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企业创新项目与计划管理指南 第二卷
项目战略管理是明确企业战略（包括公共和非营利性企业）与项目之间的关系，并将项目活动有效地纳入企业价值创造的框架。该框架需要两大系统，形成这样的系统将导致项目战略管理的实现。一个是企业选择项目的系统，另一个是改善项目环境以有效实现项目的系统。如果企业选择了一个错误的项目，即使成功实现了项目目标，也无法获得企业的成功。项目的成功可能会导致企业价值的破坏。选择项目实际上就是对企业的投资。因此，企业必须选择创造价值高于投资的项目。为了选择正确的项目，必须明确企业愿景，即指明企业价值创造方向的企业愿景和实现该愿景的具体企业战略。换句话说，愿景和战略可以成为选择项目的标准。
企业创新项目与计划管理指南 第二卷
项目战略管理是明确企业战略（包括公共和非营利性企业）与项目之间的关系，并将项目活动有效地纳入企业价值创造的框架。该框架需要两大系统，形成这样的系统将导致项目战略管理的实现。一个是企业选择项目的系统，另一个是改善项目环境以有效实现项目的系统。如果企业选择了一个错误的项目，即使成功实现了项目目标，也无法获得企业的成功。项目的成功可能会导致企业价值的破坏。选择项目实际上就是对企业的投资。因此，企业必须选择创造价值高于投资的项目。为了选择正确的项目，必须明确企业愿景，即指明企业价值创造方向的企业愿景和实现该愿景的具体企业战略。换句话说，愿景和战略可以成为选择项目的标准。
企业创新项目与计划管理指南 第二卷
项目战略管理是明确企业战略（包括公共和非营利性企业）与项目之间的关系，并将项目活动有效地纳入企业价值创造的框架。该框架需要两大系统，形成这样的系统将导致项目战略管理的实现。一个是企业选择项目的系统，另一个是改善项目环境以有效实现项目的系统。如果企业选择了一个错误的项目，即使成功实现了项目目标，也无法获得企业的成功。项目的成功可能会导致企业价值的破坏。选择项目实际上就是对企业的投资。因此，企业必须选择创造价值高于投资的项目。为了选择正确的项目，必须明确企业愿景，即指明企业价值创造方向的企业愿景和实现该愿景的具体企业战略。换句话说，愿景和战略可以成为选择项目的标准。
企业创新项目与计划管理指南 第二卷
项目战略管理是明确企业战略（包括公共和非营利性企业）与项目之间的关系，并将项目活动有效地纳入企业价值创造的框架。该框架需要两大系统，形成这样的系统将导致项目战略管理的实现。一个是企业选择项目的系统，另一个是改善项目环境以有效实现项目的系统。如果企业选择了一个错误的项目，即使成功实现了项目目标，也无法获得企业的成功。项目的成功可能会导致企业价值的破坏。选择项目实际上就是对企业的投资。因此，企业必须选择创造价值高于投资的项目。为了选择正确的项目，必须明确企业愿景，即指明企业价值创造方向的企业愿景和实现该愿景的具体企业战略。换句话说，愿景和战略可以成为选择项目的标准。
通过文化加速 MBE 生态系统...
