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提高低碳环境下的能源公平性、空气质量和舒适度...
该项目研究了低收入社区中建筑防寒保暖、节能、电气化和可再生能源发电的影响。分析使用社区规模的建筑能源模型和优化工具来分析这些措施。分析考虑了当地电力分配系统的影响。建筑措施的评估依据是能源总成本、碳和污染物排放量减少的变化以及室内舒适度的改善。分析表明，用电器代替燃气器具是减少碳和污染物排放的最有效方法。特别是，热泵热水器可以减少 40% 至 50% 的碳和污染物排放量。无管道空气源热泵是减少空间供暖碳排放所必需的，但由于建筑物没有空调，因此成本也大幅增加。然而，在目前的公用事业费率和设备成本下，电气化会增加所有居民的总能源成本。必须将低收入租户的公用事业费率降低到现有水平以上，并且必须补贴设备，以避免能源负担加倍。该分析包括减少水电费并支持防寒保暖和节能的低收入援助计划。对于低收入居民，在热水电气化期间，公用事业费率降低幅度必须从目前的 33% 提高到 40%，以实现公用事业账单平价，因此必须增加对热泵热水器的补贴。
使用深度学习对运动想象脑电图进行分类可提高低效 BCI 用户的表现
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 是人工智能驱动的系统，可捕捉与运动心理想象相关的大脑活动模式，并将其转换为外部设备的命令。传统上，MI-BCI 采用机器学习 (ML) 算法，需要大量信号处理和特征工程来提取感觉运动节律 (SMR) 的变化。近年来，深度学习 (DL) 模型在 EEG 分类中越来越受欢迎，因为它们提供了一种自动提取信号中时空特征的解决方案。然而，过去使用 DL 模型的 BCI 研究只对一小部分参与者进行了尝试，而没有调查这种方法对不同用户群（例如低效用户）的有效性。BCI 低效是 BCI 文献中已知且未解决的问题，通常定义为用户无法为 BCI 分类器生成所需的 SMR 模式。在本研究中，我们评估了 DL 模型在捕捉 MI 特征方面的有效性，尤其是在低效用户中。记录了 54 名执行左手或右手抓握 MI 任务的受试者的 EEG 信号，以比较两种分类方法（ML 方法和 DL 方法）的性能。在 ML 方法中，使用常见空间模式 (CSP) 进行特征提取，然后采用线性判别分析 (LDA) 模型对 MI 任务进行二元分类。在 DL 方法中，在原始 EEG 信号上构建卷积神经网络 (CNN) 模型。此外，根据在线 BCI 准确度将受试者分为高绩效者和低绩效者，并在各组之间比较两个分类器的性能差异。我们的结果表明，CNN 模型将所有受试者的分类准确度提高了 2.37% 到 28.28% 之间，但更重要的是，对于低绩效者，这种改进明显更大。我们的研究结果表明，在未来的 MI-BCI 系统中，DL 模型有望应用于原始 EEG 信号，特别是对于无法为传统 ML 方法产生所需感觉运动模式的 BCI 低效用户而言。
理解高低的碳 - 转换 - ...
气候政策倡议的能源融资团队在洛克菲勒兄弟基金会的支持下，研究了气候过渡风险对乌干达计划的石油行业的影响。该分析旨在对全球低碳过渡对乌干达石油的影响提供透明，平衡的评估，该量针对关键的潜在投资者（主要是SA或Total SA或Total和中国国家海上石油公司或CNOOC）和贷方，但最重要的是乌干达政府。该分析使用经济和财务建模来量化全球低碳过渡对乌干达的利用性和价值的影响Hoima省。分析包括评估如何在乌干达政府，国际投资者和贷方之间以及上游领域，EACOP和列表之间分配价值变化的评估。