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CEFC 风险管理方法
市场已看到低排放技术解决方案在经济的多个领域取得了长足进步。大型可再生能源等成熟技术正受益于更大规模、更高效和性能更高的模型的引入，而电池技术的快速改进使大规模存储成为能源系统中越来越重要和更具竞争力的一部分。从货运基础设施到电动汽车的普及，全球向低碳运输的转变正在加速，为铁路、氢气生产和充电基础设施创造了多样化的投资机会。人们对隐含碳和范围 3 排放的日益关注推动了低碳建筑材料的采用，而农场管理的进步正在加速土壤碳和生物封存的创新。
命令编号 3403 主题：关于履行对印第安部落在联邦土地和水资源管理方面的信托责任的联合秘书令
各部门负责管理数百万英亩的联邦土地和水域，这些土地和水域以前由印第安部落拥有和管理。这些土地和水域包含对印第安部落及其公民具有重要意义和价值的文化和自然资源，包括神圣的宗教场所、墓地、野生动物以及土著食品和药物的来源。此外，许多土地和水域位于印第安部落根据与美国签署的批准条约和协议保留狩猎、捕鱼、采集和祈祷权利的地区。在管理联邦土地和水域时，各部门承担着最高信托责任，以保护部落利益并进一步发展与部落的国家关系。各部门承认并确认，美国的信托和条约义务是各部门管理联邦土地职责不可或缺的一部分。部落协商与合作必须作为联邦土地管理优先事项和方向的组成部分或补充，用于娱乐、牧场、木材、能源生产和其他用途，以及荒野、避难所、流域、野生动物栖息地和其他价值的保护。此外，在履行这些义务时，各部门将受益于将部落专业知识和土著知识纳入联邦土地和资源管理。
人类与人工智能：复杂工程设计过程中数据驱动的实时流程管理方法
事实证明，管理团队的设计过程可以大大改善解决问题的行为和最终结果。自动化此活动为提供干预措施提供了重要机会，这些干预措施可以动态适应团队的状态，从而获得最大的影响。在这项工作中，创建了一个人工智能 (AI) 代理来实时管理工程团队的设计过程，跟踪多学科团队在复杂设计和路径规划任务期间的行动和沟通特征。团队也被置于人类流程经理的指导之下，以便进行比较。至于结果，在两种管理类型下，团队的表现同样出色，而 AI 管理的团队的表现趋于更出色。管理者的干预策略和团队对这些策略的看法也被探讨，揭示了一些有趣的相似之处。人工智能和人类流程管理者都主要关注基于沟通的干预，尽管在团队角色之间干预的分配上开始出现差异。此外，团队成员认为人工智能和人类管理者的干预同样相关且有帮助，并相信人工智能代理对团队的需求同样敏感。因此，总体结果表明，本研究中引入的人工智能管理代理能够匹配人类的能力，显示出自动化管理复杂设计流程的潜力。[DOI：10.1115/1.4052488]
热管理方法对ER 5356薄壁结构的几何和生产率的影响5356由电线 +弧添加剂制造
急性髓样白血病（AML）是一种克隆疾病，是由造血祖细胞中获得的体细胞突变引起的，导致分化失调和造血细胞的增殖[1，2]。积累的证据表明，许多基因组改变，例如染色体重排。基因扩增，缺失和突变对于AML分类至关重要[1-6]。此外，遗传病变的鉴定在AML患者的预后和治疗中起着越来越多的作用[1-4]。下一代测序（NGS）以及全基因组示例（WGS）最近已纳入临床实践，从而使AML患者的风险分层更好。实际上，NGS方法的常规使用已使超过90％的AML患者中一个或多个体细胞突变的鉴定[1-9]。最常见的突变基因包括NPM1，FLT3，DNMT3A，IDH1，IDH2，TET2，RUNX1，TP53，WT1，NRAS，NRAS和CEBPα。然而，在正常的核型AML中，遗传突变的预后预测性显性更为重要[4，10，11]。