近年来,可再生能源和节能技术的日益普及,正在掀起一股走向更可持续社区的新潮流。了解能源消耗对于优化资源和实施生态趋势非常重要。本文将电力消费者整合到一个合作框架中,通过聚合器规划可持续的智能社区,该框架根据从消费者和服务提供商收集的可用可再生能源供应重新分配消费者的需求。聚合需求响应还包括通过微型发电能力参与能源生产活动的消费者。通过定义社区和消费者行为场景,对不同类型的需求偏好进行特征研究,并通过声誉因素进行验证。结果表明,该系统能够根据消费者和/或产消者的偏好和贡献充分管理需求重新分配。此外,本研究分析了西班牙当前有关需求灵活性、需求聚合和微型发电能力的能源政策及其规定。最后,还通过一系列调查研究了微型发电的接受度、聚合器和产消者在调度过程中的作用。
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。
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。
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。
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。
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
随着深度学习的出现,可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准,但与迭代成对优化方法相比,它们的准确度较低,并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步,隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现,用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置,INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差,同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而,坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置,从而导致空间折叠。在本文中,我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准,同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法,证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词:隐式神经表征、图像配准、多模
摘要:在当代数据交换的不断发展的景观中,同时确保基于云的文件传输的效率和安全性的关键需求优先。这项研究深入研究了文件传输机制的细微复杂性,提出了一种通过AES和RSA(例如AES和RSA)进行双重加密为特征的整体方法。通过加密技术的整合,再加上隐身的输注,这项研究努力建立一个弹性的框架。它的目的不仅是为了增强基于云的文件传输的安全性,而且还促进了动态云环境中有效且无缝的数据交换过程。这些加密方法的融合,从战略上补充了地理原理的融合,代表了在数据保护与云中文件传输的简化操作之间实现最佳均衡的创新迈进。
该项目调查了使用Python将LSB(最不重要的位)隐肌造影术结合到图像和秘密密钥嵌入技术中。主要目标是找出最不重要的图片像素部分是否可以隐藏私人数据,例如加密密钥。该项目使用LSB隐化算法将秘密密钥嵌入图像文件中。为了用最少的视觉影响编码敏感数据,该技术操纵了每个像素RGB通道的最不重要的位。通信渠道的完整性在很大程度上取决于加密密钥的安全传输,这是当前安全过程中的常见实践。但是,当交换密钥时,可能会出现漏洞。这些键在当前系统中可能没有额外的安全性,使它们容易受到拦截或不需要的访问。通过将密码键直接嵌入到图片文件中,该技术介绍了一种革命性的方法。此技术旨在通过引入低调的安全层来增强密钥传输安全性。该项目研究了这种方法的潜在好处和挑战。这一发现很重要,因为它有可能通过利用LSB隐肌来添加额外的保密层来改善当前的安全方法。
本文件计划于 2022 年 12 月 16 日在《联邦公报》上公布,并可在 federalregister.gov/d/2022-27145 和 govinfo.gov 上在线查阅