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市场价格基准的计算2024-2025
解决方案ESRB-12 - 在第E-4184号决议中修改/替换电动事件报告要求的决议和一般订单的调查要求（GO）95和GO128。结果：修改投资者拥有的电力公用事业（公用事业）的事件报告要求，以阐明当前的报告要求，消除令人困惑的语言，并使所有公用事业之间的解释和应用程序保持一致。安全考虑因素：改善委员会员工如何监控和调查电动事件，并分配正确调查此类事件所需的资源。估计的成本：无需大量费用。裁决（D.）06-04-055的摘要和背景，加利福尼亚公共事业委员会（委员会）要求投资者拥有的公用事业（称为“公用事业”）通过电话或Facsimile事件向委员会工作人员报告符合特定标准的委员会。决议E-4184，于2008年8月21日批准，修改了D.06-04-055，并为公用事业提出了其他要求向委员会报告事故的要求。一般订单（GOS）95和128要求公用事业为符合某些标准的安全性电动事件建立调查程序。决议E-4184修订了D.06-04-055，通过增加必须发生的损坏阈值，以便将电动事件从20,000美元报告到50,000美元，并要求在两个小时内进行事件而不是60天。决议E-4184还建立了一个新的基于Web的报告系统，该系统允许公用事业使用指定的事件报告的佣金网页报告事件。此决议更新并修改了决议E-4184中建立的电气事件报告要求以及一般的事件调查要求
市场价格基准的计算 20220930
市场价格基准 PCIA 计算是在 D.11-12-018 中建立的，最近在 D.22-01-023 中进行了改进。2 PCIA 或 IOU 的差异金额等于 IOU 的总 PCIA 合格投资组合成本减去给定年份的投资组合市场价值。市场价值在 D.19-10-001 中定义为“以美元衡量的估计财务价值，该价值归因于 IOU 能源资源投资组合，目的是计算给定年份的电费差异调整。”3 D.19-10-001 将 MPB 定义为“与 IOU 投资组合（能源、资源充足性和可再生能源）的三个主要价值来源相关的每单位价值（而非投资组合总价值）的估计值。”4 MPB 乘以相关投资组合数量，作为整体市场价值计算的一部分。预测加法器旨在减少无差异量的不确定性，而实际上行加法器旨在使实际市场收入与预测值保持一致。能源指数能源指数是反映 IOU 符合 PCIA 资格的投资组合中每单位能源的估计市场价值的 MPB，以美元/兆瓦时 ($/MWh) 为单位。能源指数以前被称为“棕色电力指数”。5
1.5°C兼容部门基准的方法
•在这33个方案中，有32个用于为电力部门设定目标，仅选择具有区域分辨率的数据，足以使模型的建模途径到达国家 /地区。通过缩小这些方案，我们能够进一步调整国家和全球发电的基准，这些基准更有效地考虑了与电力部门脱碳相关的公平性和可行性约束。此过程在第0节中详细介绍。•这33个方案中有24个用于为建筑物的设定目标。模型途径中的数据限制意味着我们不能遵循与电力部门采用的类似方法。取而代之的是，我们在33个场景中应用了一个更简单的过滤器，并且仅保留了2020年至2030年间温室气体排放率下降速度的发达国家比在发展中国家更陡峭的情况。第4.4.2节中详细介绍了进一步的方案选择。•减轻气候变化以及部署碳去除技术的能力的责任因国家而变化很大。所有33个方案均用于设定去除技术碳的目标，鉴于与将变暖限制为1.5°C所需的技术碳去除幅度相关的大型不确定性以及扩展这些方法的可行性（Grant等人。 ，2021）。 该决定反映了捕获最广泛的观点范围的重要性，即技术碳去除可以在实现巴黎协议温度目标方面发挥的作用，同时保持文献定义的可持续性约束。，2021）。该决定反映了捕获最广泛的观点范围的重要性，即技术碳去除可以在实现巴黎协议温度目标方面发挥的作用，同时保持文献定义的可持续性约束。未来的分析可以探讨将股权关注纳入分析的方式如何影响二氧化碳去除技术的全球部署。
基准的尖峰神经网络学习方法具有不同的位置
