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可持续发展中心未来流动性 - 年度报告2024
该项目研究了一种新的精益，灵活，健壮和实用的方法，用于EV充电枢纽的智能操作。充电枢纽结合了电动汽车的充电站，电网连接，电池存储系统和当地可再生生产。根据用例，充电枢纽面临几个不确定性，包括到达时间，充电需求，能源可用性和电价。有效的充电集线器操作，即最大程度地减少充电持续时间，同时将投资和运营成本保持在限制范围内，这对于电子运输过渡至关重要。通过利用本地存储系统的灵活性，客户群之间的协同作用和实时可再生生产的智能操作对于实现这一目标至关重要。
MSCI中国所有人共享IMI未来流动性TOP 50指数
未经MSCI事先书面许可，本文包含的信息（“信息”）不得全部或部分重新染色。该信息不可用来验证或纠正其他数据，以创建索引，风险模型或分析，或与发行，发行，赞助，管理或营销任何证券，投资组合，财务产品或其他投资工具有关。历史数据和分析不应作为对未来绩效，分析，预测或预测的指示或保证。任何信息或MSCI指数或其他产品或服务都不构成购买或出售的要约，或任何担保，财务工具或产品或交易策略的促销或建议。此外，没有任何信息或任何MSCI指数旨在构成投资建议或建议（或避免做出）任何类型的投资决定，并且不得依靠。信息提供的信息是“原样”，并且该信息的用户假定其可能造成或允许对信息的任何用途的全部风险。MSCI Inc。或其任何一个子公司，其或其直接或间接供应商或参与信息制作或编译的任何第三方（每个人（每个）（每个是“ MSCI党”）使任何保证或陈述都在法律允许的最大范围内，每个MSCI党都明确地表明了所有符合所有符合保证金的人，包括所有符合保证金，包括所有商人的权利，均为财产。上述规定不得排除或限制不适用法律不受适用法律的责任。在法律允许的最大范围内，没有任何直接，间接，特殊，惩罚性，惩罚性，后果（包括损失的利润）或任何其他损害，即使被告知有可能造成此类损害的可能性，在任何情况下，任何人都不得对任何信息均不承担任何责任。在任何情况下，任何人都不得对任何信息均不承担任何责任。
MSCI中国所有股份IMI未来流动指数（USD）
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在拉斯维加斯CES的Elmos：未来流动性的创新
请注意，此版本包含基于Elmos管理的假设和估计的前瞻性语句。即使我们假设前瞻性陈述的基本期望是现实的，我们也不能保证期望将是正确的。假设可能会带来风险和不确定性，因此实际事件可能与前瞻性陈述有重大不同。是一般经济和业务状况的变化，汇率和利率的波动，引入竞争产品，缺乏新产品的接受以及业务策略的变化。Elmos既不打算也不承担任何义务对未来事件的更新陈述。
将未来流动性的车辆驱动力
12 V铅酸电池多年来一直是低压动力网的主力。它用于许多目的，例如启动组合发动机车辆的发动机，提供静态电流，并与交流发电机结合使用作为缓冲元件。尽管铅酸电池由于其循环和部分充电（有时还要用于机械断层和水分流失）而容易发生衰老，但运行中的操作非常强大，例如，其对高压峰的耐受性，在低温下充电等。此外，这是一个非常具有成本效益的解决方案。然而，由于（计划中的）环境精神法规和其他劣质特性，例如其高重量，高失败率和仅几年的寿命，因此将来有一个普遍的愿望，可以将来用锂离子电池代替铅酸。
未来流动性英国《自动车辆2024年法》 - 熟练
该法案单独或作为“类型”，为车辆授权提供了规定。车辆必须满足确定其UIC或NUIC名称的定义测试以及可以在其中操作的定义位置。该法案还创建了一个新的法律实体 - 授权的自动驾驶实体（ASDE），该实体是负责AV驾驶行为的授权组织中的人。该立法还描述了对UIC车辆的“过渡需求”，在这种情况下，在这种情况下，需要人类驾驶员才能接管控制权。
将人工智能融入新冠肺炎和未来流行病的床边护理
新冠肺炎疫情给临床医生和医疗机构带来了前所未有的挑战。在面临人员和材料短缺的同时，适应迅速出现的疾病促使人们做出如何最佳地分配资源的艰难决定。人工智能 (AI) 迅速成为调整我们的医疗保健系统以应对新冠肺炎疫情的前沿。数百种新模型被开发出来，有望为从诊断到治疗和物流等患者护理的各个方面提供最佳解决方案。然而，只有一小部分模型被部署，没有一个被广泛采用。1 2 我们认为，新冠肺炎疫情暴露了技术、制度和道德基础的缺陷，而人工智能必须建立在这些基础之上才能大大改善床边护理。如果要让人工智能成为对未来健康危机的快速反应的一部分，就必须仔细分析和克服它在新冠肺炎疫情期间面临的挑战。人工智能是计算机科学的一个分支，它使用数据和算法以人工智能特有的方式提取意义
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。