XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现状
建议引用：Spreitzenbarth, Jan；Stuckenschmidt, Heiner；Bode, Christoph (2021)：人工智能的现状：采购与销售和营销，收录于：Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.)：适应未来：数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 31 卷，ISBN 978-3-7549-2770-0，epubli GmbH，柏林，第 223-243 页，https://doi.org/10.15480/882.3990
建议引用：Spreitzenbarth, Jan；Stuckenschmidt, Heiner；Bode, Christoph (2021)：人工智能的现状：采购与销售和营销，收录于：Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.)：适应未来：数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 31 卷，ISBN 978-3-7549-2770-0，epubli GmbH，柏林，第 223-243 页，https://doi.org/10.15480/882.3990
德国光伏现状
图1：光伏扩张以实现能源领域的气候中和，研究按执行机构和情景命名。不同的情景对于边界条件做出了不同的假设，例如能源进口、效率改进和接受度。有些研究仅关注电力系统，有些研究则关注整个能源系统。 EEG 2023 预计到 2030 年光伏发电量将扩大到 215 GW P，到 2040 年将扩大到 400 GW P。预计到 2026 年，年净增量将达到 22 GW P 的峰值。旧系统也越来越需要被替换。这些替代设施目前并不重要，但一旦全面投入使用，预计使用寿命将近 30 年，其发电量将增加到每年约 15 GW P。 2013 年至 2018 年间，平均安装量仅为 1.9 GW P/a（图 2）。扩展
建议引用：Trunk, Anna；Birkel, Hendrik；Hartmann, Evi (2020)：关于将人类和人工智能相结合进行战略组织决策的现状，《商业研究》，ISSN 2198-2627，Springer，海德堡，第 13 卷，Iss。3，第 875-919 页，https://doi.org/10.1007/s40685-020-00133-x
摘要 当今复杂世界中的战略组织决策是一个具有不确定性的动态过程。因此，不同的负责任的员工群体要处理大量和各种各样的信息，必须正确获取和解释这些信息才能推断出适当的替代方案。人工智能 (AI) 的技术潜力有望提供进一步的支持，尽管这方面的研究仍在发展中。然而，由于该技术旨在具有超越传统机器的能力，因此人们越来越关注它对当前人机关系中建立的任务分工和角色定义的影响。本文基于系统的文献综述，结合内容分析，概述了当前研究确定的将人工智能融入不确定情况下的组织决策的可能性。研究结果总结在一个概念模型中，该模型首先解释了人类如何在不确定的情况下使用人工智能进行决策，然后确定了必须考虑的挑战、先决条件和后果。虽然对组织结构、人工智能应用的选择以及知识管理的可能性的研究非常广泛，但道德框架的明确建议却缺失，尽管道德框架被定义为关键的基础。此外，与传统机器不同，人工智能可以放大决策过程中固有的问题，而不是帮助减少这些问题。因此，人类的责任感增加了，而所需的能力
建议引用：Go, Eun Jung；Moon, Junhwan；Kim, Jinhwa (2020)：利用大数据技术分析金融行业人工智能的现状和未来，全球商业与金融评论 (GBFR)，ISSN 2384-1648，人民与全球商业协会 (P&GBA)，首尔，第 25 卷，Iss。1，第 102-117 页，https://doi.org/10.17549/gbfr.2020.25.1.102
