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2021 年欧洲可再生能源指南
《PV Magazine》告诉我们，爱尔兰太阳能市场需要克服三个关键因素才能成功推动该国在 2050 年实现零碳未来，并在 2030 年实现 70% 的可再生能源生产。据估计，目前有大约 6.9 千兆瓦的开发渠道，但由于缺乏明确的市场途径，光伏装置的建设速度仍然相对缓慢。爱尔兰大部分可再生能源生产是通过 4.2 千兆瓦的风电装机容量实现的。当意识到由于 Covid-19 疫情导致电力需求减少时，我们必须谨慎对待对这一数字的热情。人们希望在可再生能源支持计划拍卖之后，每年至少有 1,000 千兆瓦的光伏发电量被授予。估计有 1.3 千兆瓦的光伏容量有资格进入可再生能源支持计划拍卖流程的第一轮。大量申请的站点空手而归，必须寻找其他途径进入市场或申请参加下一次 RESS 拍卖。3. 影响太阳能和风能发电的挑战性因素
经济增长和失业的非线性建模...
摘要：这项研究使用了从1994年第1期到2019年第4期的季度数据，研究了南非经济增长与失业率之间的非线性关系，并通过Okun（1969）的法律作为研究的基础。使用不同方法在南非进行的先前研究产生了不同的结果。一些研究证明了Okun定律的证据，而另一些研究则没有。使用Shin，Yu和Greenwood-Nimmo（2013）提出的非线性自回旋分配滞后方法，这些发现表明，尽管失业并不能解释经济增长的变化，但它会对它产生积极影响。这意味着由于资本密集型方法产生的产量增加了1至20个百分点的失业率。但是，在短期内，积极的失业率和负失业率都是负面和重要的，这表明当失业率减少时，经济增长会增加。短期内这些关键发现与Okun的定律（1969）一致。因此，南非政府和政策制定者需要采用扩张政策，这将导致刺激更高和增加的经济增长，同时减少失业率。很明显，从长远来看，使用资本密集型方法会导致失业增长，但是在短期内，创造就业机会会导致失业率下降，经济在充分就业水平上产生。
通过机器学习预测德国的衰退
本文使用机器学习来预测德国经济中的业务周期，其中具有73个指标的高维数据集，主要来自经合组织的主要经济指标数据库，涵盖了1973年至2023年的时间段。顺序浮动前进选择（SFF）用于选择最相关的指标并构建紧凑，可解释和性能模型。因此，使用正规化回归模型（Lasso，Ridge）和基于树的分类模型（随机森林和Logit Boost）用作挑战者模型，以优于包含术语扩展作为预测指标的概率模型。所有模型均经过1973 - 2006年的数据培训，并从2006年开始对持有样本进行了评估。研究表明，建模衰退所需的指标较少。使用SFF构建的模型最多有11个指标。此外，研究环境表明，许多指标在时间和业务周期之间都是稳定的。机器学习模型被证明在定量宽松期间（术语传播的预测能力减少时）在预测衰退时特别有效。这些发现有助于对在经济预测中使用机器学习的持续讨论，尤其是在有限和不平衡数据的背景下。
尼泊尔的COVID-19悖论和退出策略
尼泊尔打击共同199大流行方面的挑战包括经济脆弱，准备不足，与印度和中国的开放边界。到目前为止，尼泊尔的损失为22972例，截至2020年8月10日，死亡75例。，尽管某些假设像先天性因素和不同菌株之间的毒力差异可能具有一定的保护作用，如Covid-19受影响的尼泊尔公民的轻度临床情况所示；当大多数国家的主动案件减少时，日常案件数量的升级非常令人震惊。到目前为止，案件的趋势越来越大，这表明政府的战略并不支持限制疾病。本文回顾了尼泊尔如何应对大流行，将其策略与全球情景和审查我们先前采取的措施的效率进行了比较，以了解南亚地区大流行的独特趋势的悖论。由于目前的步骤和受伤的经济不满意，尼泊尔需要修改其战略，尤其是解决需要加强的领域，并将其与当前的重新开放计划结合在一起，因为我们朝着正常状态迈进。因此，政府需要提出有效的策略，包括缓解，准备，响应和恢复，以管理这一全球大流行。关键字：Covid-19，新型冠状病毒感染，隔离，大流行，尼泊尔
弯曲生物多样性损失和经济的曲线
一组可再生和不可再生的资源将使人们受益的可再生资源被理解为自然资本资产（NCAS），并支持我们的经济活动所依赖的生态系统服务（Guerry等，2015； Leach等，2019）。生态系统服务（ES）被广泛定义为大自然为人类提供的服务，这些服务可能会变化，以及一些经济活动，例如农业，牲畜和林业从中受益。通常将它们归类为供应，监管，支持或文化服务。一些例子包括水和食物，授粉，物种栖息地，娱乐以及心理和身体健康（FAO，2022年）。一个生态系统需要正常运行，以便能够提供此类服务。彼此之间相互作用的物种和自然环境的微妙平衡将允许足够的生态系统功能，因此可以提供生态系统服务（Vos等，2014）。生态系统服务中断的原因有所不同，例如气候变化，富营养化和生物多样性损失。每当生态系统中的物种减少时，后者就会证明。这种损失可能会对生态系统的平衡产生负面影响，并破坏或阻碍生态系统服务的提供。例如，授粉剂的丧失，例如蜜蜂或飞蛾的物种，会影响授粉的生态系统服务（从这里开始的授粉服务）。同时，这可能会影响几种作物的生产并带来经济损失（Potts等，2016）。