这些畸变可能有助于确定克隆优势的AML途径和可以帮助血液学家靶向精确医学疗法的转变[7-9]。在过去的几年中，人们对触发AML发展的分子像差以及新型分子生物学技术的使用增加了越来越多的了解，从而促进了针对驱动器基因突变的研究药物的发展[7-9]。基于这种考虑，可以考虑到识别“可药物”突变为使用新型靶向疗法铺平了道路[12]。本期癌症的特刊侧重于用于管理AML的新型诊断和治疗工具，其主要目的是提高我们在AML [10-17]领域的知识。二十年前，发现伊马替尼用于治疗慢性髓样白血病及其出色的活性，这对AML的有针对性疗法产生了类似的好处。在过去的几年中，已经提出了一些血液学恶性肿瘤在内的精确药物，包括急性白血病，在AML中已经确定了100多种不同的靶标，使其成为实验性临床研究的最佳候选者[18-22]。靶向FMS，例如酪氨酸激酶-3（FLT-3），已成为临床可作用突变的第一个例子，使其成为血液学家以及制药和生物技术公司开发新型药物的吸引力[23]。在过去的几年中，在临床试验中已经开发并测试了大量FLT-3靶向药物[24，25]。使用FLT-3靶向化合物的主要考虑因素与以下观点有关，即FLT3基因的内部串联复制（FLT3- ITD-MUT）表征了AML案例的显着数量（25-30％），并且代表了较差的预测因子，而较差的预测因素与增加的风险相关。在批准试验中，将中端龙添加到daunorubucine-和Celtarabine-基于基于daunorubucine的诱导疗法（所谓的“ 3 + 7”方案），从而显着改善了
飞机维护中的疲劳管理方法可减少人为因素相关的错误
摘要。维修人员疲劳是导致维修过程中出现差错的关键因素之一。维修人员疲劳问题对飞机维修组织来说是一个严峻的挑战，其解决与飞行安全直接相关。作者考虑了疲劳对维修人员绩效的影响及其相关后果。本文提供了维修人员疲劳研究的结果，该研究是通过对该组织一名员工的调查获得的。根据调查，在飞机维修中，差错是疲劳状态下工作最有可能的结果。所获得的结果使得有必要制定一种管理飞机维修中维修人员疲劳的方法。该方法基于一份问卷，问卷要求受访者回答有关他们的疲劳状态和疲劳评估标准的问题。评估结果使得制定必要的纠正和预防措施成为可能，包括限制特权和暂停执行维护任务。
飞机维护中的疲劳管理方法可减少人为因素相关的错误
摘要。维修人员疲劳是导致维修过程中出现差错的关键因素之一。维修人员疲劳问题对飞机维修组织来说是一个严峻的挑战，其解决与飞行安全直接相关。作者考虑了疲劳对维修人员绩效的影响及其相关后果。本文提供了维修人员疲劳研究的结果，该研究是通过对该组织一名员工的调查获得的。根据调查，在飞机维修中，差错是疲劳状态下工作最有可能的结果。所获得的结果使得有必要制定一种管理飞机维修中维修人员疲劳的方法。该方法基于一份问卷，问卷要求受访者回答有关他们的疲劳状态和疲劳评估标准的问题。评估结果使得制定必要的纠正和预防措施成为可能，包括限制特权和暂停执行维护任务。
飞机维护中的疲劳管理方法可减少人为因素相关的错误
摘要。维修人员疲劳是导致维修过程中出现差错的关键因素之一。维修人员疲劳问题对飞机维修组织来说是一个严峻的挑战，其解决与飞行安全直接相关。作者考虑了疲劳对维修人员绩效的影响及其相关后果。本文提供了维修人员疲劳研究的结果，该研究是通过对该组织一名员工的调查获得的。根据调查，在飞机维修中，差错是疲劳状态下工作最有可能的结果。所获得的结果使得有必要制定一种管理飞机维修中维修人员疲劳的方法。该方法基于一份问卷，问卷要求受访者回答有关他们的疲劳状态和疲劳评估标准的问题。评估结果使得制定必要的纠正和预防措施成为可能，包括限制特权和暂停执行维护任务。
