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社区所有权模式：创新格局简介
当分散式能源系统由当地社区实施时，项目规模比个人实施的项目规模更大，从而受益于规模经济。社区所有权模式可以聚合对能源相关资产的需求，并与安装商、项目开发商和设备供应商协商更优惠的价格，从而降低社区成员所需的前期投资。社区电池储能比家庭储能具有经济优势，因为随着电池尺寸的增加，每千瓦时 (kWh) 的成本会降低 (Fraunhofer IWES，2014)。例如，总部位于美国加利福尼亚州的太阳能合作社社区能源 (Cooperative Community Energy) 因批量采购而获得设备折扣，这些折扣会转嫁给成员 (Cooperative Community Energy，nd)。在美国佛蒙特州，Acorn 可再生能源合作社是一个合作组织，为成员提供购买太阳能加热器、住宅太阳能光伏系统和木质取暖颗粒的折扣。这是通过合作社代表其成员进行批量采购来实现的 (Acorn Energy Co-op，2017)。
scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
ML云GPU短缺培训：跨区域是答案吗？ 水管工
摘要ML的广泛采用导致对GPU硬件的需求很高，因此，公共云中GPU的严重短缺。通常很难在单个云区域分配足够数量的GPU来训练或微调当今的大型ML模型。如果用户愿意使用不同地理区域的设备进行ML培训工作，则可以访问更多的GPU。但是，GPU节点与较低的网络带宽连接，并且云提供商为跨地理区域的数据传输提供了额外的费用。在这项工作中，我们探讨了何时以及如何有意义地利用跨区域和地区进行分布式ML培训的GPU。我们根据不同模型并行性策略的计算和通信模式分析了跨区域培训的吞吐量和成本影响，开发了一种基于配置文件的分析模型，用于估计培训吞吐量和成本，并为有效分配地理分配资源提供指南。我们发现，尽管在节点跨越地理区域时，ML训练吞吐量和成本会显着降低，但使用管道等级的跨区域训练是实用的。
为未来提供动力：船舶用电子氨生产的技术经济评估
本文探讨了绿色氨 (NH3) 作为船用燃料在向脱碳航运转型过程中的可行性。虽然没有单一的解决方案来实现脱碳，但人们越来越认识到绿色氨在航运业脱碳方面的关键作用。该研究采用综合模型估算 2030 年和 2050 年的生产、储存和配送成本，重点关注光伏和风力发电具有竞争力的地区。主要发现表明，虽然平准化电力成本 (LCOE) 是一个关键因素，但即使预计到 2030 年成本会降低，与绿色氨相关的高成本仍可能持续存在。技术创新和规模经济等因素可能有助于成本下降，但大幅降低取决于政府的支持性政策。到 2050 年，成本预计仍将居高不下，这凸显了政策支持对经济可行性的必要性。最终，提高绿色氨的经济可行性需要采取多方面的方法，包括财政激励、监管框架和技术进步。本文强调，包括绿色氨在内的多种替代燃料对于满足海运业的能源需求至关重要，并提倡采用灵活的多燃料战略来应对航运业脱碳的挑战。
2型糖尿病患者MASLD侵略性进展的基本原理
MASLD（代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝脏疾病）是与Metabolic危险有关的广泛慢性疾病的一部分。在此范围内，MASLD和2型糖尿病（T2D）经常共存，T2D患者的MASLD患病率估计为65％[1，2]。同样，MASH（代谢Dys-功能相关的脂肪性肝炎）是一种以炎症和肝细胞伤害为特征的MASLD的晚期状态，显示T2D个体患病率31.5％[1]。与过去三十年相比，我们目睹了与这些条件相关的全球疾病负担的重大增加。最近的报道指出，T2D和MASLD分别占7500万和360万人（残疾调整的终身年）[3]。随着合并症的存在以及使用降低葡萄糖和与心脏相关的药物的使用，与Mash相关的经济成本会增长[4]。预测模型预测，如果MASH增加T2D，成本增加了42％，如果T2D增加MASH [5]，则成本增加了63％。从MASLD到MASH和其他不良肝后果的加速进展发生在T2D的个体中[2]。T2D患者以比td2的患者更高，即使在调整了种族和民族等因素之后，
