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2024 年德国净发电量：电力结构比以往更加清洁
2024 年，风电再次成为最重要的电力来源，贡献了 136.4 太瓦时 (TWh) 或公共净发电量的 33%。2024 年，陆上风电的贡献降至 110.7 TWh（2023 年：115.3 TWh），而海上风电产量略高于上年的 25.7 TWh（2023 年：23.5 TWh）。然而，风电的扩张仍远远落后于预定计划。截至 2024 年 11 月，仅新增了 2.44 吉瓦 (GW) 的陆上风电，而计划为 7 GW。海上风电的扩张略好于前几年。其中，2024 年新增了 0.7 GW（计划到 2026 年每年新增 5-7 GW，到 2030 年共新增 30 GW）。 2024 年，光伏系统发电量约为 72.2 TWh，其中 59.8 TWh 被输送到公共电网，12.4 TWh 用于自用。总产量比上一年增加了约 10.8 TWh 或 18%。它们在公共净发电量中的份额为 14%。2024 年 7 月是太阳能发电量最高的月份，为 8.7 TWh。与 2023 年一样，光伏扩张在 2024 年再次超过了德国政府的目标。截至 11 月，安装了 13.3 千兆瓦，而不是计划的 13 千兆瓦。2024 年的所有能源数据尚未公布，但估计到 2024 年底，新的光伏容量将达到约 15.9 千兆瓦。因此，德国的光伏扩张仍保持在两位数的水平。水力发电量为 21.7 TWh，与上一年（19.7 TWh）大致持平。径流式发电厂的装机容量从 4.94 GW 急剧上升至 6.4 GW。生物质发电量为 36 TWh，装机容量保持不变，为 9.1 GW。总体而言，可再生能源发电厂在 2024 年生产了约 275.2 TWh 的电力，比 2023 年（267 TWh）增长 4.4%。可再生能源发电量占比
3D细胞模型的无缝科学。
诸如球体和器官之类的复合结构比2D模型更好地模仿体内微环境。诸如CRISPR-CAS9系统或siRNA之类的工具使研究人员可以控制基因表达并引入疾病特异性突变。组合基因编辑和3D细胞模型可以在更相关的细胞模型中提高我们对基因功能的理解。基因修饰主要是在建立三维结构之前引入的，尽管也有一些方法可以将基因输送到器官中。
DCS SB-15121 21 英寸高级影院低音炮 - Q-SYS
与任何优质产品一样，实现高性能水平需要付出更高的代价。大型 21 英寸驱动器的结构比典型的 18 英寸驱动器坚固得多。机柜也经过了广泛的支撑。不惜一切代价，使 SB-15121 成为市场上最好的低音炮。如果典型的低音炮足够好，而预算又无法实现最佳性能，那么还有更便宜的选择。然而，SB-15121 的性能、质量和可靠性适用于那些只有最好的才能实现的特殊安装。
背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究直接连接与背侧和腹侧流相关的皮质区域的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究与背侧和腹侧流相关的皮质区域直接连接的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
DC耦合存储控制优化
在DC耦合的太阳能 +存储系统中，电池连接到与PV阵列共享的常见DC总线。DC耦合体系结构比AC耦合存储具有许多优势，包括较高的往返效率，捕获剪切的PV损失，以及通过部署更少的逆变器，变压器和网格互连来降低整体解决方案成本。因此，随着世界上一些最大的可再生电厂的需求，现在使用DC耦合的存储在关键任务系统中，例如峰值工厂，例如峰值植物，As-Trans-Transmission-Asset-Asset（SATA）和其他不同应用程序，现在使用了一些世界上一些最大的可再生电厂。
使用Inception V3
数据集中的每个图像的卷积。然后，他们使用LVQ算法进行图像分类和疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，使用CNN的LVQ算法有效地对番茄叶疾病的类型进行了分类。Halil Durmus等。 al。 [5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。 在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。 因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。 U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。Halil Durmus等。al。[5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。U. Atila等。al。[6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。
