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依赖某些可再生资源的设施的信用率将降低 50%；这些设施是依赖开环生物质、城市固体废物、合格水电以及海洋和水动力资源的设施。随着电力市场价格超过某些阈值水平，信用额度也会逐步取消。如果上一年从同一合格能源资源中销售的每千瓦时电力的年平均合同价格超过 8 美分（根据通货膨胀调整；2022 年为 14.4 美分），可再生电力生产信用额度将在 3 美分的逐步取消范围内减少。由于赠款、免税债券、补贴能源融资和其他信用额度，信用额度也会减少，但减少额度不得超过其他允许信用额度的 50%。
热能存储：-mgtes，实现全面能源利用的关键推动因素......
来源：截至 2020 年的加州 CAISO 案例鸭子曲线因其形似鸭子而得名，它显示了全天电力需求与可用太阳能量的差异。当阳光明媚时，太阳能充斥市场，然后在傍晚电力需求达到峰值时下降。鸭子曲线说明了太阳能等可再生能源给公用事业管理者带来挑战的一个重要方面，以及这些挑战在较短的时间内是如何演变的：在这些阳光明媚的时段内输入更多的太阳能会显著降低对电网的需求。鸭子曲线代表了太阳能的一个转折点：高太阳能采用率对公用事业公司来说是一个挑战，需要全天候平衡电网的供需。
分散机器学习中的数据收集
是由分散的机器学习（ML）生态系统的出现的动机，我们研究了数据收集的授权。将合同理论领域作为我们的起点，我们设计了最佳且近乎最佳的合同，这些合同处理了两个基本信息不对称的分散ML中出现的基本信息：在评估模型质量和不确定性的不确定性时，有关任何模型的最佳性能。我们表明，主体可以通过实现最佳实用程序的1-1 /e分数的简单线性合同来应对这种不对称性。为了解决缺乏有关光学性能的先验知识，我们提供了一个可以适应有效地计算最佳合同的凸面程序。我们还分析了更复杂的多个相互作用设置的操作用用率和线性合同。
网格混合动力太阳能屋顶（51kW-75kw）/2024-25北方...
电池保修LFP电池应至少需要7年。在引用率中应包括7年后一次更换电池的费用。必须在7年后替换整个电池系统，直到O＆M期间完成为止。更换电池的规范应相同或更高。成功投标者应在项目调试后为已安装的电池系统提交发票。在发布85％的项目成本之前，应提供同一发票金额的额外绩效银行担保（PBG）。额外PBG的有效性应为10年。更换电池系统后，此额外的PBG将发布。8 10工作范围和技术规格，保修和维护，第57页
在皇后开发了7天脆弱的SDEC ...
在6周的试点期间，在脆弱的SDEC中总共审查了256例患者。大多数是从ED中恢复的，并于同一天出院166/256（65％）。最常见的表现是跌倒，del妄，感染，心力衰竭和电解质干扰。脆弱的SDEC审查后，7天的ED征用率仍然很低，为6％（16/256）。10％（26/256）的患者在出院后30天内重新诊所（相比之下为2023 - 2024年英格兰全国平均水平为17.9％）。81％的患者在较大的SDEC出席率期间完成了预先的护理计划，并转介了41％的患者，以进行早期社区 /病房随访。
我们的可持续性策略：建立新的未来2024
以及可再生能源产生的电力，绿色氢是燃料厂，设备和车辆可用的最低碳解决方案。虽然使用这种燃料仍处于起步阶段，但我们正在与客户，政府和我们的供应链合作，以帮助加快采用率。这包括在我们在赫尔的A63城堡街计划中使用氢发电机作为国家高速公路，以及在我们的连接道路M77/ Glasgow South Orbital合同上使用氢气和柴油的改造，我们预计该技术将从四辆改造的车辆中降低40％的碳除尘器。在2023年，我们从绿色氢中产生了109 MWH的能量，等于足够的能量，为大约37个英国家庭供电。
人工智能在... 中采用的决定因素
摘要 本研究探讨了人工智能 (AI) 在增强工作成年人个人理财规划方面的关键作用。随着人工智能工具越来越多地影响财务决策过程，了解导致其采用的因素变得至关重要。本研究调查了人工智能应用程序的感知有用性和易用性如何影响采用率，其中数字化准备和自我效能是中介变量。本研究利用通过分发给有目的样本的调查收集的原始数据，确保研究结果的相关性和可靠性。在分发的 409 份调查中，收到了 332 份回复，为分析提供了强大的样本量，其中 299 份被认为适合数据分析。数据分析采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 来检查变量之间的关系并检验研究的假设。结果表明，大多数假设都得到了强有力的支持，表明感知到的易用性和实用性都显著影响了人工智能的采用，而数字化准备和自我效能则起到了调节作用。值得注意的是，易用性对采用的影响更为明显，强调了直观的人工智能界面在鼓励用户接受方面的重要性。研究表明，未来的研究可以探索人工智能在财务规划中的长期影响，并研究可能改变采用动态的人口因素。此外，未来的调查可能会考虑整合定性见解，以更深入地捕捉用户体验，从而更深入地了解人工智能在个人理财中的作用。这项研究的意义深远，表明组织不仅要关注技术创新，还要加强用户培训，建立支持性生态系统，以促进数字化准备和自我效能。因此，通过解决这些问题，组织可以显著提高人工智能的采用率，使个人能够利用先进的工具来改善
通过观察性临床人机可靠性分析 (OCHRA) 对外科手术表现进行客观评估：系统评价
摘要背景发病率和死亡率数据 (MMD) 以及学习曲线 (LC) 均未提供有关术中错误性质及其机制的信息，因为这些错误会对患者结果产生不利影响。OCHRA 是专门为解决未满足的外科需求而开发的，即在个体操作员层面对手术技术执行质量进行客观评估的技术。本系统评价的目的是评价 OCHRA 作为客观评估外科手术表现的方法。方法系统评价基于在 4 个数据库中搜索 1998 年 1 月至 2019 年 1 月发表的文章。该评价符合系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南，并包括基于多个外科专业手术过程中技术错误的外科任务表现的原始出版物。结果 仅有 26 篇已发表的研究符合搜索标准，表明在研究期间 OCHRA 的采用率很低。在 31% 的报告中，手术由完全合格的顾问/主治外科医生执行，69% 的报告中，手术由经批准的培训计划中的外科实习生执行。OCHRA 在 719 例临床手术（平均 = 11 例 CE）的实施过程中发现了 7869 例后果性错误 (CE)。它还确定了手术的“危险区”和熟练度增益曲线 (P-GC)，以确认个别实习外科医生能够持续胜任特定手术的执行。P-GC 既是外科医生又是手术。结论 增加 OCHRA 的使用有可能改善手术后患者的预后，但这是朝着自动评估未编辑手术视频迈出的有条件的一步。OCHRA 的低采用率归因于其涉及人为因素（认知工程）专业知识的劳动密集型性质。除了更快、更客观的同行评估外，这一发展还应加速临床采用和在常规外科实践和外科培训中使用该技术。