国际氢能杂志 - 谢尔德实验室
本研究考察了 Shagaya 可再生能源发电厂使用混合能源系统生产氢气的潜力。使用技术经济和优化分析来确定最佳配置，以降低成本，同时增加可再生能源比例并降低温室气体排放。研究考虑了三种配置，探索了光伏太阳能 (PV)、风力涡轮机 (WT)、燃料电池和电池的并网和离网组合。研究发现，将光伏太阳能与风能整合到电网中可实现最低的平准化能源成本 0.539 $/kWh，氢气生产成本为 6.85 $/kg。但是，对于使用电池储存器或燃料电池的独立系统，由于系统的资本成本较大，氢气成本会增加到 8.0 $/kg 以上。优化后的系统实现了每年 111,877 公斤的绿色氢气产量，同时每年减少 14,819 公斤的二氧化碳排放量。敏感性分析显示，COE对光伏电价的敏感性高于风电和电解器，光伏单价下降50%，LCOE下降32.3%至0.365kWh，风电成本下降50%，LCOE下降4%至0.517kWh。
算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。
供应链优化的大型语言模型
传统上供应链操作涉及各种复杂的决策概率。在过去的几十年中，供应链从计算的进步中受益匪浅，这使从手动处理到自动化和成本效益优化的过渡。尽管如此，业务运营商仍然需要花费大量精力来阐述和解释利益相关者的优化结果。以最新的大语模型（LLM）进展的启发，我们研究了这种破坏性的技术如何帮助弥合供应链自动化与人类理解与其信任之间的差距。我们设计了Optiguide - 一个接受纯文本的输入查询的框架，并输出有关基础优化结果的见解。我们的框架 - 不放弃最先进的组合优化技术，而是利用它来定量回答什么情况（例如，如果我们使用供应商B而不是供应商A表示给定的需求，则成本会如何变化？）重要的是，我们的设计不需要将专有数据发送给LLM，这在某些情况下可能是隐私问题。我们在微软的云供应链中演示了框架在真实服务器位置上的有效性。在此过程中，我们开发了一个一般评估基准，该基准可用于评估其他情况下LLM输出的准确性。
可再生能源的歧视性拍卖设计
负担得起的可再生能源是世界各地经济体经济体本身以及通过行业耦合间接脱碳的基石（Brown等，2018，Hansen等，2019）。尽管可再生能源与化石燃料的电力来源达到了成本均衡（Kost等人，2021年），但他们继续需要针对化石燃料市场价格的贬低，以维持低融资成本并增加部署量以满足气候目标。这种投资的贬低通常是通过监管机构拍卖的长期合同来完成的（DelRío和Kiefer，2021年）。此类拍卖被认为是为公共长期合同分配可再生能源的有效工具，因为它们将成本效率和市场整合归为基础。此外，它们应该减少调节器和竞标者之间的信息不对称性（Bruttel等，2016）。在这些拍卖中，将电力消费者的成本降至最低是政府的重要目标，因为消费者的电力成本会影响经济各个部门的过渡成本。尤其如此，因为能源成本是回归性的（Haan和Simmler，2018年），欧洲可再生能源支持的年度成本超过400亿欧元（Busch等，2023），而2022年能源危机表明，高能源价格的政治争议（Fabra，2023）。
电力系统研究
从常规能源发出的碳排放以及在不久的将来灭绝这些来源的可能性促使各州寻求新的能源替代方案，即可再生能源（RESS）。在这方面，考虑到RES的数量增加，由于更环保的来源和新一代负载的激励措施，使用灵活性选项以确保电源系统的可靠性至关重要。在这方面，本研究涉及风力发电厂（WPP）的电力系统中的随机最佳操作问题，其中动态线等级（DLR），泵送的水电储能（PHESS），公共能量存储（CES），需求响应（DR）和电动汽车（EV）（EV）聚集器（EVAGG）被视为柔韧性选项。使用拟议的结构，提出了一种有效的决策方法，可以在技术上和经济上满足电力系统操作的所有要求。此外，各种案例研究以证明IEEE 6-BUS和IEEE 24总线测试系统中提出的框架的有效性。根据获得的结果，PHES对风溢出和总系统操作成本的最小化影响最大，当评估所有灵活性选项时，总成本会大大降低，并且不增加负载脱落。提出的模型对减少总运行成本有重大影响。