024年9月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c9d07b9eebb39943a91510a51e0263b170bd4778.webp)
arxiv：2409.20537V1 [CS.RO] 2024年9月30日
当今培训通才机器人模型的障碍之一是异质的。以前的机器人学习方法经常收集数据以用一个特定的实施例来训练一个任务，这很昂贵且容易拟合。这项工作通过对不同实施方案和任务进行大规模的机器人数据的异质预培训来研究学习政策表示的问题。我们提出了异构训练的变形金刚（HPT），该变压器（HPT）预先训练了策略神经网络的大型，可共享的后备箱，以学习任务和实施不可知的共享表示。该一般体系结构将特定的本体感受和视力输入与从不同的实施例到短的令牌顺序，然后处理这些令牌以映射以映射以控制不同任务的机器人。利用最近的大规模多种设备现实世界机器人数据集以及模拟，部署的机器人和人类视频数据集，我们研究了异质性跨越的训练策略。我们进行实验，以研究培训目标的缩放行为，达到52个数据集。HPT在多个模拟器基准和真实世界设置中，在看不见的任务上，超过20％的策略绩效提高了几个基线，并提高了超过20％的策略绩效。
车辆到所有东西（V2X）：钥匙的更新评论...
到2050年，道路上将有超过10亿辆电动汽车（EV）。这为欧洲提供了一个机会，可以快速扩大其可变可再生能源（VRE）一代的份额，这符合欧盟（EU）水平的主要气候政策。尽管有前途的前景，但电动流动性的快速增长将对欧洲的电力系统构成重大的技术挑战和基础设施风险。解决此问题的一种方法是通过广泛实施智能双向电动汽车充电，这有可能为电力系统提供灵活性，以容纳更高的VRE股份。该技术的实施方案集体称为车辆到所有物品，或V2X，包括车辆对电网（V2G），车辆对房屋（V2H）和车辆到建筑物（V2B）。本文总结了V2X竞技场的最新发展，分为三个阶段。首先，它重点介绍分类学方面，进行书目分析并研究技术术语惯例。其次，它汇总了实施的相关障碍，并绘制了科学文献中解决的关键问题。，第三，它调查了过去和现有项目，以检索有关其技术和市场取向的最新见解。本综述是作为欧盟资助的Drive2X项目的一部分进行的，该项目开发了新的专家知识和技术解决方案，以帮助应对即将到来的欧洲大规模电动汽车部署。
![arxiv：2503.07135v1 [cs.ro] 2025年3月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\95c6cba6c5e1c198c689745e461ebe0d5e5fa688.webp)
arxiv：2503.07135v1 [cs.ro] 2025年3月10日
未来的机器人被认为是执行各种家庭任务的多功能系统。最大的问题仍然存在，我们如何弥合实施方案差距，同时最大程度地减少物理机器人学习，而物理机器人的学习却很有趣。我们认为，从野外人类视频中学习为机器人操纵任务提供了有希望的解决方案，因为互联网上已经存在大量相关数据。在这项工作中，我们提出了Vidbot，这是一个框架，可以使用仅在野外单核RGB的人类视频中获得的3D负担能力，从而实现了零射击机器人的操作。vidbot利用管道从视频中提取显式表示，即从视频中提取3D手轨迹，将深度基础模型与结构上移动技术结合在一起，以在时间上重新构建时间一致，度量标准的3D 3D负担能力表达表示对实现的体现。我们引入了一种粗到精细的负担能力学习模型，该模型首先识别从像素空间中的粗糙动作，然后通过扩散模型进行了良好的互动轨迹，以粗糙的动作为条件，并由测试时间限制，用于上下文感知到的互动计划，对新的场景和EM- em-
机器人扩散变压器的成分
摘要 - 近年来，机器人主义者通过利用高容量变压器网络体系结构和生成扩散模型来解决灵巧机器人硬件的越来越一般任务取得了良好的进步。毫无意义地结合了这两个正交改进已被证明是非常困难的，因为没有明确且鲜明的理解过程来做出重要的设计选择。在本文中，我们确定，研究和改进了高容量扩散变压器策略的关键架构设计决策。所得模型可以在多个机器人实施方案上有效地解决各种任务，而不会导致主参数调整的痛苦。通过将调查的结果与改进的模型组件结合起来，我们能够提出一种新颖的体系结构，称为DIT-Block策略，该策略极大地超过了解决长期马（1500多个时间步长）与人类的Aloha Aloha Aloha Robot上的Dexteros Dists。此外，我们发现在10小时的高度多模式，语言注释的Aloha演示数据中接受培训时，我们的政策显示出改善的缩放性能。我们希望这项工作将为未来的机器人学习技术打开大门，以利用大型变压器体系结构的可扩展性来利用生成扩散建模的效率。代码，机器人数据集和视频可在以下网址找到：https：//dit-policy.github.io
热化学储能与区域供热相结合——瑞典案例研究
