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德国可再生能源产消合一发展的商业模式创新
摘要：自 2000 年以来，德国可再生能源产消者的数量迅速增加。然而，产消者的发展面临并将继续面临各种经济、社会和技术挑战，这引发了许多创新商业模式 (BM) 的出现。本文通过研究德国的两项 BM 创新（P2P 电力交易和小型产消者的聚集），借鉴商业模式和社会技术转型理论，丰富了以产消者为导向的 BM 的实证基础。采用了多种定性数据收集方法，包括文档分析和半结构化专家访谈。我们发现，虽然这两种 BM 都有可能解决德国可再生能源产消者发展面临的挑战，但小规模产消者对这两种 BM 的参与迄今为止一直有限。我们确定了在德国扩大这些 BM 以促进产消者发展的各种内部和外部驱动因素和障碍。尽管存在这些障碍，但针对产消者的聚合和集中式 P2P 也可能被公用事业等现有市场参与者所采用。另一方面，分散式 P2P 在扩大规模方面仍面临重大的内部和外部障碍。基于分析，本文针对已确定的驱动因素和障碍提出了政策建议。从理论角度来看，我们的研究结果提供了进一步的证据来挑战对利基参与者和现有参与者的二分法理解，后者通常被认为抵制激进的创新。
欧盟产消合一技术的潜力 - CE Delft
家庭和企业越来越多地参与自己的能源生产和储存。他们不仅消耗能源，还积极参与利用可再生能源生产能源，例如在屋顶安装太阳能光伏。这些所谓的产消者可以单独行动，也可以作为更广泛集体的一部分行动。无论哪种方式，他们的行动都有助于实现国家和欧盟的能源和气候目标，增强公民的权利，提高他们对从化石能源向可再生能源的持续转变的认识。欧盟许多国家的产消者数量正在增加，但欧盟公民对未来能源系统的贡献程度总体情况尚不明确。为了加深对整个欧盟+英国产消者主义整体潜力的了解，CE Delft 开发了 CEPROM 模型。该模型旨在回答以下问题：欧盟公民和第三产业企业（服务提供商）在多大程度上可以以产消者的角色为能源转型做出贡献？ CEPROM 模型是 CE Delft 2016 年研究“欧盟能源公民的潜力”（CE Delft，2016 年）中使用的模型的更新版。它是在 PROSEU 项目中开发的，该项目是一项欧盟资助的研究项目，汇集了来自七个欧洲国家的 11 个项目合作伙伴，旨在使可再生能源生产消费者现象成为欧洲能源联盟的主流。本报告中介绍的大部分内容也在 PROSEU 的可交付成果 D5.2（关于地方、国家和欧盟情景的报告）中进行了报告。这份补充报告旨在提高欧盟范围内情景的可访问性，并将结果与 2016 年研究的结果进行比较。
如何发展共享经济？创造产消合一者！
共享经济改变了许多商业规则。其中一条规则就是企业的角色，以及——更为重要的是——消费者的角色，消费者可以扮演两个角色，既是提供者又是消费者，即“产消者”。因此，发挥共享经济力量的关键网络效应是让单边用户，即消费者（例如 Airbnb 客人）或提供者（例如 Airbnb 房东）增加第二个角色，既是提供者又是消费者，从而成为产消者（例如 Airbnb 客人和房东）。令人惊讶的是，没有研究调查过这一重要现象，也没有衡量单边用户如何成为产消者。一项对 305 名 Airbnb 用户的在线调查显示，信任和感激对服务提供者和消费者扮演各自角色成为产消者的意愿有显著的正向影响，感激和信任程度高的人成为产消者的意愿最高。然而，消费者和提供者在信任和感激如何影响他们成为产消者的意图方面存在显著差异。这项研究扩展了我们对信任和感激的理解，并强调了共享平台从单边用户池中创造产消者的潜力。此外，它还通过首次实证测量用户在共享经济中成为产消者的意图，为产消者和共享经济文献做出了宝贵贡献。我们讨论了研究结果对从业者的影响，并提出了未来的研究如何帮助利用共享经济。
DDMDE消除了DNA引导的DNA靶向质粒侵袭
水平基因转移是细菌进化的关键驱动力，但它也通过引入侵入性的移动遗传元素给细菌带来了严重的风险。为了应对这些威胁，细菌开发了各种防御系统，包括原核生物Argonautes（Pago）和DNA防御模块DDMDE系统。通过生化分析，结构测定和体内质粒清除分析，我们阐明了DDMDE的组装和激活机制，从而消除了小型多拷贝质粒。我们证明了一种类似pago的蛋白DDME充当催化性，DNA引导，靶向DNA靶向防御模块。在存在引导DNA的情况下，DDME靶向质粒并募集二聚体DDMD，其中包含核酸酶和解旋酶结构域。与DNA底物结合后，DDMD从自身抑制的二聚体转变为活性单体，然后沿着并裂解质粒。一起，我们的发现揭示了DDMDE介导的质粒清除的复杂机制，从而为针对质粒入侵的细菌防御系统提供了基本见解。
