XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成本预测
波能量成本预测
形成阶段代表了商业化的第一步（Grübler等，1999）。“技术推动”发生在这些早期阶段，在这些阶段，研发（R＆D）投资用于支持新兴技术以提高其绩效并降低成本，从而使这些技术开始部署，尤其是在绩效通常比成本更重要的利基市场中。同时，利基市场提供“市场吸引力”，即一旦技术推动减少了现有技术与新兴技术之间的差距，对新技术的持续需求。 “技术推动”和“市场拉力”机制用于推动部署（Santhakumar等，2021； Wilson，2012; Wilson andGrübler，2011; Neij等，1997）。对新技术的持续需求。“技术推动”和“市场拉力”机制用于推动部署（Santhakumar等，2021； Wilson，2012; Wilson andGrübler，2011; Neij等，1997）。
公用事业规模电池存储的成本预测
这项工作的执行摘要我们描述了公用事业尺度锂离子电池系统的成本和性能预测的开发，重点是4小时的持续时间系统。这些预测是根据对考虑公用规模存储成本的19个出版物的分析而得出的。一套出版物表明，随着时间的推移，电池存储的成本降低。图ES-1显示了相对于已公布的值（以归一化的为基础）在这项工作中开发的低，中和高成本预测。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$ 144/kWh，208美元/千瓦时，$ 293/kWh，$ 88/kWh，$ 156/kWh，$ 156/kWh，$ 219/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。
使用机器学习的健康保险成本预测
发展中国家的医疗保健系统在很大程度上取决于自付费用，该机制是通用健康覆盖范围的障碍，因为它有助于效率低下，不平等和成本。健康保险是不同国家的个人管理与医疗费用相关的财务风险的一种手段。它提供了与医疗和相关服务所产生的费用的承保范围。但是，由于保险公司收取的高利率，许多人没有健康保险，因此无法及时获得医疗服务，从而导致高死亡率。健康保险政策是一项涵盖或最大程度地减少因各种危害而造成的损失支出的政策。使用预测模型准确预测个人医疗保健费用对于各个利益相关者和卫生部门至关重要，因为许多因素会影响保险或医疗保健的成本。准确的成本估算可以帮助医疗保险公司，并越来越多的医疗保健提供组织计划
使用机器学习的健康保险成本预测
在不断升级的医疗保健费用的背景中，将大量GDP份额分配给了与健康相关的支出。本研究采用机器学习算法，包括随机森林回归，梯度增强的树木，线性回归和支持向量机，以预测健康保险成本。主要目标是授权个人根据其独特的健康属性做出有关健康覆盖的明智决定。此外，该研究旨在帮助决策者确定具有更高成本的提供者并实施目标成本维护措施。通过评估健康保险数据集上的算法性能，该研究强调了早期成本估算对指导个人选择合适覆盖范围的重要性。在满足有效管理医疗费用的紧迫需求时，这项研究的结果不仅有助于个人决策，而且为努力在优质医疗保健提供和财政责任之间取得平衡的决策者提供了宝贵的见解。在预测健康保险成本中的机器学习利用对于创建更透明，更有效的医疗保健生态系统至关重要。这项研究努力促进对成本动态的细微了解，使个人和政策制定者能够驾驶当代医疗保健景观的复杂性。
实用程序级电池存储的成本预测：2023 Update
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。
公用事业规模电池存储的成本预测：2021 年更新
执行摘要 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发展，重点是 4 小时持续系统。这些预测是根据对考虑公用事业规模存储成本的近期出版物的分析得出的。这一系列出版物表明，随着时间的推移，电池存储的预计成本降低幅度存在很大差异。图 ES-1 显示了从文献中收集的一系列预计成本降低（以标准化为基础）（以灰色显示）以及本研究中开发的低、中、高成本预测（以黑色显示）。图 ES-2 显示了基于这些预测的 4 小时电池系统的总资本成本，2030 年的存储成本分别为 143 美元/千瓦时、198 美元/千瓦时和 248 美元/千瓦时，2050 年的存储成本分别为 87 美元/千瓦时、149 美元/千瓦时和 248 美元/千瓦时。还讨论了电池变量操作和维护成本、寿命和效率，并根据调查的出版物选择了推荐值。
开放访问杂志Medpredict Solutions：使用机器学习算法的医疗保险成本预测
客户更好地了解他或她的保险费用，同时允许保险公司创建更多数据驱动和透明的定价。Medpredict将重点关注每个人的健康状况，从而为更个性化，更公平，更精确的高级定价开辟道路。除此之外，产生的见解还将用于制定知名的医疗保健政策，以及有关行业进一步透明度和公平性的问题。背景医疗保险依赖于传统的定价方法，这些定价方法主要基于线性回归和精算方法。这样的模型主要基于广义人群数据，然后再也没有说明个人健康和生活方式的许多细微差别。通过机器学习，通过计算更广泛的个人数据范围，可以提高预测的准确性。ML的最新进步引入了此类高级模型，涉及决策树，随机森林和梯度增强机，这些机器将复杂的非线性变量远比以前的方法好得多。尽管在ML在医疗保健领域的应用领域进行了广泛的研究，例如疾病预测和患者再入院，但在预测保险价格方面的专门工作较少。这是本文试图填写ML的高级技术的差距，该技术个性化和微调医疗保险定价，使其与个人以及保险提供商更加准确和相关。
净零澳大利亚中期业绩
我们根据经济增长和节能假设来预测能源需求（例如照明、制冷、移动性和工业生产）。我们使用来自最权威、最独立的来源并经过专家测试的未来技术成本预测，尽管成本预测固有的不确定性意味着它们仅具有指示性。
意大利能源系统的最佳脱碳路径：模拟长期能源转型，到 2050 年实现零排放
到 2050 年实现零排放能源系统的目标需要准确的能源规划，以最大限度地降低能源转型的总体成本。基于成本最优解决方案的长期能源模型极其依赖于不同技术的成本预测。然而，这种预测本质上是不确定的。本研究的目的是确定意大利能源系统脱碳的成本最优途径，并评估可再生能源成本情景如何影响最优解决方案。分析是使用 H2RES 模型进行的，这是一种基于线性规划的单目标优化算法。模拟了光伏、陆上和海上风电以及锂离子电池的不同成本情景。结果表明，意大利 100% 可再生能源系统在技术上是可行的。Power-to-X 技术对于平衡目的至关重要，可使不可调度发电的份额超过 90%。可再生能源成本情景会影响能源结构，然而，陆上和海上风电在几乎所有情景中都达到了最大容量潜力。锂离子电池的成本预测对其最佳容量和氢的作用有重大影响。事实上，随着电池成本的上升，燃料电池成为平衡服务的主要解决方案。这项研究强调了在长期能源规划中进行成本敏感性分析的重要性。此类分析有助于确定成本预测的变化如何影响国家能源系统脱碳的最佳战略。
