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巴达维亚市客户自发电和净计费政策
第 1 节：根据伊利诺伊州公共法案 102-0662，巴达维亚市在此重申其管理市政电力公用事业的唯一权利，并在此治理下制定以下客户自发电和净计费政策，力求平衡希望自发电的客户的权利与其他非自发电客户的权利。第 2 节：巴达维亚市在此重申其长期目标，即到 2050 年向其客户提供 100% 可再生能源。第 3 节：巴达维亚市有义务通过照付不议电力销售协议从北伊利诺伊州市政电力局 (NIMPA) 购买能源，至少到 2042 年。该市有义务以 24/7/365 的方式购买五十五兆瓦 (55 MW) 的能源。该市的年度能源购买义务目前超过了该市每年使用的能源数量。市政府购买的过剩能源将卖回批发市场。第 4 节：(a) 巴达维亚市应根据要求向符合本政策规定的任何住宅或小型商业客户提供净计费服务。小型商业是指最低层级的商业无需求电费等级的任何客户。(b) 就本政策而言，“净计费”是指向电力客户提供的服务，根据该服务，该客户从其拥有的符合条件的现场可再生发电设施产生的可再生电能，在某些情况下，会送回当地配电设施，可用于抵消公用事业公司根据本政策向客户提供的电能。术语“净计费”不是用作限制性术语，而是在其一般意义上使用，包括为客户自发电分配公平价值，并为从客户输送到当地配电系统的能源实施公平信用。(c) 如果所有单元都使用单个仪表，则多单元住宅和小型商业建筑符合本政策的单一客户资格
纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
使用环境了解非马克维亚开放量子系统
在模拟开放量子系统时，追踪自由度是必要的程序。是推导可拖动的主方程的重要步骤，它代表了信息丢失。在系统之间存在强烈相互作用的情况下，自由群体的环境程度这一损失使得理解动态具有挑战性。这些动力学在孤立的情况下没有时间 - 局部描述：它们是非马克维亚语和记忆效应的诱导复杂的效果，这些复杂效果很难解释。为了解决这个问题，我们在这里展示了如何使用任何方法计算的系统相关性来推断高斯环境的任何相关函数，只要系统与环境之间的耦合是线性的。这不仅允许重新构建系统和环境的全部动力，而且还可以为研究系统对环境的影响而开放。为了实现准确的浴缸动力学，我们利用了模拟系统动力学的数值精确方法，该方法基于代表该开放量子系统的过程张量的张量网络的构建和收缩和收缩。使用此功能，我们能够准确地找到任何系统相关功能。为了证明我们方法的适用性，我们显示了当耦合到受阳性驱动器的两级系统时，热量如何在波音浴的不同模式之间移动。
瓦拉纳西的喀什维迪亚皮特
试卷 I - 力学与波动 第一单元 惯性参考系、牛顿运动定律、直线和圆周运动中粒子的动力学、保守力和非保守力、能量守恒、线性动量和角动量、一维和二维碰撞、横截面。 第二单元 简单物体的转动能量和转动惯量、刚体在水平和倾斜平面上的平动、转动和运动的综合、陀螺运动的简单处理。弹性常数之间的关系、梁的弯曲和圆柱体的扭转。 第三单元 中心力、两粒子中心力问题、减小质量、相对和质心运动、万有引力定律、开普勒定律、行星和卫星的运动、地球静止卫星。 第四单元 简谐运动、SHM 的微分方程及其解、复数符号的使用、阻尼和强迫振动、简谐运动的合成。波动的微分方程、流体介质中的平面行进波、波的反射、反射时的相变、叠加、驻波、压力和能量分布、相速度和群速度。
2025 年塞维利亚脱碳机械论坛
到目前为止，电网和工业的脱碳与大量可变可再生能源 (VRE) 电力（主要是风能和太阳能光伏）的安装齐头并进。然而，如果要在不损害行业可靠性和成本效益的情况下实现碳中和，这还不够，而且电化学电池无法提供最终用户所需的众多服务和规模。除了 VRE，还需要其他技术，用于有效的气体压缩和运输、电网平衡、碳捕获，以及非常重要的能源。在后一类中，技术正在发展成为电池的可行替代品，用于一系列储能应用，例如抽水蓄能、压缩空气、飞轮、泵送热量、液态空气、热/冷、氢气、氧气、重力和其他热机械化学存储方法。这些都在快速推进商业化，并将与电池竞争，以满足广泛的电网和工业存储需求。
尼古拉斯·贾奇
