随着可再生能源在沙特阿拉伯和阿联酋等国家获得发展,对电池存储、高压直流输电和柔性交流输电等电网灵活性技术的需求将飙升。然而,为了促进对这些技术的投资,重组存储投资的政策框架至关重要。此外,严格的电能质量标准和政策对于该地区向可再生能源的平稳过渡至关重要。此外,埃及和南非等面临挑战的发展中国家可能需要政府的资金支持,以通过这些技术推进其清洁能源之旅。通过解决这些因素并提供必要的支持,MEA 地区可以有效地拥抱可持续的能源未来。
摘要 机器学习 (ML) 越来越多地融入各个领域的决策制定,引发了人们对道德、合法性、可解释性和安全性的担忧,凸显了人类监督的必要性。作为回应,可解释人工智能 (XAI) 应运而生,它通过提供对 ML 模型决策的洞察,并让人类了解底层逻辑,从而成为一种增强透明度的手段。尽管现有的 XAI 模型具有潜力,但通常缺乏实用性,无法提高人机性能,因为它们可能会引入过度依赖等问题。这强调了以人为本的 XAI 需要进一步研究,以提高当前 XAI 方法的可用性。值得注意的是,目前的大部分研究都集中在 XAI 与个体决策者之间的一对一互动上,忽视了现实世界场景中人类群体使用 XAI 进行集体决策协作的多对一关系的动态。在这项最新工作中,我们借鉴了以人为中心的XAI研究的当前成果,并讨论了如何将XAI设计过渡到群体AI交互。我们讨论了XAI从人机交互过渡到群体AI交互的四个潜在挑战。本文有助于推动以人为中心的XAI领域的发展,促进群体XAI交互的讨论,呼吁在该领域进一步研究。关键词 可解释AI,群体AI交互,交互设计
我们很高兴代表会议组织者Eurodis-rare疾病欧洲,共同组织者孤儿,以及所有其他会议伙伴参加第12届欧洲稀有疾病和孤儿产品2024会议,以混合形式举行,均在布鲁塞尔和在线的5月15日在2024年5月15日在布鲁塞尔和在线。全球公认是最大的,由患者主导的罕见疾病政策事件,ECRD 2024是在比利时欧盟理事会总统任职的主持下组织的。今年会议的总体主题是行动范围:罕见疾病的开创性解决方案。
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架,用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而,马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后,但忽略环境模型的不确定性,在实际情况下,环境模型无处不在。在这项工作中,我们开发了一种理论解决方案,以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说,我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。,我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构,其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外,我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明,该算法达到了多样性发作的复杂性E O(Sa 2 H 5 ϵ −2),用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字:强大的马尔可夫游戏,模型不确定性,强大的相关平衡,加固学习
这一天,此时,在这个地方,佛罗里达国际大学的学生团体参议院确实向学生团体总统的办公桌提出了这项决议,以签名或否决。参议院已根据佛罗里达国际大学的学生政府协会的宪法和法规,通过了该决议及其所有伴奏。是真诚地提出的,而参议院的官员已经贴上了签名,以确认该决议已遵守适当的程序并且有效。参议院将等待您的决定。
为了管理灵活性服务,ENEL X最先进的网络操作中心(“ NOC”)于2011年在都柏林的“硅码头”建立为我们的高级网格监控中心。它是需求响应服务的真正控制中心。这是所有能源调度都均经过行动,监控和管理的地方。通过NOC,我们运营着全球最大的灵活能源资产投资组合,以减少全球碳排放并促进我们运营的所有国家 /地区的国家电网稳定性。我们目前在18个国家 /地区管理9.4 GW*需求响应,并在全球范围内从15,000个企业网站流式传输数据。NOC管理的功率负载分布在75个以上的需求响应计划中,这些响应计划在动态和监管方面差异很大。
Arvind 成立于 1931 年,现已发展成为一家制造巨头,专门生产本地纺织品。目前,该集团旗下有四家上市公司。Arvind Limited 是一家纺织品到零售集团,专注于纺织品、服装、先进材料、环境解决方案、电信和全渠道商务。Arvind Limited 是一家纺织品综合解决方案提供商,为全球客户群提供强大的从纤维到时尚的服务。Arvind Fashions Ltd 是印度排名第一的休闲和牛仔服饰公司,是一家生活方式巨头,拥有强大的时尚品牌组合,可满足各个子类别和价位的消费者的需求。Anup Engineering 专门从事制作
尽管该行业的环境进步令人钦佩,但建造和建设共同造成了约40%的全球碳排放量。仅操作排放(从用于加热,凉爽和光建筑物的能源)占28%。因此,正在概述在建筑环境中对业务领导力的新定义。在全球范围内,体现的碳负责每年的温室气体排放量的11%。随着对运营官方的理解的增加,未来40年中具体碳排放的影响将变得越来越重要。对变革的需求和渴望:我们只会满足我们不断增长的人口的需求以及
摘要每年,生物碳泵(BCP)将大量碳从海面传输到内部。这种转移的效率在地理上有所不同,是大气 - 海洋二氧化碳平衡的关键决定因素。传统上,注意力集中在解释这种转移效率(TE)中的地理变化,以便理解它,这种方法导致了矛盾的结果。在这里,我们结合了观测值和建模,以表明TE的空间变异性可以用碳通量衰减的季节性变异来解释。我们还表明,由于采样日期和持续时间的差异,季节性可以解释已知的全球TE全球估计值之间的对比。我们的结果表明,在TE中年度平族模式的机械解释中谨慎,并证明可能需要季节性和空间解决的数据集和模型来生成对BCP的准确评估。
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