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基于模型的电力系统转型场景回顾
政策制定者目前面临的挑战是支持合适的技术组合以实现电力系统脱碳。由于技术和部门多种且相互依赖，以及降低成本和减少排放等目标相互对立，能源系统模型被用于制定实现脱碳电力系统的最佳过渡路径。近年来，该领域的研究有所增加，多项研究使用能源系统建模 (ESM) 来阐明国家电力系统的可能过渡路径。然而，在许多情况下，大量基于模型的研究使政策制定者难以驾驭研究结果并将不同的路径浓缩为一个连贯的图景。我们对瑞士、德国、法国和意大利的 ESM 出版物进行了深入审查，并分析了有关发电组合的主要趋势、关键供应和存储技术趋势以及需求发展的作用。我们的研究结果表明，关于 2030 年和 2050 年的技术组合提出了不同的解决方案，并非所有解决方案都符合当前的气候目标。此外，我们的分析表明，天然气、太阳能和风能将继续成为电力系统转型的关键参与者，而储能的作用仍不明确，需要更明确的政策支持。我们得出的结论是，由于每个国家的目标和当前的能源格局不同，不同的选择似乎成为突出的转型途径，这意味着每种情况都需要制定单独的政策。尽管如此，国际合作对于确保到 2050 年电力系统迅速转型至关重要。
今天在场景分析中的挑战
使用传感器和其他边缘设备网络，越来越多的行业跨多个行业的客户端正在创建现实世界中空间的数字表示形式，从而汇总了这些观点，并为自动操作提取智能。目前，在智能传感器市场中，传统的非偶像解决方案（单角）方法普遍存在。这可以定义为用于单个场景分析用例的特定传感器。尽管有些有用，但是这些解决方案不允许以连接或以其他方式智能的方式跟踪多个动作或方案。单峰解决方案的替代方案是多模式传感，它允许跟踪多个活动。不幸的是，多模式传感解决方案通常在完全专有的环境中找到，在这些环境中，客户“锁定”到特定的供应商。在许多情况下，这些多模式系统是为特定应用程序构建的，不能轻易实施或用于更广泛的客户群。这种缺乏灵活性和可及性阻碍了多模式技术可以带来的价值主张，以使数字化工作的数字化复杂性。
使用Norta模型生成洪水场景
已经开发了几种随机编程模型，用于关键基础设施对极端洪水事件的弹性决策。生成此类模型的洪水场景需要在复杂的计算基础架构上运行高级洪水模型（例如，不同的飓风强度水平，轨道等。），这可能并不总是实用。为了解决这个问题，在这项研究中，我们提出了一种基于正常的（Norta）基于模型的洪水场景生成方案，该方案需要更少的计算资源。我们使用所提出的方法生成的场景可以保留感兴趣的位置的洪水高度的相关性，在我们的情况下，电力传输网格的变电站位置。我们使用案例研究证明了方法的疗效，该案例使用合成功率网格与实际的得克萨斯州电网具有统计相似之处，以及由国家大气和海洋管理局开发的洪水图，代表了德克萨斯州的暴风雨风险。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。
DVB场景 - 第65期 - 2025年3月
在2020年1月担任这个角色后，似乎是一个适当的时刻，可以反思我过去五年中学到的东西。第一个（五个，自然！）我了解到的是，很难就真正的共识达成共识。DVB对这一基本原则的承诺有时会导致在与我们行业的需求保持同步方面遇到困难。我们会不时听到包括我自己的挫败感，但我相信DVB能够使正确的行业领导者团结起来，尤其是从竞争公司到共同目标。成功在于，尽管单个公司的利益可能有所不同，但能够遵守这些目标。这仍然是可能的，幸运的是仍然发生。第二。就像雪球一样，创新可以促使进一步的创新。虽然我以前在DVB成员公司中的角色经常与创新有着深远的联系，但我也许并没有期望在发展组织中看到这么多创新。对我来说很明显，由于标准的发展而产生的创新与与专有技术相关的创新一样重要，后者通常是在前者建立的。创建标准也可能是创新的有效引擎，正如我在过去五年中在多个领域所见过的那样。插图可能是DVB-I服务发现功能中的智能集成到DVB本机IP（DVB-NIP）交付解决方案中，从而产生了良好的，进化和一致的媒体交付生态系统。三，不会有任何DVB-T3，S3或SX 3。该领域的几个玩家已经将他们的产品依靠，并添加了自己的不同功能。这不仅是因为天空不是极限（香农教授为我们定义了），而且最重要的是，今天我们的行业挑战已从带宽问题转移到内容发现。因此，我们的“ DVB-I服务发现”
测试自动驾驶系统的场景生成
摘要：SOTIF-Standard（ISO 21448）建立了基于方案的测试，作为用于验证和验证高级驾驶员保障系统（ADAS）和自动化驾驶系统（ADS）的最先进的测试。但是，SOTIF标准缺乏选择用作测试用例的方案的详细信息。因此，缺少SOTIF的细节阻碍了其实际应用。在本文中，我们分析了现有的场景生成技术，并讨论了它们是否生成符合SOTIF的方案套件。随后，我们利用可变性建模技术来应对两个保持开放的基本挑战：如何建模整体方案空间以及如何实际覆盖它？我们详细阐述了与生成符合SOTIF兼容的场景相关的采样策略和覆盖标准。最后，我们使用突变测试来评估和比较生成的方案套件，以表明场景套件检测潜在故障的能力。
基于形状的措施改善场景分类
摘要 - 分配证据表明，在大型数据集上训练的深神经网络模型偏向颜色和纹理信息。人类可以轻松地从图像以及边界轮廓中识别对象和场景。中级视觉的特征是通过一组所谓的格式塔分组规则重组和组织简单的主要特征为更复杂的特征。虽然在人类文献中进行定性描述，但迄今为止缺少这些感知分组规则的计算实施。在本文中，我们为在复杂场景中检测基于轮廓的线索的检测贡献了一组新型算法。我们使用内侧轴变换（MAT）根据这些分组规则在局部评分轮廓。我们通过两种方式证明了这些线索对场景分类的好处：（i）当强调感知分组信息时，人类观察者和CNN模型都最准确地对场景进行了分类。（ii）与使用未加权轮廓相比，使用这些措施加权轮廓可以显着提高CNN模型的性能。我们的工作表明，即使这些度量直接从图像中的轮廓计算出来，当前的CNN模型似乎并未提取或利用这些分组提示。
以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。
