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录用稿件，非最终出版稿
引用本文: 种峻楷, 胡广超, 高建明, 霍向涛, 郭敏, 程芳琴, 张梅.面向未来“双碳”形势下低阶煤高值化利用研究进展与思考[J].北科 大：工程科学学报 , 优先发表.doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.10.02.001 CHONG Junkai, HU Guangchao, GAO Jianming, HUO Xiangtao, GUO Min, CHENG Fangqin, ZHANG Mei.Research progress and new thoughts for high-value utilization of low-rank coal according to the future “dual-carbon” policy[J].Chinese Journal of Engineering , In press.doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.10.02.001
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
最终报告
本报告介绍了美国国际开发署/津巴布韦双边自然资源管理项目 (613-0241) 第二阶段 (NRMP II) 的正式中期评估结果。该项目支持土著资源公共区域管理计划 (CAMPFIRE)，这是津巴布韦独有的一项举措，旨在通过将某些公共财产资源的所有权从中央政府转移到当地社区来实现社区发展和保护目标。该计划正式开始于国家公园和野生动物管理局决定将移动资源（野生动物）的使用权下放给农村地区。除了某些管理职责外，分散治理还使当地居民能够以与成熟行业相关的奖杯费的形式获得大量收益。几年后，即 1989 年，美国国际开发署开始通过其区域自然资源管理项目 (NRMP I) (690-0251.13) 支持 CAMPFIRE。这个以地理为重点的试点阶段于 1994 年重新设计为双边 NRMP II（1600 万美元），其中包括通过美国国际开发署地区办事处（450 万美元）继续提供资金。双边管理的项目自 1995 年底开始有效实施，范围覆盖全国，为 CAMPFIRE 向其他本土资源多样化发展提供了支持。在最近延期后，NRMP II 计划持续到 2000 年 9 月 30 日。
最终报告
1) 任务和方法 1 2) 介绍 2 3) 建议 4 4) 概述 7 5) 通过立法实现现代化 18 5.1 系统运营商现代化 18 5.2 监管机构现代化 31 6) 基础设施 46 7) 可靠性 52 7.1 2023 年 2 月 3 日至 5 日——危险的千钧一发之际 55 7.2 资产管理的重要性 57 7.2.1 资产管理 57 7.2.2 木杆管理 60 7.2.3 植被管理 62 8) 电信 64 9) 可负担性 66 10) 结论 70 11) 参考文献 71 12) 附录 74 图表列表 图 1：新斯科舍省按燃料类型划分的发电量（2019 年） ________________________________________ 16 图 2：北美独立系统运营商 ___________________________________________ 27 图 3：加拿大大西洋地区风速 ____________________________________________________________ 29 图 4：2023 年 2 月 4 日，按发电源划分的能源供应 ___________________________________________ 56 表格列表 表 1：新斯科舍省电力可靠性指数 ______________________________________________________ 54 表 2：新斯科舍省电力资产管理差距 __________________________________________________ 58
最终项目报告
作者非常感谢 Mike Optis（前美国国家可再生能源实验室）和 Julie Lundquist（科罗拉多大学博尔德分校）在配置和解释 WRF-WFP 结果方面提供的有益见解。Jerome Carman、Eli Wallach 和 Arne Jacobson（加州州立洪堡大学）提供了洪堡风能领域涡轮机的位置。我们受益匪浅，得益于加州能源委员会协议经理 David Stoms 和项目技术顾问委员会的意见：Genevra Harker-Klimĕs、Jaime Jahncke、Fayçal Kessouri、Sharon Kramer、Chris Potter、Tyler Studds 和 Susan Zaleski。我们感谢美国国家海洋和大气管理局的 Andy Leising 以及海洋能源管理局的 Thomas Kilpatrick 和 Lisa Gilbane 对期刊手稿早期版本的评论。
最终计划
13:20-14:10 使用模拟内存计算加速 AI Stefano Ambrogio (IBM 研究) 摘要：过去十年见证了 AI 在各种领域的广泛传播，从图像和视频识别和分类到语音和文本转录和生成。总体而言，我们观察到人们不断追求具有大量参数的大型模型。这导致计算工作量急剧增加，需要多个 CPU 和 GPU 来训练和推理神经网络。因此，硬件的改进变得越来越重要。为了适应改进的性能，内存计算提供了一个非常有趣的解决方案。虽然数字计算核心受到内存和处理器之间数据带宽的限制，但内存中的计算避免了权重转移，从而提高了功率效率和速度。演讲将描述一个总体概述，重点介绍我们自己的 14 纳米芯片，该芯片基于 34 个相变存储器技术交叉阵列，总共约有 3500 万个设备。我们在选定的 MLPerf 网络中展示了这种架构的效率，表明 Analog-AI 可以提供优于数字核心的功率性能，同时具有相当的准确性。然后，我们为开发可靠、高效的 Analog-AI 芯片的下一步提供了指导方针，特别关注实现更大、更完善的深度神经网络所需的架构约束和机会。