锥虫化学疗法的消化性chagas病
IL21，TNF; CXCL9，CXCL10，CCL5），转录因子（例如 stat1，-2，-3，-6，irf1，-8），细胞毒性淋巴细胞196IL21，TNF; CXCL9，CXCL10，CCL5），转录因子（例如stat1，-2，-3，-6，irf1，-8），细胞毒性淋巴细胞196
针对 BCI 应用的 EEG 伪影消除策略
摘要：本文旨在全面研究脑机接口及其产生的更多科学发现。本综述的最终目标是对 BCI 系统进行广泛的研究，同时关注最近在 BCI 中使用的伪影去除技术或方法以及 BCI 的重要方面。在预处理中，伪影去除方法至关重要。此外，本综述强调了与 BCI 进步相关的适用性、实际挑战和成果。这有可能加速该领域的未来进步。这项关键评估考察了 BCI 技术的现状以及最近的进展。它还确定了各种 BCI 技术应用领域。这项详细的研究表明，虽然正在取得进展，但用户进步仍面临重大挑战。对 BCI 中的 EEG 伪影去除方法进行了比较，并讨论了它们在现实世界的 EEG-BCI 应用中的实用性。还根据综述结果和现有的伪影去除方法提出了该领域未来研究的一些方向和建议。
Gürz150多效影机空气和导弹防御系统Gürz150多效影机空气和导弹防御系统
一般特征•优越的目标检测和跟踪•IFF功能•多次参与和连续射击•提供360°射击能力的枪炮射击能力•威胁评估和武器分配算法，该算法提供有效的目标武器匹配•具有团队或自动性工作的能力•使用35mm空气效率和经典的自动反应•使用35mm空气效果•使用35mm的自动反应• pop-up-target • Ability to work day/night and in bad weather conditions • Positioning and navigation system • Fire-on-the-move capability • Ability to relocate in a short time with 8x8 tactical wheeled vehicle, suitable for “hide-fire-displace” capability • Nuclear, biological, chemical protection • Soft-Kill capability at wide spectrum with electro/magnetic jammer
基于学习的运动伪影在fnirs中的处理
本文对功能性近红外光谱（FNIRS）中基于学习的运动伪影（MA）处理方法进行了简要审查，强调了在受试者运动期间保持最佳接触的挑战，这可能导致MA并损害数据完整性。传统策略通常会导致血液动力学反应和统计能力的可靠性降低。认识到着重于基于学习的MA的研究有限的研究，我们研究了315项研究，确定了与我们的重点领域相关的七个研究。我们讨论了基于学习的MA校正方法的当前格局，并突出了研究差距。注意到缺乏用于MA校正质量评估的标准评估指标，我们建议一个新颖的框架，整合信号和模型质量考虑因素，并采用1个信噪比（1 SNR），混淆矩阵和平均平方误差等指标。这项工作旨在促进基于学习的方法在FNIRS上的应用，并提高神经血管研究的准确性和可靠性。
用于首字母缩略词识别和消歧的 Primer AI 系统
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解，因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法：我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上，我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比，我们的两个系统都实现了显着的性能提升，并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练，我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题，并形成了 SciAD 的去重版本，我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集，并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。