XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大力推广
古吉拉特邦 2030 年可再生能源政策
出于环保考虑，古吉拉特邦大力推广太阳能，太阳能的普及率也显著提高。目前，古吉拉特邦的太阳能装机容量为 9254.56 MW 1 。屋顶太阳能装置通常可以补充消费者的电力需求，减少消费者对州电力公司的依赖，从而导致配电公司 (DISCOM) 的能源销售下降。此外，印度的配电公司还面临着许多挑战，例如高额的 AT&C 损失、糟糕的财务状况、缺乏计量、由于替代能源的出现导致交叉补贴电价下降等 2 。通过采用 OPEX 业务模式，配电公司可以自行发电，而不会损失电力销售。而电力消费者将因屋顶太阳能发电而受益，从而降低电力成本 (Gaurav Gur & Shaveta Kohli, 2018)。
CEI 行动计划 2021-2023
关于非欧盟中欧国家在欧洲一体化进程方面，过去几年出现了许多新进展。西巴尔干地区可信的扩大前景得到加强；扩大方法得到修订；西巴尔干地区雄心勃勃的经济和投资计划已出台。东欧国家已采取有利措施，与欧盟建立更紧密的联系，特别是在欧盟与东部伙伴关系的六个成员国之间建立共同经济空间。然而，一体化进程需要在各个领域采取和实施多项改革，建立透明的机构并充分尊重民主价值观和法治，发展睦邻关系和区域合作，进一步实现经济一体化，使各经济体做好应对竞争的准备，同时遵守环境标准。因此，欧盟和非欧盟中欧成员国之间关于欧洲一体化问题的知识转移被视为这一进程中至关重要和有价值的事情，并在中欧国家内部大力推广。
5G-Advanced 中用于波束管理的 AI/ML
摘要 — 在 5G 新无线电 (NR) 网络等波束成形无线蜂窝系统中，波束管理 (BM) 是一项至关重要的操作。在正在大力推广的 5G NR 标准化的第二阶段（称为 5G-Advanced）中，关键组成部分是使用基于机器学习 (ML) 技术的人工智能 (AI)。选择用于 BM 的 AI/ML 作为代表性用例。本文概述了 5G-Advanced 中用于 BM 的 AI/ML。首先介绍并比较了传统的非 AI 和主要支持 AI 的 BM 框架。然后，介绍了用于 BM 的 AI/ML 的主要范围，包括提高准确性、减少开销和延迟。最后，讨论了AI/ML在BM标准化方面的关键挑战和未解决的问题，特别是AI支持的BM新协议的设计。本文为基于AI/ML的BM标准化研究提供了指导。
基于可再生能源的工业微电网现状回顾
摘要：近年来，以可再生能源为主的电力微电网由于其相对于化石燃料具有巨大优势而得到了大力推广。如今，各国政府都开始意识到环保能源的使用，因此西班牙已向消费者提供了渐进式投资。许多微电网都安装在联网和隔离环境中，这一事实带来了技术和经济方面的新挑战。本研究旨在通过回顾与一般微电网研究相关的文献，深入研究应用于工业设施的基于可再生能源的电力微电网。随后，它将重点关注可再生能源与工业环境之间的关系。简要介绍了工业设施中储能系统的使用，描述了最常用的系统。本文回顾了微电网的最新进展，从分布式能源技术到工业微电网优化，主要目的是深入了解当前研究的趋势和方向，并进一步确定需要进一步发展的领域。
数字社会的实用主义：人工智能和神经技术的（不）重要性
摘要 2019 年的新闻头条充斥着关于“数字社会”的言论，对一系列技术带来的社会利益和危害进行了广泛的断言。这种情况似乎是伦理学研究的理想动机，事实上，关于这个主题的研究已经发表了很多，而且每天都在增加。然而，伦理研究人员可能会有一种似曾相识的感觉，因为他们回想起了几十年来大力推广的其他技术平台，从基因组学和纳米技术到机器学习。伦理研究人员应该如何应对修辞浪潮和随之而来的伦理研究？是什么让数字社会对伦理研究如此重要？在本文中，我们考虑了两个数字技术的例子（人工智能和神经技术），展示了社会和学术资源为它们提供的模式。我们认为，这种模式揭示了新兴技术所具有的社会学和伦理学意义。通过关注实用主义和科学技术研究的见解，伦理研究人员可以更好地理解这些重要特征如何影响他们的工作并相应地调整他们的方法。简而言之，我们认为推动伦理研究的意义应该植根于公众参与、对技术“先锋愿景”的批判性分析以及个人的反思态度。
能源密集型行业废热回收创新高温潜热储存决策支持系统
