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欧洲绿色电源的原产地保证市场：基于场景的不确定性交易评估
摘要：引入了原产地（GO），以提高欧洲生产的绿色电力的透明度，并故意授权最终消费者参与可持续的能源过渡。电力的分离和GO贸易导致了一个繁荣的GO市场，但是，该市场的特征是非透明和机会主义行为。历史性的价格发展一直是不透明的，因此不能用于预测未来的价格。本文首先提供了欧洲GO市场的详尽概述，并对历史价格发展进行了分析；其次，它提出了一种模型，即同类的第一个模型，用于确定截至2040年不同国家/地区不同国家的欧洲GO的未来价格发展。对于家庭消费者而言，确定价格是基于文献的意愿估算的，而对于非房屋的消费者，该模型引入了一种新颖的方法来确定愿意支付绿色电力的意愿。使用了四种不同的方案（现状，可持续发展，完整的协调和理想的发展）和年度GO数据。发现的发现可以预计未来几年的价格将平均上涨，价格从2040年的1.77欧元到3.36欧元/兆瓦。灵敏度分析表明，“ WTP百分比”对GO价格的影响最高。可以得出结论，由于预期的供应和需求驱动的市场增长会影响不同国家 /地区不同GO的市场均衡价格，即使在复杂模型的支持下，未来的GO价格也将仍然具有挑战性。
人工智能在自然周期宫内授精和定时性交中的应用
目的：开发一种机器学习模型，用于预测自然周期中宫内授精或定时性交 (TI) 的排卵时间和最佳受精窗口。设计：一项回顾性队列研究。地点：一家大型体外受精单位。患者：2018 年至 2022 年间接受 2,467 次自然周期 - 冷冻胚胎移植周期的患者。干预措施：无。主要结果测量：预测实施授精或 TI 的最佳日期的准确性。结果：数据集被分成一个包括 1,864 个周期的训练集和 2 个测试集。在测试集中，排卵是通过专家意见或由 2 名独立的生育专家确定排卵日（“专家”）（496 个周期）或根据连续 2 天的超声检查之间主要卵泡的消失来确定的（“确定排卵”）（107 个周期）。训练了两种算法：一种是 NGBoost 机器学习模型，用于估计每个周期发生排卵的概率；一种是治疗管理算法，使用学习模型来确定最佳授精日或是否应进行另一次血液测试。最后一次测试的雌二醇孕酮和黄体生成素水平是该模型使用的最具影响力的特征。“确定排卵”和“专家”测试集的平均测试次数分别为 2.78 和 2.85。在“专家”组中，92.9% 的病例中，该算法正确预测了排卵并建议在第 1 天或第 2 天进行授精。在 2.9% 的病例中，该算法预测为“失误”，这意味着上次测试日已经是排卵日或以后，建议避免进行授精。在 4.2% 的病例中，该算法预测为“错误”，建议进行授精，但事实上应该在非最佳日期（0 或 3）进行。“确定排卵”组也有类似的结果。结论：据我们所知，这是第一项仅基于血液测试实施机器学习模型以高精度安排授精或 TI 的研究，这归因于算法能够整合多种因素而不是仅仅依赖黄体生成素激增。引入该模型的功能可能会提高排卵预测的准确性和效率，并增加受孕的机会。临床试验注册号：HMC-0008-21。（Fertil Steril 2023；120：1004 – 2023 年 12 月，美国生殖医学会。）本文最后提供西班牙语版本。
EU策略和对齐经理招聘类型 社区的成人心理健康和福祉基金 苏格兰的仇恨犯罪策略：交货计划 学习障碍，自闭症和神经疾病法案 GDP季度国家帐户，苏格兰 新的苏格兰难民整合策略 DNA测试和声明的详细信息 DPEA指南注释27 AN ... 的描述中的变化 年度NHS苏格兰气候紧急与可持续性报告2024 适应气候变化 苏格兰生物多样性交付计划2024–2030
苏格兰部长一直坚定地承诺在英国退欧后保持苏格兰与欧盟的密切关系。英国退出《欧洲联盟（连续性）（苏格兰）2021年法案》，为部长们提供了维持苏格兰与欧盟法律保持一致的权力，而其他方法不合适或不合适。
CandyFly：通过适应性和可适应性交互为残疾无人机飞行员带来乐趣
无人机飞行是一项越来越受欢迎的活动。然而，由于跟随和稳定无人机需要感知和运动技能，因此这项活动具有挑战性，尤其是对于有特殊需求的人来说。本文介绍了 CandyFly，这是一款支持具有各种感官、认知和运动障碍的人驾驶无人机的应用程序。我们观察了一个现有的无障碍驾驶研讨会，并在三年半的另外八个研讨会上对 CandyFly 进行了评估，采用了研究设计流程和基于能力的设计方法。我们确定了用户的需求，制定了要求，并探索了自适应交互，例如使用压力敏感键、根据飞行员的运动范围调整控制，或限制无人机的自由度以应对各种残疾。我们的结果表明，飞行员和他们的照顾者喜欢飞行，并强调了 CandyFly 能够根据特定需求进行定制。我们的研究结果为设计适应性系统提供了一个框架，并可以支持未来辅助和娱乐系统的设计。
可变可再生能源生产商和电力零售商之间基于合同的电力灵活性交易
