纳入广泛的可能天气条件对于稳健的概率建模至关重要。过去,大量历史天气记录被直接用于表示可能的未来条件的分布;然而,随着气候变化的影响在历史记录中变得越来越明显,这一常见假设受到质疑。历史数据中变暖趋势的存在在西南部尤为明显,自二十世纪中叶以来,那里夏季极端高温的频率急剧增加(见图 A-6)。如果观察到的变暖趋势继续下去,仅从历史观测到的天气数据中抽样的传统分析有可能无法捕捉到更热的极端温度和由此导致的可靠性事件。
GLUE [Wang et al., 2019a] 或 ImageNet [Deng et al., 2009] 等基准通常被提升为验证任何给定模型性能的基本常见任务的定义。因此,通过这些基准数据集证明的主张通常远远超出了它们最初设计的任务,甚至超出了最初的开发目标。尽管这些基准被展示和接受为通用能力进步的标志,但它们也存在明显的局限性。事实上,它们的开发、使用和采用的现实表明了一个构造有效性问题,其中所涉及的基准——由于它们在特定数据、指标和实践中的实例化——不可能捕捉到任何代表对它们的普遍适用性的主张的东西。在本文中,我们阐明了对
在本案例研究中,我们从可持续金融的角度分析了航空公司法航 - 荷兰皇家航空 (以下简称 AFK)。正如我们在飞利浦案例研究 (Schramade and Schoenmaker, 2019) 中所述,分析师经常难以将可持续性融入投资分析中,部分原因是可持续性与具体情况息息相关,难以在评级和其他标准化中捕捉到。案例问题和答案为分析师提供了将可持续性融入投资 (和信贷) 分析的工具。AFK 的背景与飞利浦截然不同,因为 AFK 在 S、E 和 F 之间存在严重的紧张关系。因此,尽管使用了同一组问题(见下一节),但我们得到的答案、优先级和后续问题与飞利浦案例截然不同。
摘要:发明一种“完美模仿”思维的机器的雄心似乎源于发明“完美模仿”自然的机器的逻辑结果。从透视图到摄影,西方艺术科学利用镜头和镜子等机械手段复制我们对自然的视觉体验。它的主要关注点一直是将大自然的“魔力”捕捉到图片的“合成瞬间”中。事实上,视觉艺术的主要成就可以被描述为视觉增强。同样,逻辑科学充分利用计算机来模拟我们的思维体验,其主要目标似乎只不过是以某种人造魔法的形式重现思维的本质。否则,我们还能如何模拟人类思维?信息处理的认知体验在多大程度上可以被视为思维增强?
虽然我们使用了所有可用数据,但我们可能没有捕捉到所有相关支出。例如,我们的研究不包括赞助商、供应商或艺术家在活动期间产生的支出。如果这些方产生了额外的设置、制作或宣传费用,则不会将其纳入分析。此外,许多调查受访者(包括 24% 的圣安东尼奥居民)表示,如果活动在圣安东尼奥以外举办,他们会前往参加。由于这些圣安东尼奥居民愿意前往圣安东尼奥以外的地方参加此次活动,因此在圣安东尼奥举办 Valero Alamo Bowl 保留了他们在圣安东尼奥的支出。这种保留效应未包括在我们对经济影响的估计中。
4 这些特质因素还可以捕捉到偏好对于 E t 和 xt 的变化。有关品味变化的讨论,请参阅 Train (2009) 和 Galanis 等人 (2022)。5 允许特质因素以负面的方式影响偏好既不失一般性,又可以更直观地讨论结果。6 我们对每个因素进行 z 变换,使它们具有可比性。通过 z 变换,我们将变量/分布转换为一组 z 值,其平均值等于 0,标准差等于 1。7 其中一个方面与腐败有关。Fredriksson 和 Neumayer (2016) 认为,控制腐败会促进气候行动,因为有效的气候缓解政策需要克服承担成本的有组织团体的反对(Finnegan,2022 年)。
本报告有两个目的。首先,它记录了美国国家可再生能源实验室 (NREL) 如何为国家输电研究确定和分析 IREZ。由此产生的透明度将有助于输电供应商及其利益相关者评估和证明 IREZ 在其区域输电规划中的实用性。第二个目的是为区域输电供应商提供指导,如果他们选择自己对可再生能源区域进行分析。本报告的作者承认,当地因素会强烈影响新输电的选择,而且其中许多因素很难在国家分析中捕捉到。报告的第 4 部分将 NREL 使用的 IREZ 方法转换为可由规划区域和州实施的步骤。每个步骤都可以根据公开信息和利益相关者的意见来制定。
加州未能积极追求稳定的加速目标,因此遭遇挫折。作为 SWITCH 模型的开发者,我非常熟悉能源系统建模的好处,但也知道使用传统模型会导致“分析瘫痪”,这些模型强调成本,低估或完全无法捕捉公正转型的好处。现有模型中没有很好地捕捉到的两点足以说明这一点:• 建设可再生能源项目比简单地运营现有的化石燃料发电厂更便宜 4 • 可再生能源和能源效率相对于化石燃料的好处是显著的:我们观察到,在可再生能源、能源储存和能源效率上投资每美元所能创造的就业机会比化石能源项目多出两到三倍。5
年温度变化:评估 20 年间隔内的平均影响有助于解释环境的变化性质。但与此同时,这种方法可能无法捕捉到具有重大经济后果的急性高温事件。例如,仅在 2020 年,凤凰城就打破了 100°F(145 天)以上天数的记录。虽然本研究没有提供特定短期事件期间的结果,但在整个分析过程中都注意保持年温度变化:温度预测基于真实历史数据的变化,对十个全球气候模型 (GCM) 1 进行了不作为成本分析以呈现一系列结果,并在所有处理结束时对时间段进行平均,以保持每日温度变化的峰值和谷值。2