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聚合需求响应系统中的产消合一
近年来，可再生能源和节能技术的日益普及，正在掀起一股走向更可持续社区的新潮流。了解能源消耗对于优化资源和实施生态趋势非常重要。本文将电力消费者整合到一个合作框架中，通过聚合器规划可持续的智能社区，该框架根据从消费者和服务提供商收集的可用可再生能源供应重新分配消费者的需求。聚合需求响应还包括通过微型发电能力参与能源生产活动的消费者。通过定义社区和消费者行为场景，对不同类型的需求偏好进行特征研究，并通过声誉因素进行验证。结果表明，该系统能够根据消费者和/或产消者的偏好和贡献充分管理需求重新分配。此外，本研究分析了西班牙当前有关需求灵活性、需求聚合和微型发电能力的能源政策及其规定。最后，还通过一系列调查研究了微型发电的接受度、聚合器和产消者在调度过程中的作用。
德国可再生能源产消合一发展的商业模式创新
摘要：自 2000 年以来，德国可再生能源产消者的数量迅速增加。然而，产消者的发展面临并将继续面临各种经济、社会和技术挑战，这引发了许多创新商业模式 (BM) 的出现。本文通过研究德国的两项 BM 创新（P2P 电力交易和小型产消者的聚集），借鉴商业模式和社会技术转型理论，丰富了以产消者为导向的 BM 的实证基础。采用了多种定性数据收集方法，包括文档分析和半结构化专家访谈。我们发现，虽然这两种 BM 都有可能解决德国可再生能源产消者发展面临的挑战，但小规模产消者对这两种 BM 的参与迄今为止一直有限。我们确定了在德国扩大这些 BM 以促进产消者发展的各种内部和外部驱动因素和障碍。尽管存在这些障碍，但针对产消者的聚合和集中式 P2P 也可能被公用事业等现有市场参与者所采用。另一方面，分散式 P2P 在扩大规模方面仍面临重大的内部和外部障碍。基于分析，本文针对已确定的驱动因素和障碍提出了政策建议。从理论角度来看，我们的研究结果提供了进一步的证据来挑战对利基参与者和现有参与者的二分法理解，后者通常被认为抵制激进的创新。
欧盟产消合一技术的潜力 - CE Delft
家庭和企业越来越多地参与自己的能源生产和储存。他们不仅消耗能源，还积极参与利用可再生能源生产能源，例如在屋顶安装太阳能光伏。这些所谓的产消者可以单独行动，也可以作为更广泛集体的一部分行动。无论哪种方式，他们的行动都有助于实现国家和欧盟的能源和气候目标，增强公民的权利，提高他们对从化石能源向可再生能源的持续转变的认识。欧盟许多国家的产消者数量正在增加，但欧盟公民对未来能源系统的贡献程度总体情况尚不明确。为了加深对整个欧盟+英国产消者主义整体潜力的了解，CE Delft 开发了 CEPROM 模型。该模型旨在回答以下问题：欧盟公民和第三产业企业（服务提供商）在多大程度上可以以产消者的角色为能源转型做出贡献？ CEPROM 模型是 CE Delft 2016 年研究“欧盟能源公民的潜力”（CE Delft，2016 年）中使用的模型的更新版。它是在 PROSEU 项目中开发的，该项目是一项欧盟资助的研究项目，汇集了来自七个欧洲国家的 11 个项目合作伙伴，旨在使可再生能源生产消费者现象成为欧洲能源联盟的主流。本报告中介绍的大部分内容也在 PROSEU 的可交付成果 D5.2（关于地方、国家和欧盟情景的报告）中进行了报告。这份补充报告旨在提高欧盟范围内情景的可访问性，并将结果与 2016 年研究的结果进行比较。
如何发展共享经济？创造产消合一者！
共享经济改变了许多商业规则。其中一条规则就是企业的角色，以及——更为重要的是——消费者的角色，消费者可以扮演两个角色，既是提供者又是消费者，即“产消者”。因此，发挥共享经济力量的关键网络效应是让单边用户，即消费者（例如 Airbnb 客人）或提供者（例如 Airbnb 房东）增加第二个角色，既是提供者又是消费者，从而成为产消者（例如 Airbnb 客人和房东）。令人惊讶的是，没有研究调查过这一重要现象，也没有衡量单边用户如何成为产消者。一项对 305 名 Airbnb 用户的在线调查显示，信任和感激对服务提供者和消费者扮演各自角色成为产消者的意愿有显著的正向影响，感激和信任程度高的人成为产消者的意愿最高。然而，消费者和提供者在信任和感激如何影响他们成为产消者的意图方面存在显著差异。这项研究扩展了我们对信任和感激的理解，并强调了共享平台从单边用户池中创造产消者的潜力。此外，它还通过首次实证测量用户在共享经济中成为产消者的意图，为产消者和共享经济文献做出了宝贵贡献。我们讨论了研究结果对从业者的影响，并提出了未来的研究如何帮助利用共享经济。
