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聚光太阳能发电厂的热能存储
摘要：热能存储 (TES) 是提高聚光太阳能发电 (CSP) 电厂可调度性的最合适解决方案。用作显热存储 (SHS) 的熔盐是最广泛的 TES 介质。然而，新颖且有前景的 TES 材料可以以不同的配置应用于 CSP 电厂，从而最大限度地降低 TES 成本并提高工作温度，以提高相关电源块的热性能。本综述的第一个目标是概述目前运营设施中最广泛的 CSP 技术、TES 技术和 TES-CSP 配置。在收集完这些信息后，第二个目标是收集和展示过去十年 (2011-2021) 内现有的欧洲和北美 TES-CSP 研究与开发 (R&D) 项目。介绍了与这些项目相关的数据，例如 TES-CSP 配置路径、所应用的 TES 和 CSP 技术、存储容量、相关电源块以及商业升级项目的平准化电力成本 (LCOE)。此外，还提取了项目信息，例如位置、研究期、项目负责人和拨款预算。建立了从 2011 年开始的研发项目的时间表，显示了项目结束时达到的技术就绪水平 (TRL)。
从精算的角度来看健康平等
健康计划“福利设计”是指确定将要涵盖哪些服务的一组规定，哪些提供商将提供涵盖的服务，成本分布结构（例如，免赔额，共付额或共同保险），以及利用和医疗管理协议（例如，预先确定，预先认可，继续进行访问）以及用于管理范围的访问和成本范围的服务和成本范围的服务和医疗管理协议（例如）。精算师与其他专业人员团队（例如与产品开发和监管合规性涉及的团队）一起创建和评估福利设计。在设定福利设计时，需要考虑许多不同的，有时甚至是冲突的目标。这些可以包括满足监管要求，吸引计划会员资格，用于雇主赞助的保留雇员的承保范围以及指导计划成员以适合给定条件的最合适类型的护理。在考虑利益设计对医疗保健结果和差异的影响时，出现了两个关键领域的问题：获得护理和负担能力。访问和负担能力受涵盖的服务，护理站点，网络结构（分层，狭窄，网络）以及自付费用（包括成本分担和保费）的影响，被保险人负责。
识别能源设计的关键参数...
摘要 — 锂离子电池因其价格下降和特性改善而在各种应用中变得越来越重要。为了正确使用此类存储系统，需要一种能量管理算法 (EMA)。鉴于电池问题的多样性，最近已经发布了许多具有各种特征的 EMA。确定性电池问题的 EMA 通常基于优化算法。这种算法的选择取决于一些需要识别和仔细分析的问题特征。本文的目的是确定决定最适合锂离子电池的 EMA 的关键优化问题参数。为此，起点是锂离子电池的详细模型。基于用于解决确定性问题的算法，即动态、线性和二次规划，设计了三种 EMA 来优化此类电池的能量调度。使用实际辐照和电价数据，将这些 EMA 的结果与各种案例研究进行比较。鉴于没有任何一种 EMA 能够在所有分析案例中取得最佳结果，因此确定最合适算法的问题参数有四个：（i）所需的计算强度，（ii）电池老化模型的特性，（iii）电池能量和功率能力和（iv）优化变量的数量，由储能系统的数量、优化问题的长度和所需的时间步长决定。
复杂的关系：考察灵活使用策略与准确性之间的关系
本研究通过研究解决算术和代数问题的准确性和策略使用之间的关系，探索了学生在数学方面的灵活性。程序灵活性的核心是选择和准确执行针对给定问题的最合适策略的能力。然而，策略选择和准确执行之间的关系很微妙，而且很难理解。在本文中，我们在评估的背景下研究了这种关系，在评估中，要求学生使用不同的方法两次完成同一项问题。具体来说，我们探讨了 (a) 学生在选择标准或优于标准的策略时更准确的程度，(b) 这种准确性-策略使用关系是否因学生是第一次还是第二次解决问题而有所不同，以及 (c) 学生在解决代数问题和算术问题时更准确的程度。我们的结果表明准确性与所有这些方面之间存在显著关联——我们发现基于策略、问题类型的准确性存在差异，并且策略和评估部分之间存在显著的相互作用。这些发现对于研究程序灵活性的研究人员以及寻求在学生中提升这种能力的中学数学教育者都具有重要意义。
关于使用人工智能提供客户和公共管理服务的调查：聊天机器人
摘要 聊天机器人是一种有效的工具，可以以自动化、最合适和最准确的方式解决用户查询。根据主题领域的复杂性，研究人员正在采用各种软计算技术来使聊天机器人易于使用。据观察，聊天机器人已经遍布全球，提供广泛的服务，包括订购食物、推荐产品、提供保险政策建议、提供客户支持、提供财务援助、安排会议等。然而，聊天机器人干预影响最大的公共管理服务尚未被探索。本文讨论了基于人工智能的聊天机器人，包括它们的应用、挑战、架构和模型。它还讨论了聊天机器人从图灵测试和基于规则的聊天机器人到高级人工智能聊天机器人 (AI-Chatbots) 的演变。AI-Chatbots 提供多种服务，本文将其概括为两个主要方面，包括基于客户的服务和基于公共管理的服务。本次调查的目的是了解和探索基于客户和公共管理服务的聊天机器人的可能性。调查显示，人工智能辅助聊天机器人系统在提供客户服务和提供更好的公共行政服务治理方面具有巨大潜力。
对工作系统模型的批判性评价
