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清洁能源转型中的循环性
2021 年 4 月 26 日，EGRD 与北欧能源研究和奥地利创新周合作举办了一场关于循环性和能源转型的网络研讨会。循环经济作为解决全球可持续发展挑战的解决方案的工具，越来越受到重视。通过解决废物和污染的根本原因，循环经济旨在保持产品和材料的使用，并再生自然系统。它被定义为一个再生系统，通过减缓、关闭和缩小材料和能量循环，最大限度地减少资源投入和废物、排放和能源泄漏。这可以通过长期的设计、维护、维修、再利用、再制造、翻新和回收来实现。风力涡轮机、太阳能电池板和电池等可再生能源技术都是应对气候变化和为低碳能源未来做出贡献的关键。然而，它们也依赖于在开采和制造过程中对环境和社会产生负面影响的复合材料和关键材料的生产和使用。从整个系统的角度来看，优化可再生能源技术组件和材料的资源利用非常重要。它们的设计应注重耐用性、可重复使用性和再制造性，而不是将其用于次优的废物管理和能源回收途径。
提高资源效率和循环性...
摘要 在过去一个世纪中，全球对材料的需求一直在增长，这得益于经合组织国家经济的稳步增长、新兴经济体的工业化和世界人口的增长。1990 年至 2017 年间，全球材料使用量增加了一倍多，预计到 2060 年将再次翻一番。由于材料使用量的增加，土地退化、温室气体排放和环境中有毒物质的扩散等环境压力预计在未来几十年将增加一倍以上。在此背景下，提高资源效率和刺激向循环经济的转型变得至关重要。近年来，越来越多的政府已开始实施实现这一目标的政策和战略。然而，还需要加大力度。特别是，资源效率政策需要扩展到材料生命周期的所有阶段，并与行业政策（例如针对二次材料贸易的政策）保持一致。进一步收集数据和设计指标也将有助于加强政策制定。最后，在日益全球化的价值链背景下，加强国际合作至关重要。
偏差、最佳线性估计以及基于脉冲的脑机接口算法的开环模拟和闭环性能之间的差异
同时记录的数十个神经元的活动可用于控制机械臂或计算机屏幕上光标的运动。这种运动神经假体技术激发了人们对推断运动意图的算法的兴趣。这些算法中最简单的是群体向量算法 (PVA)，其中每个细胞的活动用于加权指向该神经元首选方向的向量。离线时，可以证明更复杂的算法（例如最佳线性估计器 (OLE)）可以大大提高重建手部运动的准确性，优于 PVA。我们称之为开环性能。相反，这种性能差异可能不存在于闭环在线控制中。开环和闭环控制之间的明显差异是适应当时使用的解码器的具体情况的能力。为了预测算法在闭环控制中可能产生的性能提升，有必要建立一个模型来捕捉这种适应过程的各个方面。这里我们提出了一个用于对 PVA 和 OLE 的闭环性能进行建模的框架。通过模拟和实验，我们表明 (1) 某些解码器的性能增益可能远低于离线结果的预测，(2) 受试者能够补偿解码器中某些类型的偏差，以及 (3) 必须小心确保估计误差不会降低理论上最佳解码器的性能。© 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。