• 在波音公司工作 29 年，在通用动力公司工作 5 年 • 阿拉巴马州亨茨维尔波音研究与技术公司基于模型的工程高级技术研究员 • 担任数十个项目的系统工程师超过 35 年： • F-22、F-16、F-111 和 A-12 • RAH-66 科曼奇直升机 • F-15 鹰式战斗机、F/A-18 超级大黄蜂战斗机 • 777x、737、787 梦想客机 • 地基导弹防御 • 系统程序系统 • 研究与开发程序 • 德克萨斯州拉马尔大学电子工程学士学位 • 特拉华大学电子工程硕士学位
议程报告
拟议的行动是通过一项决议，授权提交 DEBA/Bulk Grid 补助金申请，该补助金将用于支持潜在未来 BESS 项目的系统辅助设备、控制以及相关工程和设计的开发和部署。提交补助金申请是一种融资机制，不涉及对任何特定项目的承诺，也不限制替代方案或缓解措施的选择；因此，拟议的行动不是受 CEQA 约束的“项目”，如 CEQA 第 21065 节和州 CEQA 指南第 15060 (c)(2)、15060 (c)(3) 和 15378 节所定义。由于该行动不是受 CEQA 约束的项目，因此不需要任何环境文件。在开展任何未来 BESS 项目之前，该市必须遵守该项目的 CEQA。
人工智能和机器学习方法对能源需求侧响应的系统评价
近年来，人们对需求响应 (DR) 的兴趣日益浓厚，它是一种提供灵活性的手段，从而以经济高效的方式提高能源系统的可靠性。然而，与需求响应相关的任务非常复杂，再加上它们使用大量数据，并且经常需要近乎实时的决策，这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)（AI 的一个分支）最近已成为实现需求侧响应的关键技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳的消费者响应组、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。论文根据所使用的 AI/ML 算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和成熟公司）和大型创新项目，其中 AI 方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的 AI 技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速发展领域未来研究的方向。
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
充气式防热罩技术的发展
摘要 EFESTO 项目由欧盟 H2020 计划资助。该项目旨在提高欧洲设计再入飞行器充气隔热罩的能力。充气隔热罩技术能够扩大太空应用范围，因为它为大气下降提供了有效的防热和减速能力，同时具有相对的质量和体积效率，这对太空任务来说是一项重要资产。在初始研究阶段，选择将充气隔热罩用于火星探索和用于运载火箭上级再入地球以供日后重复使用，作为 HIAD 技术的潜在应用。这两个应用案例是为了在现实条件下展示该技术的性能，并为在实际应用中训练的充气隔热罩设计提供代表性的研究框架。在项目的第一部分，工作重点是两个研究案例的系统设计。这项工作产生了一种充气隔热罩设计，与初始设计相比，其几何复杂性降低，并且可扩展用于其他应用。在为连续的项目阶段选择一个参考定义之前，对柔性热防护系统 (F-TPS) 的几层材料进行了比较。在此阶段之后进行了密集的测试活动。部分测试用于使用联盟内可用的等离子风洞测试基础设施验证 F-TPS 在相关气动热环境下的热性能。此外，还制造了一个高保真充气结构地面演示器。该演示器用于巩固充气系统的机械特性。此测试活动提供了用于数值互相关和实验数值重建的数据。最终，计算折叠分析完成了此项目阶段的数值活动。项目的最后阶段致力于技术的在轨演示任务的初步设计以及技术开发路线图的设计。这个潜在的未来在轨演示器 (IOD) 将在相关环境中发展时提供有关系统性能的知识。这将为开发的充气式隔热罩技术提供飞行验证和确认。本文概述了该项目，重点介绍了即将在未来几周内完成的 EFESTO 项目的系统方面。
2024年的神经符号AI：系统评价
抽象背景：人工智能领域经历了周期性的生长和衰落时期，称为AI夏季和冬季。目前，我们处于第三个AI夏季，其特征是显着的进步和商业化，特别是在符号AI和亚符号AI的整合中，导致神经符号AI的出现。贡献：（1）神经符号AI中元认知的定义。（2）在2020 - 2024年的神经符号研究爆炸之后对文献的关键主题进行了回顾。（3）识别神经符号AI目标文献中当前差距：本文提供了2020-24 AI景观中神经符号AI项目的系统文献综述，突出了关键的发展，方法论和应用。它旨在确定在2024年将高质量的努力集中在哪里，并查明该领域现有的研究差距。方法：审查遵循Prisma方法论，利用IEEE Explore，Google Scholar，Arxiv，ACM和Springerlink等数据库。纳入标准针对2020年至2024年之间发表的同行评审论文。论文与神经符号AI相关，并根据相关代码库的可用性进一步包含以确保可重复性。结果：从1,428篇论文的初始库中，有167个符合纳入标准，并详细分析。大多数研究工作集中在学习和推理领域（63％），逻辑和推理（35％）和知识表示（44％）。解释性和可信赖性的代表性较小（28％），元认知是探索最少的区域（5％）。评论确定了重要的跨学科机会，尤其是在将解释性和可信度与其他研究领域相结合时。讨论：这些发现揭示了学习和推理，逻辑和推理以及知识代表方面的全面工作。但是，研究的重点是解释性和可信度，这对于部署可靠的AI系统至关重要。元认知的稀疏表示强调了需要进一步研究以开发框架，使AI系统能够自我监测，评估和调整其过程，从而增强自主性和适应性。结论：自2020年以来，神经符号AI研究的迅速增长，集中在学习和推理方面。在解释性，可信度和元认知中仍然存在很大的差距。通过跨学科研究解决这些差距对于将该领域推进更聪明，可靠和上下文感知的AI系统至关重要。