提供了故障分析和预防的理论框架。文献提出了基于三种思想流派的工作系统故障分析模型 - （a）人为原因（b）系统为原因（c）系统与人之间的相互作用为原因。在本研究中，系统地评估了这些范式下的各种模型，例如人机模型（1980 年）、交互和耦合模型（1984 年）、瑞士奶酪模型（1990 年）、多米诺骨牌理论模型（1998 年）、熵模型（2003 年）、人为错误可靠性评估模型（1990 年）、描述性人机模型（2003 年）和随机聚类模型（2017 年）。这些开创性的模型研究了工作系统的一个或多个基本组成部分以及它们之间的相互作用：人、机器、工作空间、工作环境和工作组织。随着工作系统的技术和复杂性不断增长，任何单一的方法都不足以评估工作系统故障。本研究的评估表明，Leamon 的人机模型（1980）是最合适和最基本的工作系统模型，它对工作系统的所有组成部分及其间相互作用进行了全面的解释。为了加强这一信念，本文用 Leomon 的人机工作系统模型解释了狮航 610 空难（2018 年）的故障分析。鉴于高度复杂和自动化的工作系统，Leamon 模型中存在一些缺陷，需要对工作系统模型进行一些未来的研究。
临床前通用数据元素的配套
啮齿动物模型为研究遗传性癫痫的致病机制提供了一种可行的方法。1-6 它们涵盖了人类疾病的大部分复杂性和多样性，可用于研究癫痫发作表型和其他共病状态。遗传性啮齿动物模型为识别病理机制和测试治疗干预措施提供了极好的临床前工具。这可以包括帮助确定目前可用的抗癫痫药物的最合适用途；测试可能重新利用的新型已获批准治疗方法；或测试靶向基因疗法。几十年来，此类实验使用了一系列自发突变和近交系啮齿动物模型。1,2,6 这些啮齿动物模型在癫痫研究中发挥着重要作用，并且将继续发挥重要作用。与人类癫痫综合征类似，啮齿动物癫痫的遗传模型可以是单基因或多基因性质的。具有自发突变的动物模型提供了识别单基因候选基因和解释神经生物学机制的机会。在多基因近交模型中，遗传基础尚不清楚，尽管关联研究已经暗示了一些基因（例如，来自斯特拉斯堡的遗传性失神性癫痫大鼠中的 T 型 Ca 2+ 通道，GAERS 7）。然而，这些多基因模型确实重现了
人类表现和态势感知措施
态势感知 (SA) 是与正在执行的任务相关的知识。例如，飞行员必须了解飞机的状态、飞行环境以及它们之间的关系，例如雷暴与湍流有关。它是决策的重要组成部分，已被纳入多种决策模型中（例如，Dorfel 和 Distelmaier 模型，1997 年；见图 3.1）。态势感知有三个层次（Endsley，1991 年）：第 1 级，对环境中元素的感知；第 2 级，对当前情况的理解；第 3 级，对未来状态的预测。态势感知测量有四种类型：性能（也称为查询方法，Durso 和 Gronlund，1999 年）、主观评级、模拟（也称为建模，Golightly，2015 年）和生理测量。以下各节分别描述了前三种类型的态势感知测量。 French 等人 (2003) 和 Vidulich 等人 (1994) 撰写了描述 SA 生理测量的文章。图 3.2 给出了帮助选择最合适测量的流程图。请注意，Stanton 等人 (2005) 提出了另一种 SA 测量分类。它们的类别是：SA 需求分析、冻结探测、实时探测、自我评级探测、观察者评级和分布式 SA。该团队还评估了 17 种 SA 测量在指挥、控制、通信、计算机和情报 (C4i) 应用中的应用
奥马珠单抗（Xolair®）
公司根据医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 的规定和指导、福利计划文件和合同以及会员的病史和病情做出承保决定。如果 CMS 没有针对某项服务的立场，公司将根据公司政策公告做出决定。福利可能因合同而异，并且必须验证个人会员福利。公司仅在福利存在且不存在适用的合同排除条款时才确定医疗必要性。尽管医疗保险优势政策公告与医疗保险的规定和指导一致，但公司的付款方式可能与医疗保险不同。当服务可以在各种环境中管理时，公司保留仅报销在最合适、最具成本效益的环境中提供的服务的权利，这些服务适合会员的医疗需求和状况。此决定基于会员当前的医疗状况以及可能与此服务交付同时发生的任何所需监测或额外服务。本政策公告文件描述了制定该文件时的 CMS 覆盖范围、医学术语和/或福利计划文件和合同的状态。本政策公告将定期审查，并随着 Medicare 更改其法规和指导、科学和医学文献的发布以及/或福利计划文件和/或合同的变更而更新。
精准医疗时代对非小细胞肺癌临床医生和患者的指导
非小细胞肺癌 (NSCLC) 诊断和治疗方面的重大进展导致相关死亡率急剧下降，从而将 NSCLC 推向了精准医疗的前沿。目前的指南建议对所有已知和可操作的驱动变异/生物标志物（EGFR、ALK、ROS1、BRAF、KRAS、NTRK、MET、RET、HER2 [ERBB2] 和 PD-L1）进行全面的分子检测，特别是在晚期疾病阶段，因为它们会显著影响对治疗的反应。特别是，在任何阶段的非鳞状腺癌 NSCLC 的诊断和进展（耐药性）中，基于混合捕获的下一代测序 (HC-NGS) 和 RNA 融合面板来检测基因融合都是真正的要求。这种检测方式可确保选择最及时、最合适和最个性化的治疗方法，最大限度地提高治疗效果，并防止使用次优/禁忌疗法。作为临床检测和治疗的补充，患者、家庭和护理人员教育也是早期筛查和诊断、获得护理、应对策略、积极结果和生存的关键。社交媒体的出现和互联网接入的增加扩大了教育和支持资源的数量，从而改变了患者护理的动态。本综述为将综合基因组检测与 RNA 融合面板相结合作为所有腺癌 NSCLC 疾病阶段的全球诊断标准提供了指导，并提供了有关患者和护理人员教育和资源的关键信息。