摘要：利用高温固体循环实施电力热化学储能 (TCES) 将使能源系统受益，因为它能够吸收可变可再生能源 (VRE) 并将其转化为可调度的热能和电能。本文以瑞典为例，介绍了 TCES 综合区域供热 (DH) 生产过程，评估了其技术适用性，并讨论了一些实际意义和其他实施方案。针对九种特定场景计算了装有铁基氧化还原回路的生物质电厂的质量和能量流，这些场景说明了其在可变性和价格不同的发电组合下的运行。此外，还研究了两种电解槽（低温和高温版本）的使用情况。结果表明，对于瑞典而言，所提出的方案在技术上是可行的，能够利用现有的区域供热厂满足全国区域供热需求，估计工艺能源效率（电能转化为热能）为 90%。结果还表明，对于瑞典整个区域供热厂的改造，中间方案所需的铁库存约为 280 万吨，分别占国家储量的 0.3% 和国家工业年冶金产量的 11.0%。除了可调度的热量外，该过程还会产生大量不可调度的热量，尤其是在使用低温电解槽的情况下。增加的发电能力使该过程能够满足热量需求，同时降低本文计算的充电侧最大容量。
热化学能量存储与综合区热量生产 - 瑞典的案例研究
摘要：使用高温固体循环实施电力充电热化学能量存储（TCE）将通过使可变可再生能源（VRE）的吸收及其转换为可调度的热量和功率来使能源系统受益。使用瑞典案例研究，本文介绍了TCE集成地区供暖（DH）生产的过程，评估其技术适用性，并讨论了一些实际含义和其他实施方案。针对九种特定方案计算了带有铁的氧化还原回路的生物质植物的质量和能量流，这些氧化还原环的质量和能量流是在发电和价格上有所不同的九种特定情况。此外，还研究了两种类型的电解器（低温和高温版本）。结果表明，对于瑞典案件，提出的方案在技术上是可行的，能够通过使用现有的DH植物来覆盖国家DH需求，估计工艺能量效率（电力供热）为90％。结果还表明，对于整个瑞典DH层中的恢复，中间场景所需的铁的库存约为2.8吨，该中间场景分别代表国家储量的0.3％和11.0％，分别为国家行业的年度冶金生产率。除了可调节热量外，该过程还会产生大量的非匹配热量，尤其是对于使用低温电解器的情况。这种增加的生成能力允许该过程覆盖热量需求，同时降低了本文计算的充电侧的最大容量。
Restem，LLC v。 Cell，LLC
董事会解释了“放置哺乳动物脐带组织的上皮下层与生长基板直接接触”，是指“故意放置包含下皮下层的脐带组织，以使其触及生长底物以允许细胞培养。” J.A.20。董事会拒绝从规范中进口（1）将SL与其他脐带组织隔离的其他步骤，以及（2）将隔离的SL内部向下放置在生长基板上的构造中，因此规格并不需要在所有公开的实施方案中均匀地要求这些步骤。J.A. 20–24。 董事会发现，尽管Majore，Phan和Kita均在环境中披露了脐带组织（包括SL）的脐带组织（包括SL），从而促进细胞培养和复制，然后以J.A.的解释为教学的两步过程。 31–33，59，68，参考文献没有披露声称的细胞，因为先前的艺术过程没有必要生产具有声称的细胞标记物谱的细胞，J.A。 40–43，62–63，70。J.A.20–24。董事会发现，尽管Majore，Phan和Kita均在环境中披露了脐带组织（包括SL）的脐带组织（包括SL），从而促进细胞培养和复制，然后以J.A.的解释为教学的两步过程。31–33，59，68，参考文献没有披露声称的细胞，因为先前的艺术过程没有必要生产具有声称的细胞标记物谱的细胞，J.A。40–43，62–63，70。
设计和实施获取早产儿脉冲振荡数据的多中心方案
摘要 重要性：客观测量肺功能对于评估早产儿的呼吸系统结果至关重要。在极低胎龄新生儿（ELGAN）（胎龄 < 29 周）中，高比例的神经发育障碍可能会干扰肺功能测试。脉冲振荡法（IOS）是一种不需要用力呼气的呼吸系统力学无创测试。目的：描述一项在极度早产率高的队列中进行呼吸系统随访检测的多中心研究设计。方法：在五个中心用 IOS 评估了先前参加过两项 ELGAN 试验的学龄儿童和足月对照。组包括支气管肺发育不良发生率高的早产儿、没有或仅有轻微肺部疾病的早产儿以及健康的足月儿。严格的集中审查流程审查了 IOS 研究的技术可接受性。描述了设计和实施方案、可行性和成功率以及参与者的特征。结果：共招募了 243 名儿童，其中 239 名（98%）尝试了振荡法。三个队列（85%–90% 的尝试测试）和五个中心（80%–94% 的尝试测试）的技术可接受性都很高。与测试失败相关的呼吸和神经运动临床因素包括新生儿重症监护期间使用通气天数较多、3 级或 4 级脑室内出血史以及粗大运动功能障碍。解读：我们报告了在大型多中心 ELGAN 人群中振荡法的可行性和成功率很高，其中神经和发育合并症可能起着混杂作用。
合成基因/基因回路的治疗应用
目前许多基因工程治疗方法的一个显著限制是它们对治疗效果的强度、时间或细胞环境的控制有限。合成基因/基因电路是一种合成生物学方法，可以控制特定 DNA、RNA 或蛋白质的生成、转化或消耗，并提供对基因表达和细胞行为的精确控制。它们可以通过仔细选择启动子、阻遏物和其他遗传成分来设计执行逻辑操作。在 Espacenet 中进行了专利搜索，结果选出 38 项专利，其中有 15 个最常见的国际分类。专利实施方案被分类为治疗分子的递送、传染病的治疗、癌症的治疗、出血的治疗和代谢紊乱的治疗。所选基因电路的逻辑门被描述以全面展示它们的治疗应用。合成基因电路可以定制以精确控制治疗干预，从而实现针对个体患者需求的个性化治疗，提高治疗效果并最大限度地减少副作用。它们可以是高度灵敏的生物传感器，通过精确监测各种生物标志物或病原体并适当合成治疗分子来提供实时治疗。合成基因电路还可能导致开发先进的再生疗法和可植入的生物装置，这些装置可按需产生生物活性分子。然而，这项技术面临着商业盈利能力的挑战。基因电路设计需要针对特定应用进行调整，并且可能存在多种调节剂毒性、同源重组、上下文依赖性、资源过度使用和环境多变性等缺点。