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Agile and Dynamic Control Technologies to Enhance System Stability and Power Quality Considering Renewables and Electrical Vehicle Impact 新能源与电气化交通影响下
• Project Summary & objectives - The project will develop tools to ensure safe and reliable power supply associated with the transition towards an electric vehicle (EV) dominated transportation sector, while leveraging on renewable energy (such as solar PV) and battery storage systems to support EV charging and carbon emission reduction. It achieves social benefits through three layers: (i) System - It will enable system operators to effectively manage the power grid to host large number of EVs without blackout while enjoying capital deferral benefits; (ii) community - It provides tools for car park operators with EV charging facilities to avoid potential loss of electricity; and (iii) individuals - It provides optimal charging strategies for EV owners to save on charging while being assured of sufficient battery charge to drive. 该项目将开发工具，以确保有大量电动车出现的交通电气化过程中安全可靠的电力供应, 同时充分利用可再生能源( 比如太阳能) 和电池储能系统支持电动车充电及减少碳排放。它通过三个层面实现社会效益: (i) 系统- 使系统运营商能够有效管理电网，在不停电的情况下支持大量电动汽车，同时享受资本递延收益； (ii) 社区– 让有电动汽车充电设施停车场的物业避免潜在的停电风险； (iii) 个人- 为电动车车主提供最佳充电策略，以节省充电费用，同时确保有足够的电池电量来驾驶。
新兴污染物和致病性微生物消除了二次废水的氮化碳光催化过程
化学和生物学的水污染物的复杂性需要有效且可行的治疗方法。在此，使用氮化碳催化剂的光催化臭氧处理有效地用于消除靶向化学污染物的混合物，以及在实际的次级含水量中的大肠杆菌细菌和人类多瘤病毒JC（JC病毒）。在使用尿素和三聚氰胺作为前体制备的催化剂中比较了去角质处理。物理治疗没有明显增强基于尿素的催化剂，而三聚氰胺基（36MCN）材料的结构的改善和MELEM异质结的形成增加了其催化特性。在两组污染物中，光催化的臭氧化系统都优于光解臭，尤其是在臭氧消耗方面。最好的催化剂36mcn，导致消除化学，细菌和病毒污染物所需的臭氧剂量下降57.5％，33.0％和29.0％。羟基自由基还显示为污染物消除的钥匙。臭氧的较高的自由基生产和分解是可能的迹象表明，石墨氮化碳光催化臭氧化的性能更好，这是有效的第三级废水替代方案。
强度调制器消光高维量子密钥分发的实用安全性
量子密钥分发 (QKD) [1,2] 开创了两个远距离通信方 (通常称为 Alice 和 Bob) 在窃听者 (称为 Eve) 面前共享密钥的全新方式。自第一个 QKD 协议——BB84 协议 [1] 提出以来，QKD 已成为量子信息技术的关注焦点 [3,4]。QKD 的无条件安全性已通过不同方法得到证明 [5–7]，该安全性由量子力学定律保证。在传统的 BB84 协议之后，各种类型的新型 QKD 协议相继被提出。其中，高维量子密钥分发 (HD-QKD) 因具有在单个光子上编码多个比特的出色能力以及对信道噪声的强容忍度而备受关注。在高维量子密钥分发系统中，信息被编码在量子态的高维自由度上，如时间能量纠缠[8–10]、时间箱编码[11，12]、路径[13，14]和轨道角动量[15–17]。HD-QKD协议的安全性证明也已建立[18–20]。随着高维量子态制备和测量技术的发展，近年来不同的HD-QKD方案取得了许多突破性的成果[21–23]。其中，基于时间箱的HD-QKD方案[11，23]实现了创纪录的密钥速率，并且可以抵御一般的相干攻击。不幸的是，现实的QKD系统中的实际设备往往存在缺陷，很少符合理论安全模型[24，25]。因此，QKD的理论和实践之间始终存在差距。在过去的几十年里，QKD系统的实用安全性得到了广泛的研究。窃听者可以窃取