摘要：减少能源消耗、碳足迹、设备尺寸和成本是即将出台的能源密集型行业路线图的关键目标。从这个意义上讲，废热回收等解决方案可以复制到不同的行业（例如陶瓷、混凝土、玻璃、钢铁、铝、纸浆和造纸），因此受到大力推广。在这方面，潜热储能 (TES) 作为一种创新技术解决方案，通过回收和储存工业废热来提高整个系统的效率。为此，通过决策支持系统 (DSS) 协助选择相变材料 (PCM)。基于最相关系统参数之间的相关性，开发了一种基于 MATLAB ® 模型的简化工具，以证明跨部门方法的可行性。研究工作进行了参数分析，以评估 PCM-TES 解决方案在不同工作条件和行业下的技术经济性能。此外，还进行了多标准评估，比较了金属合金和无机水合 PCM 盐的工具输出。总体而言，无机 PCM 表现出更高的净经济和能源节约（高达 25,000 欧元/年；480 兆瓦时/年），而金属合金则具有良好的结果、更短的周期和具有竞争力的经济比；其商业发展仍然有限。
数据输入案例
数字解决方案的开发和实施在当代物流业务中尚属新鲜事物。接下来，利用 AI 或 ML 算法并利用数据的高级解决方案的潜力得到了大力推广。然而，大规模实施此类解决方案的步伐缓慢。最近的研究表明，海运供应链 (MarSC) 中的大量数据仍通过传统通信渠道传输（例如，通过电子邮件或附加的 xls、pdf、csv、xml 等文档）。因此需要人工干预来获取此信息并将其输入内部 ERP 系统中。这种做法会导致额外的劳动力、误解或故障。本研究提出了港口用户对实施基于 AI 和 ML 的数据自动处理应用程序的看法。为了实现这一目标，我们启动了一项结构化调查。调查结果表明，虽然 AI 和 ML 技术很有可能接管重复性和易出错的任务，但仍然需要人工操作员来维护客户关系或执行其他与计划相关的任务。初步调查显示，尽管基于 AI 的技术可以避免运营成本，但物流行业对此类解决方案的支付或加入开发轨道的意愿较低。
研究视野 - 剑桥大学
几乎无论我走到哪里，都能看到人工智能 (AI) 的变革潜力被大力推广，因此，它成为本期《研究视野》的焦点可谓恰逢其时。本文介绍的一些研究人员是全球人工智能专家之一，他们签署了一封公开信，肯定了这项技术的好处，并敦促谨慎发展。他们说的实际上是：“人工智能系统必须做我们希望它们做的事情。”在实现巨大希望的同时推动进步是一种复杂的平衡。它需要工程师、计算机科学家和数学家构建从数据中学习的系统，既像人类一样思考，又不像人类思考；它需要气候科学和犯罪学等不同领域的专家开发这些学习机器的创新用途；它需要研究人员在算法丰富的世界中提出有关安全、信任、透明度、保障和隐私的新问题。剑桥在机器学习、机器人技术和人工智能技术应用方面具有优势。研究不仅旨在最大限度地发挥人工智能的影响，还旨在了解如何确保该技术造福人类。这得益于两个新的研究机构——利弗休姆未来智能中心和生存风险研究中心——以及阿兰图灵研究所的创始合伙人。这些发展确实来得正是时候。2017 年 11 月，英国政府的工业战略制定
T-18 新闻通讯 - T18.Net
这次我没什么好说的。我感谢大家在过去几个月的耐心等待。我知道我发新闻通讯的速度有点慢，但从我的电脑崩溃中恢复所花的时间比我想象的要长。我非常担心 T-18 运动的“制造商”端似乎会发生什么。Thorp 从未成为过大力推广的飞机，而且随着时间的推移，它的推广似乎越来越少。我从未在任何主要出版物上看到任何关于计划或套件的广告。Classic Sport 不久前以责任原因为由将 S-18 计划撤出市场。似乎人们有点偏离了计划……哇，想象一下。我给 Eklund Engineering 和 Classic Sport 都发了一封电子邮件，想了解他们的立场和未来计划。我没有收到 Classic 的回复，但 Richard Eklund 回复说他们将出售所有剩余库存，然后只按订单生产。他们确实说过，他们将继续支持所有计划持有者，并且他们会在时间允许的情况下继续开发他们的套件。我在本期后面转载了他的回复。我也担心 SpOli Aviation 的未来。我觉得我们的政府最终会通过用户费用法案，这将对负担能力产生重大影响。我非常想知道您对这个问题的看法，并希望您能提供一些反馈。请通过电子邮件或蜗牛邮件给我发送您的评论。