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能源过渡：工业经济学的观点
摘要解决气候变化需要我们经济的完全脱碳。是否至少实现了这个目标的成本，以取决于良好的政策设计。反过来，这需要在存在不对称信息，战略互动的决定因素以及市场设计和市场结构对竞争强度的影响的情况下，对公司和消费者的激励措施进行彻底的了解。工业经济学为成功的能源过渡做出了很大的贡献，同时从其带来的激动人心的研究机会中得到了好处。在本文中，我调查了该领域的一些最新发展。我的重点是电力部门，尤其是在间歇性可再生能源以几乎为零的边际成本的扩展引起的监管和市场设计挑战。我以一些值得进一步研究的问题得出结论。
无人自主海上航行器的运动、操纵、定位和稳定综合模型
自主水下机器人执行运动和操纵任务，这肯定需要高精度定位。当前研究的主要目的是制定一个精确的位置稳定系统 PPSS，以确保机器人的位置稳定和正确的方向。PPSS 系统应独立于主驱动器运行。主驱动系统负责良好的导航。PPSS 系统具有单独的电动执行马达。电动驱动器允许机器人在浸没条件下工作并无人值守充电。本文介绍了 PPSS 系统的功能结构、整体算法的一些操作元素、用 Matlab 软件编写的仿真模型和示例仿真结果。通过仿真模型研究机器人在计划的航行过程中的运动
khsu bot sap 23-28_final
任何教育计划的核心都是学术上的卓越。拥有一项最先进的课程，KHSU将增加其对数据收集和评估的关注，以确保满足学生的成绩。khsu还建立了持续的改进计划，以评估学术过程和教育产品。通过与全州的医疗保健组织的合作延长了新的居住机会和专业指导联系，将进一步丰富学术培训计划的质量。研究机会将进一步嵌入课程中，以加深对他们作为居民和专业人士将面临的医疗挑战的理解，进一步将KHSU定义为学术卓越的机构。由于大学获得了我们的可口可乐认证，并开始进行自学的认证，因此对课程质量的不断关注将是必不可少的。
通过新生儿筛查取得进展
牛津大学圣安妮学院•2025年2月25日•9：30 - 18：15在此事件中，我们希望探讨平衡对具有极少数情况的婴儿进行筛查的好处，这需要涉及到没有亲自受益的婴儿的参与。我们希望这将是一个建设性和务实讨论的论坛，查看目前在新生儿筛查中的位置，并考虑我们如何充分利用当前的研究机会来测试和改善筛选过程。此事件是由个性化医学中心在剑桥棱镜的支持下组织的。（本计划的整个艺术是由年轻人在7至9年级为2023-24个个性化医学中心青年艺术竞赛中心创建的，其主题是筛查新生婴儿的疾病。）
电气、计算机和软件工程
AJung Moon 教授是一名实验机器人专家，也是电气与计算机工程系的助理教授。她负责负责任的自主性和智能系统伦理 (RAISE) 实验室，她的研究团队研究机器人和人工智能系统如何影响人们的移动、行为和决策方式，以便为我们如何更负责任地设计和部署此类系统提供参考。在加入麦吉尔大学之前，她曾担任联合国秘书长数字合作高级别小组的高级顾问、一家人工智能伦理咨询公司的首席执行官以及开放机器人伦理研究所 (一家加拿大非营利智库) 的创始人。在办公室之外，你会发现她对室内植物、钩针编织或美食很感兴趣。
商用机动车驾驶员疲劳和警觉性研究，技术摘要
附加说明（财务计划、出版物连接等）Recherche menee sous les auspices d'unconcord de program de recherche entre le Department of Transportation des Etats-Unis et Transports Canada, avec la FHWA agissant comme oliveecontractant et DM Freund a titre de gestionnaire de projet de la FHWA etrepresentant technology du Bureau杜承包商。美国卡车运输协会基金会 (TRI) 金融家参与了该项目的指导委员会，并与加拿大卡车运输协会加拿大卡车运输研究机构建立了良好的关系Meme temps par la FHWA，出版号 FHWA-MC-97-001。 16. 简历
能源过渡：工业经济学的观点
解决气候变化需要对我们的经济体完全脱碳。是否至少实现了这个目标的成本，以取决于良好的政策设计。反过来，这需要在存在不对称信息，战略互动的决定因素以及市场设计和市场结构对竞争强度的影响下，对公司和消费者的激励措施进行彻底了解。工业经济学为成功的能源过渡做出了很大的贡献，同时从其带来的激动人心的研究机会中受益。在本文中，我调查了该领域的一些最新发展。我的重点是电力部门，尤其是在间歇性可再生能源以几乎为零的边际成本的扩展引起的监管和市场设计挑战。我以一些值得进一步研究的问题得出结论。关键字：碳排放，能源，竞争，市场力量，市场设计，拍卖，投资，动态定价，存储
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。