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关于澳大利亚国家的气体负荷电气化...
2024年12月的抽象脱碳我们的电力系统要求燃煤电厂退出并由间歇性可再生能源代替，以及多元化的弹性上限植物容量（即电池，抽水，燃气轮机）。它也需要电气市场电气化。在澳大利亚国家电力市场中，某些司法管辖区试图同时追求电力系统脱碳和电气化。使用平行电力和天然气市场模型中的40年的天气重新分析数据，我们确定了满足原始能源政策任务所需的生成植物投资任务，这些任务是可靠性和CO 2排放限制的成本最小化。出色的可再生投资任务是非常重要的，并且加速电气化可能会产生越来越多的燃煤电厂的意外影响。此外，在可再生能源遇到年度最低点时，需要较大的燃气轮机机队来应对间歇性。然而，在关键事件冬季，较大的燃气轮机机队会产生急性峰（气）负荷问题。气体客户的电气化减少了年度天然气需求，但具有讽刺意味的是，燃气轮机产量上升意味着最大需求的变化很小。这是一个悖论 - 电气化政策标志着气体网络的结构下降，但燃气轮机对于维持供应安全至关重要。需要仔细的投资计划和政策排序。关键字：电气化，可再生能源，天然气，唯一能源市场，可调度工厂容量。JEL代码：D52，D53，G12，L94和Q40。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
PG&E 负荷管理计划 2024 年 11 月
A. 经认证的 OpenADR 2.0a 或 OpenADR 2.0b 虚拟端节点 (VEN)，如适用的 OpenADR 2.0 规范中第 11 条“一致性”所述；或 B. 经制造商认证，能够响应来自经认证的 OpenADR 2.0b 虚拟端节点的需求响应信号，自动执行虚拟端节点为其控制的设备请求的控制功能。
苏丹丘脑病患者中的肾化铁超负荷加剧了肾脏功能障碍：病例报告
肾脏损伤可能是心理菌患者的重大问题，主要是由于频繁输血或铁螯合剂治疗引起的铁过量而导致的。由于疾病的慢性和与铁超载相关的问题，丘脑病个体中Kidney功能障碍的发生率显着升高。研究表明，与普通人群相比，丘脑贫血患者的获取终末期肾脏疾病（ESRD）的机会显着升高[4]。全世界的丘脑贫血流行是相当多的，在东南亚，地中海和中东地区发现了最高的患病率[5]。这些人中ESRD的流行率包括医疗服务的可访问性和质量，尤其是铁螯合疗法以及对肾功能的一致监测。与Thalassya Intivicuals中ESRD发作的主要危险因素包括输血的持续时间和频率，铁螯合治疗的疗效以及诸如糖尿病和Hy-症状等其他合并症的存在[4]。与其他地区类似的苏丹患者因与疾病相关的并发症而容易受到肾衰竭的影响[6]。铁超负荷管理通常需要铁螯合疗法以减少铁累积并防止器官损害。对铁水平和器官功能的一致评估对于丘脑血症患者减少与铁超负荷相关的危害至关重要[3]。
气候变化考虑时，优先级，开发和实施总每日总负荷
美国环境保护署保护人类健康的使命，由于气候变化，环境继续面临前所未有的挑战。为了应对这些挑战，EPA的2022-FY 2026战略计划1包括一个专门针对应对气候危机的新目标，而目标之一是加速韧性和对气候变化影响的适应能力。2 EPA的2021年气候适应行动计划3和EPA Water的2022年气候适应实施计划4确定了气候变化可能影响水质的多种方式，这可以相互关联，并在空间上或时间上可变。美国全球变革研究计划的第五次国家气候评估报告称，“加剧了降雨和洪水，加深的干旱以及全球的天气变化，对陆地淡水供应和质量产生了深远的影响。” 5根据位置和时间变化，与气候相关的水质影响可能包括：
使用脑电图测量心理负荷的影响和解释对适当人工智能依赖的影响