DDMDE消除了DNA引导的DNA靶向质粒侵袭
水平基因转移是细菌进化的关键驱动力，但它也通过引入侵入性的移动遗传元素给细菌带来了严重的风险。为了应对这些威胁，细菌开发了各种防御系统，包括原核生物Argonautes（Pago）和DNA防御模块DDMDE系统。通过生化分析，结构测定和体内质粒清除分析，我们阐明了DDMDE的组装和激活机制，从而消除了小型多拷贝质粒。我们证明了一种类似pago的蛋白DDME充当催化性，DNA引导，靶向DNA靶向防御模块。在存在引导DNA的情况下，DDME靶向质粒并募集二聚体DDMD，其中包含核酸酶和解旋酶结构域。与DNA底物结合后，DDMD从自身抑制的二聚体转变为活性单体，然后沿着并裂解质粒。一起，我们的发现揭示了DDMDE介导的质粒清除的复杂机制，从而为针对质粒入侵的细菌防御系统提供了基本见解。
锥虫化学疗法的消化性chagas病
IL21，TNF; CXCL9，CXCL10，CCL5），转录因子（例如 stat1，-2，-3，-6，irf1，-8），细胞毒性淋巴细胞196IL21，TNF; CXCL9，CXCL10，CCL5），转录因子（例如stat1，-2，-3，-6，irf1，-8），细胞毒性淋巴细胞196
格问题的量子算法
我们给出了一个多项式时间量子算法，用于求解具有确定多项式模噪比的带错学习问题 (LWE)。结合 Regev [J.ACM 2009] 所示的从格问题到 LWE 的简化，我们得到了多项式时间量子算法，用于求解所有 n 维格在 ˜ Ω(n4.5) 近似因子内的决策最短向量问题 (GapSVP) 和最短独立向量问题 (SIVP)。此前，还没有多项式甚至亚指数时间量子算法可以求解任何多项式近似因子内所有格的 GapSVP 或 SIVP。为了开发一种求解 LWE 的量子算法，我们主要介绍了两种新技术。首先，我们在量子算法设计中引入具有复方差的高斯函数。特别地，我们利用了复高斯函数离散傅里叶变换中喀斯特波的特征。其次，我们使用带复高斯窗口的窗口量子傅里叶变换，这使我们能够结合时域和频域的信息。使用这些技术，我们首先将 LWE 实例转换为具有纯虚高斯振幅的量子态，然后将纯虚高斯态转换为 LWE 秘密和误差项上的经典线性方程，最后使用高斯消元法求解线性方程组。这给出了用于求解 LWE 的多项式时间量子算法。
关于3D高斯分裂和最佳投影策略的误差分析
摘要。3D高斯碎片在实时神经渲染中引起了广泛的关注和应用。同时，人们对这种技术在稀疏观点中的限制，绩效和鲁棒性等方面引起了人们的关注，从而导致了各种改进。然而，显然缺乏关注分裂本身固有的局部仿射近似引入的投影错误的基本问题，以及这些错误对照片真实渲染质量的结果影响。本文介绍了3D gaus-sian脱落的投影误差函数，从投影函数的一阶泰勒膨胀开始，从剩余的误差开始。分析建立了误差与高斯平均位置之间的相关性。subsemess，利用功能优化理论，本文分析了该函数的最小值，以提供最佳的投影策略，以涉及最佳的高斯分裂，这可以使各种摄像机模型可观。实验验证进一步提出了这种投影方法可以减少伪影，从而导致更令人信服的现实渲染。
压缩热环境中高斯熵不协的时间演化
摘要。我们描述了由两个非耦合玻色子模式组成的系统的高斯量子不和谐的马尔可夫动力学，分为两种情况：当它们与一个共同的压缩热浴接触时，以及当它们各自与自己的压缩热浴相互作用时。这项研究是在基于完全正量子动力学半群的开放量子系统理论框架下进行的。我们取初始压缩热态，并表明高斯量子不和谐的行为取决于浴参数（温度、耗散系数、压缩参数和压缩相）以及系统的初始状态（压缩参数和平均光子数）。我们表明，由于环境的影响，高斯量子不和谐随时间衰减，渐近趋于零。我们还将高斯量子不和谐与高斯几何不和谐进行了比较。
基于高斯混合模型算法的客户细分和分析
摘要。数字时代改变了业务范式，数字营销成为处理现代市场动态的关键要素。在线内容消费中，消费者行为的变化鼓励公司利用数字技术来吸引更广泛的受众并亲自联系。对消费者购买行为的深刻了解至关重要，使公司能够设计响应式和相关的营销策略。这项研究还强调了面对激烈竞争，将客户购买行为细分的重要性。通过使用高斯混合模型（GMM）算法的聚类分析，消费者支出数据被减少并分组为群集，使公司能够了解消费者的偏好和趋势。实验表明，有4个最佳簇作为基本信息以进行进一步分析。每个集群都会带来营销策略，例如强调健康和积极的生活方式，提高特定产品的销售以及对低支出集群的教育。此分析还强调了数据预处理和特征选择在确保聚类结果准确性方面的重要性。