使用阿拉丁机载演示器（A2D）检索大气后向散射和消光剖面
到 2017 年底，欧洲航天局 (ESA) 将发射大气激光多普勒仪器 (ALADIN)，这是一种在 355 nm 下工作的直接检测多普勒风激光雷达。ALADIN 机载演示器 A2D 是使用真实大气信号验证和优化 ALADIN 硬件和数据处理器进行风检索的重要工具。为了能够验证和测试 ALADIN 的气溶胶检索算法，需要一种从 A2D 检索大气后向散射和消光轮廓的算法。A2D 采用直接检测方案，使用双法布里-珀罗干涉仪测量分子瑞利信号，使用菲索干涉仪测量气溶胶米氏回波。信号由累积电荷耦合器件 (ACCD) 捕获。这些规范使得信号预处理中的不同步骤成为必要。本文描述了从 A2D 原始信号中检索气溶胶光学产品（即粒子后向散射系数 β p 、粒子消光系数 α p 和激光雷达比 S p ）所需的步骤。
以产消者为基础的配电网中分布式发电成本最小化：预印本
摘要 — 传统上，电力是由大型发电厂生产的。生产能源的成本与燃料成本（例如碳或天然气）以及维护发电厂的成本有关。随着分布式能源的出现，电力可以由一种新型主体直接在电网边缘生产：产消者。产消者是既消耗又发电的实体，例如通过光伏板。产消者生产的电力成本不再与燃料消耗有关，因为来自分布式发电机的能源基本上是免费的。相反，成本与产消者提供的服务应得的报酬有关。所提出的控制策略在上述情况下将有功发电成本降至最低。控制方案要求产消者测量其电压，然后根据连续时间反馈控制律（实际上是投影梯度下降策略）调整注入的电量。提供模拟以说明算法行为。
人工智能等发展对劳动力市场影响的调查
1人工智能是指以人工方式实现智能的技术。本文中使用的“人工智能等”一词是广义的，包括机器学习、自然语言处理等人工智能要素技术以及在软件、机器人等方面应用和实现的人工智能技术。机器学习是人工智能的技术要素之一，是一种利用数据对特定现象进行分析和学习，并做出判断和预测的算法和技术。其中之一就是深度学习，这是一种通过分层神经网络来提取特征的技术。利用这一点的自然语言处理技术ChatGPT被称为生成式AI，因为它可以根据用户的指令（提示）从训练数据中生成内容。
基于 SSVEP 的 BCI 中闪烁刺激的数量和大小的影响
[1] Muse™：Muse 2：脑感应头带 - 技术增强冥想，https://choosemuse.com/muse-2/。（访问日期：2021/12/01）。[2] FocusCalm：FocusCalm — 训练你的大脑以减轻压力 — 冥想头带，https://focuscalm. com/。（访问日期：2021/12/01）。[3] NextMind：NextMind - 实时脑机接口 - 立即订购你的开发套件，https://www.next-mind.com/。（访问日期：2021/12/01）。 [4] Parini, S.、Maggi, L.、Turconi, AC 和 Andreoni, G.: 基于四类 SSVEP 范式的稳健且自定步调的 BCI 系统：高传输率直接脑通信的算法和协议，计算智能与神经科学，第 2009 卷，第 1-11 页 (2009)。[5] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 使用新颖的 BCI 向导对基于 SSVEP 的 BCI 进行自主参数调整，神经科学前沿，第 9 卷，第 474 页 (2015)。[6] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 探索基于多目标 SSVEP 的 BCI 应用的可能性和局限性，2016 年第 38 届国际
附录1 1 参赛人员资格要求 （1）预算……
在确定中标人时，投标文件中所述的金额将依照消费税法规定缴纳消费税。合同金额为根据消费税率加上相当于消费税的金额（若金额有不足1日元的尾数，则尾数四舍五入）。因此，无论投标人是纳税事业体还是免税事业体，投标人均须将预估合同金额减去根据消费税法规定的消费税率加上相当于消费税的金额，并将所得金额填写在投标书中。