活力
太阳能和风能渗透率的提高会降低发电系统的可靠性。这可以通过低碳可调度水电和基载生物质发电厂等方式缓解。然而，这些能源的长期供应潜力往往不确定，而生物质也可用于生物燃料生产。本研究的目的是使用能源模型和电力系统模型之间的软链接，以巴西为例，评估生物质和水电的不确定供应潜力、跨部门竞争和 2050 年低碳电力系统可靠性之间的相互作用。即使在水电供应潜力较低的情况下，水电也可以充当太阳能和风能的平衡剂。当可用的生物质较少时，低碳交通更多地使用电动汽车而不是乙醇汽车，从而导致为电池充电的电力负荷增加。充电策略决定了高峰负荷是在通勤后大幅增加还是在非高峰时段降低。这表明，在高时间分辨率电力系统模型之间建立软链接以评估可靠性，以及在最低成本优化模型之间建立软链接以评估低碳电力系统的资源可用性和跨部门竞争之间的相互作用非常重要。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
果蝇中两个连续学习任务之间相互干扰的遗传解剖
抽象动物可以连续学习不同的任务以适应不断变化的环境，因此具有有效应对任务间干扰的策略，包括主动干扰（Pro-I）和追溯干扰（Retro-I）。已知许多生物学机制有助于学习，记忆和忘记一项任务，但是，仅当学习顺序不同任务的理解相对较少时，才涉及的机制。在这里，我们在果蝇中两个连续的关联学习任务之间剖析了Pro-I和retro-I的分子机制。pro-i比retro-i对任务间隔（ITI）更敏感。它们在简短的ITI（<20分钟）中一起出现，而在ITI中只有Retro-I在20分钟以后保持显着。急性过表达的开瓶器（CSW），一种进化保守的蛋白酪氨酸磷酸酶SHP2，在蘑菇体（MB）神经元中降低了Pro-I，而CSW急性敲低CSW ADACERBATES PRO-I。进一步发现CSW的这种功能依赖于MB神经元的γ子集和下流RAF/MAPK途径。相比之下，操纵CSW不会影响复古I和单个学习任务。有趣的是，调节retro-i的分子对Rac1的操纵不会影响Pro-I。因此，我们的发现表明，学习不同的任务连续触发不同的分子机制来调节主动和追溯干扰。
通过跨数据集迁移学习增强脑电信号通路中的病理检测
基于脑电信号和解码大脑活动的病理诊断对于理解神经系统疾病具有重要意义。随着人工智能方法和机器学习技术的进步，准确的数据驱动诊断和有效治疗的潜力显着增长。然而，将机器学习算法应用于现实世界的数据集在多个层面上提出了不同的挑战。标记数据的稀缺性，特别是在低水平场景中，由于招募成本高，真实患者队列的可用性有限，凸显了扩展和迁移学习技术的重要性。在本研究中，我们探索了一个现实世界的病理分类任务，以突出数据和模型扩展以及跨数据集知识转移的有效性。因此，我们观察到通过数据扩展可以获得不同的性能改进，这表明需要仔细评估和标记。此外，我们确定了可能的负转移挑战，并强调了一些关键成分对克服分布偏移和潜在的虚假相关性并实现正转移的重要性。当可用的标记数据量较少时，通过使用源数据集 (TUAB) 中的知识，我们发现目标模型在目标 (NMT) 数据集上的性能有所提高。我们的研究结果表明，小型通用模型（例如 ShallowNet）在单个数据集上表现良好，而大型模型（例如 TCN）在从大型多样化数据集进行迁移和学习方面表现更好。
最终项目奶昔信息包
当某人的食欲减少时，食物防御能力可以帮助防止营养不良。那些营养不良或有营养不良风险的人没有收到足够的卡路里和必需的营养素，例如蛋白质和维生素来满足其身体的需求。提供的食物和液体应旨在提供所有必要的营养，以最大程度地减少体重减轻和营养不良。用养分浓密的食物加固常规食物，含量高的卡路里，蛋白质和其他营养素可以实现此目标，而不会增加份量。哪些食物和液体对于加强居民的饮食有用？为了降低居民营养不良的风险，建议护理院用奶油，黄油，奶酪和其他高能量食品加固餐点，这是必须步骤5途径的一部分。目的是通过使用必不可少的步骤5文书工作的第3节中建议的选项，每天增加500-600卡路里的能量摄入量。，可以审查居民的食物和液体偏好以及他们的食物记录图表，以查看居民喜欢饮食和饮酒。降低了肌肉力量，因此降低了行动能力降低了独立性和进行日常活动改变的能力，这可能会导致抑郁症的感觉增加感染/复发感染的风险，需要更长的时间来恢复和伤口愈合，从而导致衣服，牙齿，牙齿，皮带或珠宝会变得松散 div>> div>> div>>
多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。