过去的研究努力了解哪些技术因素可以改善对人工智能的信任行为(例如透明度;[11],[12])。然而,人类是否信任他们的人工智能队友不仅取决于人工智能的特征,还取决于人类的特征。因此,研究表明,个人对同一人工智能的可信度感知各不相同 [3]。团队成员对人工智能团队成员的理解(例如人工智能素养;[13])、对人工智能特征的感知(例如有用性;[14])或与此类技术互动的经验 [7] 可能有所不同,从而影响他们的信任。此外,个体差异(例如信任倾向;[3])或情境变化 [15] 可能会进一步导致团队成员对人工智能的信任以及随后的信任行为(例如是否依赖人工智能;[16])之间的差异。总而言之,人类根据个人特有的各种因素来评估他们对人工智能团队成员的信任。因此,我们提出:
Corvus 分析借助 eCrime.ch 的支持数据得以实现。本报告仅供一般指导和参考之用。本报告在任何情况下均不得用作或视为特定的保险或信息安全建议。本报告不应被视为对本文所含事项的客观或独立解释。
摘要:Power-to-X 工艺将可再生能源转化为可储存的液体或气体,被认为是实现能源系统脱碳和补偿可再生能源发电波动性的关键方法之一。在此背景下,人们正在讨论和测试生产“绿色”氢和氢基衍生物,将其作为能源密集型工业部门的可能解决方案。鉴于电力和天然气价格持续大幅上涨,以及生产系统对可持续能源供应的需求,在考虑氢的可能利用途径时,还应考虑非能源密集型企业。这项工作重点关注以下三种利用途径:“氢作为可重新转化为电能的储能系统”、“公司车辆的氢移动性”和“直接使用氢”。对这三条路径进行了开发、建模、模拟,并随后在经济和环境可行性方面进行了评估。为测试设置了不同的光伏系统配置,标称功率范围从 300 kW p 到 1000 kW p 。每个系统都配备一个输出功率在 200 kW 至 700 kW 之间的电解器和一个输出功率在 5 kW 至 75 kW 之间的燃料电池。在这些基本配置中,还有与电池存储系统相关的其他变体。此外,对于每种光伏系统规模,都会模拟一个不带电池存储和氢技术的参考变体。这意味着最终每条使用路径都有 16 种变体需要模拟。结果表明,在具有合适能源系统设计的变体中,这些使用路径在成本方面已经构成了化石燃料的合理替代方案。对于“氢作为能源存储系统”路径,使用 750 kW p 光伏系统可以实现 43 至 79 ct/kWh 之间的电力生产成本。“氢能流动性”的成本为 12 至 15 ct/km,而“直接使用氢气”路径的成本为 8.2 欧元/千克。通过用现场生产的可再生能源取代德国的电力结构或用氢替代化石燃料,这三种途径都实现了环境效益。结果证实,在制造企业中使用氢作为存储介质在经济和环境上都是可行的。这些结果也为进一步的研究奠定了基础,例如,在涉及多种利用途径组合的场景中,氢技术的详细运营策略。这项工作还介绍了本项目开发的基于模拟的方法,该方法可以转移到进一步研究中的类似应用中。
I.简介本指南为赞助商,调查人员和其他有关方面提供了有关在临床试验中实施分散元素的建议。2个分散元素允许与试验相关的活动在方便的试验参与者方便的位置进行远程发生。分散的要素可以包括远程医疗3访问,与审判人员进行3次访问,远程试验人员的家庭访问或与当地医疗保健提供者(HCPS)4访问(请参阅第二节和III.B)。在本指南中,一项分散的临床试验(DCT)是指临床试验,其中包括分散元素,该试验在传统临床试验地点以外的其他位置发生了与试验有关的活动。FDA对医疗产品的调查的监管要求对于试验
摘要:本文讨论了电动汽车充电站的分散式电力调度。电力调度问题通过实时 Stackelberg 博弈解决。在这个博弈中,领导者是电动汽车充电站 (EVCS),追随者是电动汽车。EVCS 的偏好被设计为自给自足、为电动汽车提供充电服务以及维持电池储能系统的能量水平,这些偏好通过不同的效用函数来描述。此外,追随者的偏好是最大化他们的电动汽车充电功率。学习算法利用共识网络以迭代分散的方式达到广义 Stackelberg 均衡,作为电动汽车之间的电力调度。模拟中的静态和动态案例研究都验证了所提策略的成功实施、对不确定性的灵活性以及对电动汽车数量的可重构性。与以电动汽车平均充电时间、电池储能系统充放电次数、电网能量交换为衡量标准的集中式基准策略相比,该策略也具有优异的性能。最后,建立了一个缩小规模的实验实现,以验证基于博弈论的策略的功能性和有效性。
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本文 1 旨在建立一个框架,指导一个由简单、专业化、自利的代理组成的社会解决传统上被认为是单一的单代理顺序决策问题。使用分散式方法集体优化一个中心目标之所以具有挑战性,是因为难以描述非合作博弈的均衡策略概况。为了克服这一挑战,我们设计了一种机制来定义每个代理的学习环境,我们知道对于该代理,全局目标的最优解与代理优化其自身局部目标的纳什均衡策略概况相一致。社会作为一个代理经济体发挥作用,代理通过相互买卖操作环境状态的权利来学习信用分配过程本身。我们推导出一类分散式强化学习算法,它们不仅适用于标准强化学习,还适用于选择半 MDP 中的选项和动态组成计算图。最后,我们展示了社会固有的模块化结构对于更有效的迁移学习的潜在优势。
执行摘要:创新和分散能源市场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 分销边缘的消费设备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 网络技术:能源区块链. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 创新对公用事业商业模式的影响. . . . . . . . . . . . . . . 14 数字技术可降低交易成本. . . . . . . . . . . . . . . . . 15 电网服务市场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
优先考虑透明度,不变性和包容性,使利益相关者能够民主参与组织过程。区块链通过允许对所有行动和交易进行审查来确保信任和问责制(Buterin 2014)。Daos对供应链管理的好处:在供应链管理中实施DAO可以带来许多好处,从而彻底改变了供应链的运作方式。一些关键优势包括:透明度:DAO通过记录共享分类帐上的所有活动,促进信任,并提供对商品,资金和信息流的明确见解(Lim等人2021)。可追溯性:基于区块链的DAO创建了交易的不变历史,包括所有权转让,认证和质量检查。通过识别伪造或不道德实践等问题来加强消费者的信任(Lim等人2021)。效率和自动化:Daos用智能合约,自动化任务并通过删除中介来降低成本的供应链。这提高了操作效率并最大程度地减少了手动工作。公平和协作的治理:DAOS通过智能合同投票提供包容性决策,确保利益相关者之间的公平,信任和一致性(Rikken,Janssen&Kwee 2019)。可持续性和道德:Daos通过验证产品真实性,跟踪排放和执行合规性,促进生态友好和道德实践,使消费者能够做出负责任的选择(Han&Fang 2024)。2017)。3。利用区块链弹性和信任:DAOS在分散的区块链上运作,通过减少脆弱性,防止数据操纵并通过共识驱动的决策来增强供应链的弹性(Zheng等人(Zheng等)