摘要 - 提供更现实的神经元动力学的启用神经网络（SNN）已证明在几个机器学习任务中实现了与人工神经网络（ANN）相当的性能。信息在基于事件的机制中以显着降低能源消耗的基于事件的机制而作为SNN中的峰值进行处理。但是，由于尖峰机制的非差异性质，训练SNNS具有挑战性。传统方法，例如通过时间的反向传播（BPTT），已显示出有效性，但具有额外的综合和记忆成本，并且在生物学上是难以置信的。相比之下，最近的作品提出了具有不同程度的地方性的替代学习方法，在分类任务中表现出成功。在这项工作中，我们表明这些方法在培训过程中具有相似性，同时它们在生物学合理性和性能之间进行了权衡。此外，这项研究研究了SNN的隐式复发性质，并研究了向SNN添加显式复发的影响。我们在实验上证明，添加显式复发权重可以增强SNN的鲁棒性。我们还研究了基于梯度和非梯度的对抗性攻击下本地学习方法的性能。索引术语 - 启用神经网络，本地学习，培训方法，集中的内核对齐，Fisher信息。
液体基准的机械能源诱导的二氧化碳转换
我们报告了一种绿色碳捕获和转换技术，可为CO 2排放提供可扩展性和经济可行性。该技术利用镀至液体金属的悬浮液将CO 2降低到碳质固体产品中，在近室温下将O 2减少到O 2中。液体镀和式易碎的性质允许固体产物即时去角质，从而使主动位点可访问。银色棒的固体共同构件可确保循环可持续过程。总体过程依赖于机械能作为输入，从而驱动了纳米尺寸的落下底润纤维化学反应。使用以7：1的质量比以7：1的质量比例来创建反应材料时，在230 kW h的低输入能量下获得了92％的效率，以捕获和转化一吨CO 2。这项绿色技术为CO 2排放提供了一种经济的解决方案。
生成人工智能时代大型语言模型基准的不足
摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的迅速普及和新兴能力激发了公众对评估和比较不同 LLM 的好奇心，导致许多研究人员提出了自己的 LLM 基准。注意到这些基准中存在初步不足，我们着手开展一项研究，通过人员、流程和技术的视角，在基准功能和完整性的支柱下，使用我们新颖的统一评估框架，对 23 个最先进的 LLM 基准进行批判性评估。我们的研究发现了重大的局限性，包括偏见、衡量真实推理的困难、适应性、实施不一致、工程复杂性、评估者多样性以及在一次全面评估中忽视文化和意识形态规范。我们的讨论强调了在人工智能 (AI) 进步的背景下，迫切需要标准化方法、监管确定性和道德准则，包括倡导从静态基准演变为动态行为分析，以准确捕捉 LLM 的复杂行为和潜在风险。我们的研究强调了法学硕士评估方法范式转变的必要性，强调了合作努力对于制定普遍接受的基准和增强人工智能系统融入社会的重要性。
基准的机器学习方法用于癌症的合成致死性预测
合成致死性（SL）是一种遗传相互作用，当两个基因中的缺陷导致细胞死亡时发生，而单个基因中的缺陷则不会。靶向在癌症中突变的基因的SL伴侣可以选择性地杀死肿瘤细胞。用于SL筛查的传统湿lab实验是资源密集的。因此，已经开发了许多计算方法来虚拟筛选SL基因对。这项研究基准了用于SL预测的最新机器学习方法，包括三个矩阵分解和八个深度学习模型。我们使用各种数据拆分方案，负样本比例以及分类和排名任务的负抽样方法来仔细检查模型性能，以评估模型的通用性和鲁棒性。我们的基准分析了模型之间的性能差异，并强调了数据和现实情况的重要性。最后，我们建议将来以预测能力和解释性来改善SL发现的机器学习方法的未来方向。
标准互连基准的初步定义用于ON-Orbit服务演示器
总结模块化机器人系统的使用在轨道机器人技术中起关键作用。在这里，可以将具有不同有效载荷的不同模块相互结合，例如创建卫星。连接模块，所谓的标准互连（SIS）具有多功能特征，例如允许机械和电气连接以及数据传输，并且在必要时也需要调节热分布。在欧盟Horizon 2020项目Peraspera项目的运营赠款（OG）期间，将在基准测试概念的帮助下评估三个SIS，以对最适合的轨道示范任务提出建议。本演讲将在时期，涉及的SIS和基准测试概念的结构中突出计划的演示场景。关键字：空间机器人，标准互连，轨道示范，