执行总结需求响应使用智能技术来通过将需求转移到非高峰时段或直接剃须峰值需求来降低电力负载。DR是一个快速增长的市场,商业和工业客户是资源的主要提供商;但是,DR帮助大型电动消费者节省能源并避免需求费用,并有助于公用事业节省资金并阻止对昂贵的传输和分销线路的投资。DR通过为电力市场提供横越和灵活性服务来平衡可再生能源的潜力。这种容量对电网越来越重要,更可再生能源的整合也是如此。本研究评估了公用事业可以利用住宅客户的潜在需求响应资源。我们使用一项偶然估值方法调查来发现住宅客户接受公用事业提供的需求响应计划的意愿。我们测试了三种需求响应计划:空调骑自行车,智能恒温器和自动实时定价程序。空调自行车使用开关控件在短时间内关闭客户的空调单元。智能恒温器允许实用程序调整客户恒温器的设置点,以减少峰值负载。自动实时定价是一个假设计划,可以响应实时电价而改变负载。在调查中,我们描述了该计划的工作原理,并征求如果提供年度激励措施或没有激励措施的意愿。除了愿意接受问题的意愿外,我们还收集有关占用,家庭特征,有关需求响应的知识,智能技术,人口统计学和相关态度的经验,例如对公用事业的信任,对需求响应的态度,愿意对设备的实用性控制以及对能源保护和气候变化的态度。这些问题提供了关键因素的重要衡量,这些因素影响客户参与需求响应计划的意愿。从2020年7月10日至10月30日,我们将调查分发给了3,165个中西部居民在线和通过邮件的随机样本。我们总共收到了417个回复(在线60%和40%的邮件响应),回复率为13.1%。来自有效调查回复的数据表明,有50%的受访者愿意参加需求响应计划。此速度表明,公用事业有可能利用响应资源在夏季遏制住宅峰值负荷,因为一半的中西西部居民愿意参加其中一项计划,每年的奖励或没有激励措施。总体而言,受访者显示出参与三种类型的计划的不同程度:空调骑自行车的54%,智能恒温器的50%,自动实时定价的46%。此结果表明,当需求响应技术不那么成熟时,客户的参与率下降。不提供激励与一定程度的激励措施时,受访者的参与意图有很大不同。当提供从10美元到$ 50的随机年度激励措施时,47%的人愿意参加该计划。具体来说,受访者参与意图为38%,47%,48%,43%和56%的计划,提供10美元,20美元,20美元,30美元,$ 40和50美元的年度激励措施,
所有战略计划都应包括以下5个基本步骤:内部和外部分析:此扫描将评估您的优势,劣势,机遇和威胁(SWOT),并包括可能影响您组织的外部因素。愿景:确定您的组织应在追求您的使命时要努力实现的目标,并确保优先事项是可以实现的。目标:使用所有利益相关者定义您的目标和结果,但在组织有能力做的事情方面合理。创建成功和时间表的度量:您将需要确定您将使用的指标,以了解您是否成功并创建基于您的容量的可行时间表。实施计划:在易于阅读的图表或文档中捕获您的SWOT,愿景,目标,目标,指标和时间表。经常参考它。
当前的研究主要旨在评估食品安全行为的健康信念模型,并在约旦餐厅的背景下遵守愿意的调节作用。HBM包括许多因素,包括感知的益处(PBN),感知的易感性(PSU),感知的严重程度(PSV),行动提示(CA),感知的障碍(PBR)和自我效率(SE)。采用了定量研究设计,并通过Amman工业会议厅和约旦餐厅协会(JRA)的Google表格收集数据。使用了一种目的抽样方法,目标人群是约旦安曼的餐厅。最初,已经分发了500份问卷,其中收到了302个回答以及消除丢失或不当响应后,只处理了296个回答,以进行最终分析。数据分析是通过smart-pls完成的。结果启发了感知的收益,感知的障碍,感知的易感性,行动线索以及对食品安全行为的自我效能之间的积极联系。但是,PSV和FSB没有显示任何关系。对WC的调节分析表明,对感知的易感性,收益和对食品安全行为的严重程度没有任何调节影响。同样,参与者的人口统计细节被用作控制变量,并且对食品安全行为没有任何影响。因此,约旦餐馆应严格遵守与安全有关的监管协议,以满足消费者不断增长的需求。总而言之,该研究得出的结论是,包括立法者在内的公共卫生专业人员和法律代表应该教育食品处理人员有关食品安全行为的重要性,这是由于对当前食品安全标准如何促进积极成果的广泛误解。当前工作的发现还为该领域的从业者提供了有价值的理论和实际影响。