可变可再生能源生产商和电力零售商在决策问题中会遇到许多不确定性，例如可再生能源的间歇性、消费的变化以及市场价格波动。为了应对这些不确定性，本文提出了一种新的基于合同的电力灵活性 (FlexCon) 交易机制，该机制由可变可再生能源生产商和电力零售商两方之间进行。拟议的机制由一个名为 FlexCon 运营商的新实体管理，通过合同监督能源和金融交易，并与系统运营商协调交易。通过 FlexCon，双方能够交换能源不平衡作为电力灵活性的来源，以减轻决策问题中不确定性的负面影响。为此，从各方的角度引入了两个两阶段随机线性问题。在第一阶段，可变可再生能源生产商和电力零售商分别在日前市场提交其销售和购买的出价。在日前市场清算之后，接近交货时间时，双方将他们对合同的决定提交给引入的 FlexCon 运营商。运营商根据各方的盈余或短缺情况分配可能的电力灵活性交易。假设不平衡不能通过 FlexCon 完全解决，则剩余的偏差将在平衡市场中解决。在随机问题的第二阶段，对与平衡市场和 FlexCon 相关的各方决策进行建模。通过场景考虑了与价格、可再生能源发电、电力消耗和通过 FlexCon 的最大可交换电力灵活性相关的不确定性。同时，利润风险由条件风险价值度量考虑。数值结果表明，FlexCon 有效地减少了不确定性对各方利润的影响。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
包容性交流行动计划2022-2025
10。创建一个情况说明书，以阐明人们对交流劣势的经历以及它如何与其他缺点（例如社会，经济和健康缺点）联系在一起。沟通不利的人发现比其他人更难理解或表达自己。
迈向高度自动化车辆的隐性交互
随着自动化程度的提高，车内交互可能会发生根本性变化。车辆中集成的传感器数量不断增加、机器学习取得重大进展以及处理能力的增强，使得驾驶员行为可以被实时捕捉和解读[73]。这一发展使得创新的交互成为可能，如车载情感语音助手[15]。人机集成[32,72]或共生交互[59]等领域的研究趋势也反映了这一点。然而，到目前为止，车内交互主要基于显式的直接驾驶员输入，如语音或触摸输入，或直接操作旋钮或控制杆[23]。相比之下，人际交流高度基于隐性动作和行为，如姿势或面部表情。因此，即使他人没有明确地传达这些状态，我们也能够对其状态做出陈述并进行互动[91]。隐性输入已经在高级驾驶辅助系统（ADAS）中发挥着重要作用。例如，可以通过生理信号识别驾驶员的困倦、压力、疲劳或注意力分散[95,107]。随着自动化程度的提高，车辆将接管
ARticulate：利用增强现实技术在陌生的智能空间中与智能助手进行一次性交互
智能空间技术已进入主流家居市场。目前，大多数用户都与他们（或熟人）设置并熟悉的智能家居进行交互。然而，随着这些技术传播到商业或公共环境，用户将需要频繁与不熟悉的智能空间进行交互，他们不知道这些空间有哪些可用功能，而且系统维护人员也不会在场提供帮助。用户需要快速独立地 1) 发现什么是可能的，什么是不可能的，以及 2) 利用可用的功能。在解决这一可发现性问题之前，智能空间系统的广泛采用是不可能的。我们设计并评估了 ARticulate，这是一个界面，它允许用户与智能助手成功进行智能空间交互，同时学习有关陌生空间中整个设备集的可转移信息。我们使用类似 Snapchat 的上下文照片消息的方法，通过两项技术（增强现实和自动完成）增强，允许用户确定可用的功能，并在他们从未见过的智能空间中一次性实现他们的目标，这是现有界面所不支持的。轻松操作不熟悉的智能空间的能力提高了现有系统的可用性，并消除了实现普适计算愿景的重大障碍。
OPF-Learn：用于创建代表性交流最优潮流数据集的开源框架：预印本
摘要 — 可再生能源发电水平的提高激发了人们对数据驱动的交流最优功率流 (AC OPF) 方法的兴趣，以管理不确定性；然而，缺乏规范的数据集创建和基准测试，阻碍了对文献中的方法进行有用的比较。为了树立信心，模型必须能够可靠地预测各种运行条件下的解决方案。本文为 Julia 和 Python 开发了 OPF-Learn 包，它使用一种计算效率高的方法创建代表性数据集，涵盖交流 OPF 可行域的广泛范围。负载曲线是从包含交流 OPF 可行集的凸集中均匀采样的。对于找到的每个不可行的点，使用不可行性证书来减少凸集，这些证书是通过使用宽松公式的性质找到的。与文献中看到的传统技术相比，该框架可以生成更能代表整个可行空间的数据集，从而提高机器学习模型的性能。
评估患有严重身体障碍的人的观点，同时学习BCI控制商业增强和替代性交流范式
抽象的增强和替代性交流（AAC）技术可以为患有严重身体障碍的人提供通信的访问。Brain – Com COM界面（BCI）访问技术可以与现有的AAC访问方法一起使用，以提供通信设备控制。但是，关于单个观点如何随着基于运动的BCI-AAC学习而改变的信息有限。有四个患有ALS的人完成了12个BCI-AAC培训课程，在该课程中，他们在自动的行柱扫描PAT TERN期间通过基于电动机的BCI-AAC进行了字母选择。在每次BCI-AAC培训课程之前和之后，采取了重复的措施，以评估与BCI-AAC Perfor Mance相关的变化，并包括疲劳，挫败感，心理努力，体力劳动，设备满意度和整体设备控制的措施。效率前的水平较低，用于使用BCI-AAC系统。但是，参与者表示不同的