飞机维护中的疲劳管理方法可减少人为因素相关的错误
摘要。维修人员疲劳是导致维修过程中出现差错的关键因素之一。维修人员疲劳问题对飞机维修组织来说是一个严峻的挑战，其解决与飞行安全直接相关。作者考虑了疲劳对维修人员绩效的影响及其相关后果。本文提供了维修人员疲劳研究的结果，该研究是通过对该组织一名员工的调查获得的。根据调查，在飞机维修中，差错是疲劳状态下工作最有可能的结果。所获得的结果使得有必要制定一种管理飞机维修中维修人员疲劳的方法。该方法基于一份问卷，问卷要求受访者回答有关他们的疲劳状态和疲劳评估标准的问题。评估结果使得制定必要的纠正和预防措施成为可能，包括限制特权和暂停执行维护任务。
飞机维护中的疲劳管理方法可减少与人为因素相关的错误
摘要。维护人员疲劳是导致维护中发生错误的关键因素之一。维护人员疲劳问题对飞机维护组织来说是一个严峻的挑战，其解决与飞行安全的影响直接相关。作者考虑了疲劳对维护人员绩效的影响及其相关后果的问题。本文提供了维护人员疲劳研究的结果，该研究是通过对该组织一名员工的调查获得的。根据调查，错误是飞机维护中疲劳状态下工作最可能的结果。获得的结果使得有必要制定一种管理飞机维护中维护人员疲劳的方法。该方法基于问卷，其中受访者被要求回答有关他们的疲劳状态和疲劳评估标准的问题。评估结果使得制定必要的纠正和预防措施成为可能，包括限制权限和暂停执行维护任务。
基于规则的多目标蚱蜢优化算法优化的独立于电网的微电网长期最优容量规划能量管理方案
使用可持续能源系统 (SES) 为偏远社区提供离网电气化是实现可持续发展目标的必要条件。尽管如此，SES 的容量规划仍具有挑战性，因为它需要从长期角度满足波动的需求，此外还具有可再生能源 (RES) 的间歇性和不可预测性。由于容量规划问题的非线性和非凸性，必须采用有效的技术来实现具有成本效益的系统。现有技术受到目标函数可导性和连续性方面的一些限制，容易过早收敛，计算要求高，在不同应用中遵循严格的程序来微调算法参数，并且通常无法在优化过程的开发和探索阶段提供公平的平衡。此外，文献综述表明，研究人员在计算微电网容量规划问题时通常不会实施和检查微电网的能源管理方案 (EMS)。本文提出了一种基于规则的 EMS (REMS)，它由受自然启发的草跳优化算法 (GOA) 优化，用于独立于电网的微电网的长期容量规划，该微电网包含风力涡轮机、光伏发电、电池 (BT) 组和柴油发电机 (D gen)。其中，基于规则的算法用于实施 EMS，以优先使用 RES 并协调所提议微电网组件的功率流。随后，尝试探索和确认与 GOA 结合的所提议 REMS 的效率。目标函数的最终目标是最小化能源成本 (COE) 和供电概率不足 (DPSP)。通过长期模拟研究检查 REMS 的性能，以确定 REMS 的弹性并确保不违反 BT 存储的运行限制。将 GOA 的结果与粒子群优化 (PSO) 和布谷鸟搜索算法 (CSA) 进行了比较。模拟结果表明，所提出的技术在收敛到最优解方面具有优越性。模拟结果证实，所提出的 REMS 有助于更好地采用更清洁的能源生产系统，因为与传统的 D gen 相比，该方案分别显着降低了燃料消耗、二氧化碳排放量和 COE 92.4%、92.3% 和 79.8%。算法的比较评估表明，REMS-GOA 的结果更佳，因为它提供的 COE（目标函数）最低，为 0.3656 美元/千瓦时，而 REMS-CSA 为 0.3662 美元/千瓦时，REMS-PSO 为 0.3674 美元/千瓦时，对于期望的 DPSP 为 0%。最后，进行敏感性分析，以突出未来可能出现的不确定性对系统输入的影响。