背景:国际信息传播,eHealth和其他数字健康技术的进步导致了个人健康数据的收集和分析的显着扩展。然而,在一系列备受瞩目的数据共享丑闻和Covid-19的出现之后,对共享个人健康数据的公众意愿的批判性探索仍然有限,尤其是对于第三方或次要用途。目标:这项系统评价旨在探索影响公众分享个人健康数据的第三方或二级用途的因素。方法:对6个数据库(MEDLINE,EMBASE,PSYCINFO,CINAHL,SCOPUS和SOCINDEX)进行系统搜索,并使用叙事方法分析并使用叙事方法进行了综合,并通过介绍性主题分析进行了综述。结果:在确定的13,949篇论文中,包括135篇论文。从公众角度来看,最常被确定为数据共享的障碍的因素包括数据隐私,安全性和管理方面的问题。结论:有一般但有条件的公众支持共享个人健康数据以用于第三方或二手使用。清晰度,透明度和个人控制谁有访问哪些数据,何时以及被广泛认为是公共数据共享支持的基本先决条件。各个控制和选择级别需要在保证的数据隐私和安全过程的主持下进行操作,这是受动态和响应式同意模型的基础,这些模型优先于商业收益,优先于个人或集体福利。其他因素会影响共享个人健康数据的意愿,包括收集的数据类型(即,感知的敏感性);要求共享数据的用户类型,包括他们的感知动机,利润优先次序以及直接影响患者护理的能力;信任数据用户以及相关的流程,通常是通过个人选择和控制哪些数据共享的数据,何时以及多长时间(由适当的动态同意模型支持)建立的;反馈循环的存在;并明确表达收益或发行相关性,包括个人,集体或社会层面的有价值的激励和赔偿。未能理解,设计和完善数据共享方法,以应对可变的患者偏好,只会危及完全实现的数据共享实践的切实益处。
GITAM 技术学院 (GST) 成立于 1980 年。多年来,该学院在印度工程教育领域占据一席之地,并获得了多个机构的认证。凭借高素质教师、熟练技术人员、最先进的实验室和学习资源,GST 被全球公认为技术和工程领域的顶尖学院。许多教职员工在国家和国际层面都做出了重大贡献。该学院积极开展研究,发表了大量影响因子高的研究论文,并承担了由 UGC、DST、DBT、FST、HPCL、DRDO 等资助的多个研究项目。该学院已成功完成政府、公共和私营部门组织的大量咨询任务,例如维沙卡帕特南港务局、钢铁厂、HPCL 等
为了减少 BCI 用户在执行无风险任务(例如在训练和游戏中)时的挫败感,我们建议通过虚构输入(系统生成的积极任务结果)来提高他们的感知控制水平。两项替代 BCI 研究注入了虚构输入,为 50% 基线创造了额外的积极任务结果。与 50% 基线相比,用户的感知控制显着增加。反过来,挫败感水平下降。虚构输入在游戏故事环境中同样有效,游戏故事环境为主角的成功提供了情感上的支持,而更简单的任务则缺乏这种激励。人们在任务期间的输入尝试次数比我们控制的正负任务结果比率更能决定感知控制。用户输入尝试和随后的虚构输入之间的延迟进一步缓和了他们的感知控制。
领导这项研究的南洋理工大学南洋商学院 (NBS) 助理教授 Hyeokkoo Eric Kwon 表示:“尽管人工智能具有提供更高质量干预措施的潜力,但我们发现,人们对仅由人工智能建议或源自人工智能的健康干预措施的信任度低于他们认为基于人类专家意见的干预措施。我们的研究表明,即使健康干预措施越来越多地由人工智能引导,与情绪和态度相关的情感人类因素仍然很重要,并且这种技术在补充人类而不是取代人类时效果最佳。”
1年流行病学和社区健康部,明尼苏达州公共卫生学院,明尼苏达州,明尼苏达州,美国,美国,美国卫生科学学院2,马克塞雷大学2号,坎帕拉,乌干达坎帕拉,巴黎大学3号,法国,巴黎大学,法国,法国,公共卫生学院4 ehesp Frians france paris,5美国圣地亚哥州立大学心理学,美国明尼阿波利斯大学公共卫生学院7分司,美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学,美国明尼苏达州,美国8号儿童健康与发展中心,卫生科学学院,医学院医学院,马克雷尔大学,坎帕拉,乌干达坎帕拉,9次,坎帕拉,哥伦比亚,麦格达大学,麦格达大学,麦格斯特大学,医学院及其夫人卫生学院。蒙特利尔,加拿大魁北克
给出,参与者愿意同意参加这项研究。问候:美好的一天,我的名字加文·乔治教授。我来自夸祖鲁 - 纳塔尔大学。我们正在进行研究,以了解夸祖鲁 - 纳塔尔大学(UKZN)的学生和员工的观点,偏好和犹豫不决的驱动因素。我们还与美国圣路易斯的华盛顿大学合作。您被邀请参加这项研究。简介:在这项研究中,我们探讨了哪些COVID19疫苗特征和实施特征对UKZN的员工和学生,尤其是那些疫苗犹豫的人最重要。我们建议进行调查和离散选择实验,以确定疫苗特征和实施策略的相对重要性,以确定如何最好地设计与员工和学生偏好一致的疫苗接种计划,以确保最大程度地吸收,这些课程可以应用于整个南非的高等教育机构。邀请参加:我们邀请您参加这项研究。如果您想参与其中,则需要单击“同意”按钮,该按钮表明