- 物理方向。能源业务对物理定律敏感 - 无论是油气储层的地球物理学,太阳能的量子物理学,风能的流体动力学,化石功率的热力学还是电力传输的电磁学。此外,它体现在重金资本中,例如发电厂,离岸平台或液化天然气终端或管道。这种物理性使能源运营从根本上困难。在能源上,数字应用必须与自然定律抗衡,并以保护资产健康和前线能力的方式进行。和拟议的技术投资必须符合很高的证据,表明它们值得融入这些困难的运营。
我们对公用事业部门的建设性更具建设性,并提高了我们对积极(来自中立)的呼吁,其前提是以NetR为基础的强大,多年的主题。在本报告中,我们启动了RE EPCC玩家的报道; Samaiden(Buy,TP:RM1.54),Sunview(买,TP:RM1.32)和Pekat(Buy,TP:RM0.57)是重新容量扩张的受益人。我们将Tenaga升级为购买(TP:RM10.50)作为重新出口的Wheeling收费的关键受益者,网格投资以适应VRE的增加,并改善了将其一代投资组合脱碳的机会。ytl Power(买,TP1.54)是RE出口的主要受益者,我们也喜欢诸如Ranhill(Buy,TP:RM0.73)等资产所有者,因为它增加了扩大其RE投资组合的机会。
在这项工作中,我们描述了公用事业规模锂离子电池系统的成本和性能预测的开发,重点是4小时持续时间系统。这些预测是根据对包括公用事业规模存储成本在内的最新出版物的分析而得出的。一套出版物表明,随着时间的推移,电池存储的预计成本降低的差异很大。图ES-1显示了从文献(以灰色显示)以及这项工作中开发的低,中和高成本预测(以黑色显示)中收集的预计成本降低(以均值为单位)的套件。图ES-2显示了基于这些预测的4小时电池系统的总体资本成本,存储成本为$ 245/kWh,$ 326/kWh,2030年为$ 403/kWh,$ 159/kWh,$ 226/kWh,$ 348/kWh,2050年。电池可变操作和维护成本,寿命和效率也将讨论,并根据调查的出版物选择了建议的值。
ePRU 是一种 Excel 工具,用于帮助生成费用与成本合同报告。报告必须是 XML 文件,才能被 eCRAFT 数据库使用。ePRU 是一种供应商可以在独立计算机上使用的程序。它不需要互联网访问,除非从 NUWC Newport Contracts 主页下载实用程序和随附文件(请参阅第 4.2 节)。生成的 XML 文件随后将提交到外部网站“https://www.pdrep.csd.disa.mil/pdrep_files/other/ecraft.htm”,该网站将上传到 eCRAFT 数据库管理系统。
摘要 本研究旨在分析人工智能在提高医疗服务质量和患者安全方面的作用。研究遵循了 Arksey 和 Malley 提出的方法框架,并使用 PRISMA 指南方法进行了范围界定审查。作者在 2017 年至 2022 年期间使用与人工智能、医疗质量和患者安全相关的特定关键词搜索了多个电子数据库,包括 Pubmed、NCBI、Elsevier、Proquest、EBSCO、Scopus 和 Google Scholar。在获得的 550 篇文章中,有 61 篇被纳入审查。对选定研究的分析表明,人工智能可以显著提高医疗服务质量和患者安全,尤其是在医院。然而,需要进一步研究来开发可以根据医疗机构(特别是印度尼西亚的医院和健康中心)的特定需求量身定制的人工智能系统。这项研究为医疗政策制定者和从业者提供了证据,可以考虑采用基于人工智能的技术来提高医疗质量和安全性。 关键词:人工智能、医疗服务质量、患者安全
仅当建筑官员收到物业线 100 英尺范围内第三方住宅业主的投诉并确定存在违规行为时,才视为发生灯光侵入。在这种情况下,所有位于该物业上的违规户外照明设备,其初始输出额定值大于 10,000 流明,且不符合本节规定,均须进行屏蔽、重定向或调整,以使不超过两英尺烛光的光落在安装户外灯具的物业边界外八英尺处。该水平应在安装户外灯具的物业边界外 25 英尺处测量。至少 50% 的所有权为共同所有时,应视为一个地块。
风险不利:价值财富的增量增长不如增量减少,而将拒绝公平的赌博。预期的财富不会改变,𝑈(𝑤)<0。效用是财富的严格凹入功能。寻求风险:价值比增量减少更高的财富增加,并将寻求公平的赌博。𝑈(𝑤)> 0,效用函数是凸。风险中性:公平赌博与状态之间无动于衷。(𝑤)= 0。财富的线性函数。风险规避程度可能会像财富一样改变。确定性等效有两种类型:
注意:1。将没有通过私有财产2。网站将由所有者管理3。将没有提议的起重机地位4。将没有建议的土壤库存堆位置5。将没有拟议的建筑工地入口。6。开发商/所有者将遵守有关适当放弃和/或重新使用水服务线和下水道外部的所有费城法规。必须根据要求提供遗弃和/或停水证明
抽象的主动推理是自由能原理的推论,是描述某些类型的随机动态系统的行为的形式方法 - 具有感知的外观。在本章中,我们描述了主动推断如何在单个命令下结合贝叶斯决策理论和最佳的贝叶斯设计原理,以最大程度地减少预期自由能。正是主动推理的这一方面允许自然而然地出现寻求信息行为。从预期的自由能中删除先前的结果偏好时,主动推断将减少为最佳贝叶斯设计,即信息增益最大化。相反,在没有歧义和相对风险的情况下,即预期的效用最大化,主动推论会减少贝叶斯决策理论。使用这些限制案例,我们说明了当代理选择优化预期效用,预期信息增益和预期自由能的动作时,行为如何不同。我们的T迷宫模拟显示了优化的预期自由能产生目标指导的信息寻求行为,同时优化预期的实用程序会诱导纯粹的利用行为,并最大程度地提高信息增益产生本质上动机的行为。