摘要。人们期待人工智能能改善人类在各个领域的决策能力，尤其是高风险、困难的任务。然而，人类对人工智能建议的依赖往往是不恰当的。解决这个问题的常用方法是向决策者提供有关人工智能输出的解释，但迄今为止结果好坏参半。人们往往不清楚何时可以适当地依赖人工智能，何时解释可以提供帮助。在这项工作中，我们进行了一项实验室实验（N = 34），以研究人类对（可解释的）人工智能的依赖程度如何取决于不同决策难度引起的心理负荷。我们使用脑电图（Emotiv Epoc Flex 头罩，32 个湿电极）来更直接地测量参与者的心理负荷，而不是自我评估。我们发现，决策的难度（由诱发的心理负荷表明）强烈影响参与者适当依赖人工智能的能力，这通过相对自力更生、相对人工智能依赖以及有无人工智能的决策准确性来评估。虽然依赖对于低脑力负荷决策是合适的，但参与者在高脑力负荷决策中容易过度依赖。在这两种情况下，解释都没有显著影响。我们的结果表明，应该探索常见的“推荐和解释”方法的替代方案，以帮助人类在具有挑战性的任务中做出决策。
需求响应和可中断负荷计划的监管加强
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热化学储能 (TCES) 的设计与集成，用于建筑物的负荷削减/转移
盐水合物中的热阻和传质阻力是设计过程中面临的最大挑战。盐水合物颗粒和耦合介质之间的高热阻和潜在接触不良会导致盐未被利用（非活性储存）。因此，求解二维热阻和传质方程可实现更有效的设计，例如矩形通道和圆形翅片管几何形状，便于制造和定制。
人工智能对认知负荷的影响...
短文 Niklas Humble 1 Peter Mozelius 2, 3 1 瑞典乌普萨拉大学信息技术系 2 瑞典耶夫勒大学数字化、技术、媒体和学习 (DTML) 研究项目 3 瑞典中部大学通信、质量管理和信息系统系 (KKI) 短文：1 简介 生成式人工智能 (GAI) 的快速发展对我们社会的许多领域产生了影响，对于高等教育来说，这是一个必须解决的事实。研究报告称，GAI 带来了新的挑战，GAI 是高等教育转型的催化剂 (Chiu, 2024; Yusuf 等人，2024)。根据 Chiu (2024) 的说法，需要考虑的四个最重要的教育领域是学习、教学、评估和管理。这项研究的重点是学习，正如 Choudhuri 等人指出的那样。(2024)，在计算机教育中使用GAI的潜力和陷阱的理解方面存在差距。本文的目的是探讨AI技术对认知负荷的潜在影响，这与高等教育阶段的计算机教育有关。要回答的研究问题是：根据最近的研究，AI技术对计算机教育中的认知负荷的潜在影响是什么？2 认知负荷理论认知负荷理论（CLT）最早由John Sweller及其同事在20世纪80年代开发，已成为教育心理学中最具影响力的理论之一（Schnotz＆Kürschner，2007）。CLT描述了学习任务中涉及的工作记忆资源，并将学习者可以体验到的认知负荷分为内在负荷、外部负荷和相关负荷（Kirschner等，2018）。内在和外在负荷通常被认为是认知负荷的两个主要来源，处理处理信息的复杂性（内在）及其呈现方式（外在）（Kirschner 等，2018）。而相关负荷涵盖用于处理要处理的新信息的工作记忆资源，即内在负荷（Kirschner 等，2018）。此外，该理论经常强调学习者的认知系统的重要性，并且学习指导需要根据这些进行调整和设计（Schnotz & Kürschner，2007）。该理论也受到质疑，例如关于其普遍性的问题，并且关于解释和转变该理论的争论仍在继续（Schnotz & Kürschner，2007）。3 方法但本研究不涉及有关 CLT 的批评和争论，而是使用上面概述的定义。