目的：本研究旨在发现金融行业人工智能技术的现状和未来趋势。设计/方法/方法：本研究试图利用 2017 年至 2019 年过去三年的新闻数据，发现人工智能在金融领域的应用趋势，以预测人工智能技术在金融领域的新机遇。文本挖掘和社交网络分析用于分析包含金融行业人工智能应用的新闻数据。对新闻文本进行网络分析和建模，最终得到当前和未来趋势的主要关键词。发现：分析结果产生了一些有意义的影响。2017 年，政府的投资和对发达国家的兴趣形成了各国对人工智能的国内认识。2018 年，人工智能从银行和客户对金融领域的兴趣加速了金融行业的创新。2019年，该领域的投资主导者已从政府转变为商业企业。这意味着2019年，AI技术在金融行业的引入产生了强大的积极影响。因此，本研究预测，从2020年起，未来五年内，金融行业将利用人工智能加速创新。此外，根据2019年社交网络分析的分析，金融行业将有更多使用AI的商业场所。本研究发现，自动化、客户和服务等关键词是相互关联的。随着如今越来越多的基于内容的金融服务提供给客户，本研究预测，在不久的将来，基于AI的交易渠道将与现有的金融系统相结合，以满足客户的需求。研究限制/含义：本研究使用 2017 年至 2019 年的新闻数据。数据收集期可以延长至 10 年，以获得更准确的趋势。本研究表明，大数据技术可用于利用文本数据（例如新闻数据）来查找趋势。原创性/价值：本研究的价值在于利用大数据技术确定人工智能在金融行业应用中的当前和未来模式。它可用于应对未来的危机并预测未来的可能机会。
量子电压标准综述：研究现状、应用及发展趋势
摘要：与传统的伪影电压标准不同，量子电压标准与基本物理常数有关，因此具有高准确性和稳定性等电压计量学的优势。本文回顾了约瑟夫森效应的发现以及建立直流量子电压标准的过程，重点是结合AC量子电压标准的基本原理，问题以及应用的应用，包括可编程的约瑟夫森电压标准和脉搏驱动的Josephson的标准，并比较了两种AC量子的应用。特别是，鉴于准确的电能测量的重要性，引入了两个基于量子电压的交流功率标准。最后，未来的发展趋势和量子电压标准的应用前景得到了验证。
缅因州 2024 年太阳能现状及成本效益分析...
在 2023 年立法会议上，颁布了 LD 327“为缅因州纳税人提供分布式发电资源互联平等机会的法案”（该法案）。3 该法案指示缅因州公用事业委员会（委员会）“……在下一个日历年的 1 月 1 日之前，向对能源事务具有管辖权的立法机构联合常设委员会提供根据第 1 款得出的调查结果摘要报告”。委员会已聘请 Sustainable Energy Advantage, LLC (SEA) 提供咨询服务，对缅因州 2024 日历年的太阳能发展进行深入、结构化和全面的分析。本文件描述了 SEA 对 2024 日历年太阳能市场基本趋势的方法和量化，以及 2024 日历年在三个电力配送公司 (EDC) 服务区域内安装缅因州太阳能项目的相对成本和收益。
清洁技术现状检验
长时储能 (LDES) 技术可长时间 (> 8 小时) 储存能量，然后通过再转换或作为不同载体在延迟时间使用。LDES 可为可再生能源提供曲线平滑和限电避免。LDES 解决方案包括：• 电化学 (电能到电能)：例如液流电池、金属空气。• 机械 (电能到电能)：抽水蓄能或其他不太传统的技术，如压缩空气或液态空气。• 热能 (电能到热能)：储能，例如熔盐或储能砖。• 化学 (电能到 x)：在将氢或氨用作燃料或化学原料之前进行储存。目前，抽水蓄能是最成熟的 LDES 技术，但由于靠近水和海拔等地理需求而面临限制。因此需要其他 LDES 解决方案。具体而言，热能 LDES 解决方案具有安装技术简单的优势。热能 LDES 还可以取代区域供热中的化石火力发电厂，并且在短期内与化石热源相比具有成本竞争力，特别是在可再生能源成本较低或可再生能源受限的地区。
相互作用组学现状：对分子网络产生生物学见解的评估
基因组学和蛋白质组学技术的进步推动了大型基因和蛋白质网络（“相互作用组”）的创建，以用于了解生物系统。然而，相互作用组的激增使选择用于特定应用的网络变得复杂。在这里，我们对 45 个当前的人类相互作用组进行了全面的评估，涵盖蛋白质-蛋白质相互作用以及基因调控、信号传导、共定位和遗传相互作用网络。我们的分析表明，大型复合网络（如 HumanNet、STRING 和 Fun-Coup）对识别疾病基因最有效，而较小的网络（如 DIP、Reactome 和 SIGNOR）在相互作用预测方面表现出更强的性能。我们的研究为跨不同生物应用的相互作用组提供了基准，并阐明了影响网络性能的因素。此外，我们的评估流程为未来继续评估新兴和更新的相互作用网络铺平了道路。