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基于多源数据驱动
随着间歇性可再生能源（例如风能和太阳能）的大规模增长和网格连接，可再生能源降低速度和系统备份功能提高的问题已经变得越来越突出。为了解决高比例可再生能源科学消耗和能量系统的稳定运行的问题。我们提出了一种基于数据驱动的多区域电源系统的灵活且经济的调度方法。对于多区域电力系统的经济派遣问题，建立了数学计算模型，以满足单位输出，系统功率平衡，单位坡道速率和阀点效应的限制，并考虑将多区域功率负载的成本最小化。基于数据驱动的，本文采用了改进的水果优化算法来快速找到全球最佳解决方案。通过IEEE6仿真测试系统进行计算，结果验证了所提出的算法的可行性。考虑到获得的溶液的质量，比较了改进的水果优化算法并与其他算法进行了分析。结果显示了拟议算法在解决实际电力系统中多区域经济派遣问题方面的有效性和优势。
基于多源数据
摘要：地表城市热岛（Suhis）对于评估城市热环境至关重要。但是，Suhis的当前定量研究忽略了热辐射方向（TRD），这直接影响了研究精度。此外，他们无法评估不同土地利用强度对Suhis定量研究的TRD特征的影响。为了弥合这一研究差距，这项研究消除了2010 - 2020年Hefei（中国）的MODIS数据和空气温度数据，从MODIS数据和空气温度数据中量化了大气衰减和每日温度变化因子的干扰。通过比较Hefei的不同土地利用强度下的TRD来评估TRD对SUHI强度定量的影响。结果表明：（1）白天和夜间方向性最高可达到4.7 K和2.6 K，并分别发生在最高和中等城市土地使用强度的区域。（2）对于白天的城市表面，有两个显着的TRD热点，其中传感器天顶角与原来的太阳能天顶角大致相同，而传感器Zenith角度在下午的Nadir附近。（3）TRD可以根据卫星数据评估SUHI强度的结果2.0 K，这约占Hefei总SUHI的31-44％。
人工智能与种间规律
多位专家已警告人工智能 (AI) 即将超越人类的能力，达到一个“奇点”，届时人工智能可能会发展到超出人类控制的程度。这是否会发生仍是一个推测问题。然而，法律奇点正在到来：不受人类指挥的非人类实体可能首次作为法律主体的新“物种”进入法律体系。这种“跨物种”法律体系的可能性为我们思考如何构建和管理人工智能提供了机会。我们认为，法律体系可能比许多人认为的更能接受人工智能代理。与其试图禁止强大的人工智能的发展，不如将人工智能包装成法律的形式，通过定义法律行动的目标、提供改善人工智能治理的研究议程、将法律嵌入人工智能代理以及培训人工智能合规代理，从而减少不良的人工智能行为。
欧洲点源和直接源二氧化碳的可用性...
执行摘要 4 1. 介绍 9 2. 现有的二氧化碳市场 11 2.1 现有需求 12 2.1.1 现有的二氧化碳需求预测 13 2.2 现有的供应 13 2.2.1 现有的二氧化碳供应预测 14 3. 潜在的未来二氧化碳市场 15 3.1 潜在的未来二氧化碳需求 15 3.1.1 电子燃料、化学品和塑料 15 3.1.2 建筑材料 18 3.1.3 园艺（温室） 18 3.1.4 新兴需求预测 19 3.2 潜在的未来二氧化碳来源 22 3.2.1 点源：化石燃料和工业过程 22 3.2.2 生物源 24 3.2.3 直接空气捕获（DAC） 26 4. 二氧化碳平衡 29 4.1 DAC 二氧化碳需求量与电子煤油需求量 30 5. 直接空气捕获规模扩大 32 5.1 短期：2025 年和 2030 年 32 5.2 长期：2035 年至 2050 年 33 5.2.1 专家观点 34 5.2.2 增长率 34 5.2.3 二氧化碳捕获的平准化成本 38 5.2.4 能源需求 41 6. 二氧化碳利用率（按来源） 44 6.1 基于捕获成本的最佳二氧化碳来源 44 6.2 基于温室气体排放的最佳二氧化碳来源45 6.3 二氧化碳利用的地理、经济和监管考虑因素
10 种操纵策略
著名评论家、麻省理工学院语言学家诺姆·乔姆斯基是过去十年中知识分子异议的典型代表之一，他列出了十种最常见、最有效的策略，这些策略是“隐藏的”议程通过媒体操纵民众而采取的。从历史上看，媒体已被证明是塑造舆论的高效手段。由于媒体的宣传和宣传，社会运动被创造或摧毁，战争被合理化，金融危机被缓和，一些其他意识形态潮流被激发，甚至媒体成为集体心理中现实的生产者。但如何发现最常见的策略来理解这些我们肯定参与其中的社会心理工具？幸运的是，乔姆斯基被赋予了综合和揭露这些做法的任务，其中一些更明显、更复杂，但似乎都同样有效，从某种角度来看，它们具有贬低性。鼓励愚蠢、促进内疚感、分散注意力或制造人为问题然后神奇地解决它们，这些只是这些策略中的一部分。