我们通过所有感官感知世界。原因有很多，对吧？部分原因是视觉界面性价比最高。视觉界面很容易实现，人们已经习惯了视觉，视觉界面也是多年来不断发展的。另外部分原因是惯性，人们会固守过去行之有效的方法，这是一种基本的人性。如果目前所做的事情已经行之有效，人们就会拒绝尝试新事物。这让我想到了我的最后一个立场，即立场 5，它认为“行之有效”已经不再适用。我们的可视化需要采用新的生物启发方法来传达信息，基于大脑如何使用多感官输入和输出，我们已经讨论过的事情，这也是经常被讨论的事情，很多人都会这么说，而且有很多已知的好处。我们已经讨论过一些，还有很多其他的，但现实是，在已经完成的工作和这些可视化技术如何发展方面几乎没有任何实际进展。当我写这篇文章时，这让我想起了我的祖母。当我含糊其辞或不做某事时，祖母会告诉我，“尼基！做你自己的事，否则就滚蛋吧！”我想她不会喜欢我代表她的声音。不管怎样，这是一个很好的观点。我正在听，奶奶。这就是我试图发表这种演讲并传播信息的原因。可视化领域有一些非常有前途的工具，它们正在做我所说的事情，特别是增强现实和虚拟现实。这里有很多变体。你可以用很多不同的方式来做到这一点。该技术可以使用显示器、头戴式显示器、洞穴，还可以使用 AR 眼镜，但该技术在可视化方面的总体优势在于它们基于 3D 模拟，具有高度沉浸感，允许 3D（三维用户移动和交互），并且支持建模和模拟任何类型的多维数据。这真的是一件大事，我对这项技术特别兴奋，因为它终于从纯视觉界面转向使用多模态信息，这很重要，因为从历史上看，虚拟现实是视觉现实和视觉模拟的同义词。如果你身处 VR 世界，你得到的就是视觉的东西，但现在这种情况正在改变，例如，我们的 VR 系统开始使用空间化音频，因此你可以在 3D 空间中听到来自周围的声音，它们使用触摸和触觉，它们使用温度或虚拟温度变化。他们甚至在模拟中使用味觉和嗅觉，所以这很重要，很有益处。这意味着，通过使用这些提示，你不仅可以增加 VR 的包容性，让那些看不见或无法使用它的人也能使用它，而且你还可以大大提高真实感和对每个人的影响，因为我们现在终于可以模拟大脑如何在这些多模式界面中接收和处理信息。最重要的是，VR 和 AR 都已在许多不同领域用于一些非常出色的可视化，我认为，人们越来越关注超越视觉界面，这对未来的可视化来说非常有希望。我认为这是特别重要的事情。好的，我将通过快速讨论我实验室中基于多模式、生物启发可视化的一项研究来结束，我想谈论很多项目，但我有时间只谈一个，我做这个是因为我认为它特别重要。因此，目前，仅在美国就有超过 1200 万人患有某种形式的未矫正视力丧失，而全世界这一数字则激增至 2.8 亿人，因此我们谈论的不是一个很小的群体，而是——其中大多数人在获取视觉图形方面存在很大困难，因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说，“好吧，我们如何才能开发新的多模式可视化”技术，基于“我们正在讨论的很多东西，可以用于所有类型的 STEM 领域？”因此，我们的解决方案使用智能设备的触摸屏，因此手机和平板电脑可以而全球有 2.8 亿人，所以我们说的不是一个很小的群体，而是——大多数人很难理解视觉图形，因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说，“好吧，我们如何才能开发新的多模式可视化”技术，基于“我们正在讨论的很多东西，可以用于所有类型的 STEM 领域？”所以我们的解决方案使用智能设备的触摸屏，因此手机和平板电脑而全球有 2.8 亿人，所以我们说的不是一个很小的群体，而是——大多数人很难理解视觉图形，因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说，“好吧，我们如何才能开发新的多模式可视化”技术，基于“我们正在讨论的很多东西，可以用于所有类型的 STEM 领域？”所以我们的解决方案使用智能设备的触摸屏，因此手机和平板电脑
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
贾斯汀
选拔委员会主席，Lucien le cam演讲，SociétéfrançaiseDeStatistique，2023 - 2024年数据科学研究中心评估委员会成员，以色列高等教育理事会的数据科学倡议，以色列，2020年。nat。学院。SCI。 Cozzarelli奖委员会，2015 - 2019年，美国数学学会与应用数学学会维也纳奖委员会主席，2018年BBVA基金会知识科学领域的陪审团成员，2018年尼万林纳林奖委员会基础科学领域奖学金奖数学家，2015 - 2017年，西蒙斯计算理论研究所，2015年，2015年 - 纯与应用数学研究所的副主席，2014年 - 国际科学委员会数学委员会，2014年国际科学委员会，2014年国际科学委员会，2014年，纯与应用数学学院科学顾问委员会，2014年第17节，2014年数学委员会主席法国，2011 - 2017年，法国的科学科学学院（IHES），2025年的数学科学，数学科学及其应用委员会，2010-2012 SIAM大奖项委员会，2009- 2012年，2009 - 2012年当选领导者，当选为成像科学的SIAM活动小组，2003年 2003SCI。Cozzarelli奖委员会，2015 - 2019年，美国数学学会与应用数学学会维也纳奖委员会主席，2018年BBVA基金会知识科学领域的陪审团成员，2018年尼万林纳林奖委员会基础科学领域奖学金奖数学家，2015 - 2017年，西蒙斯计算理论研究所，2015年，2015年 - 纯与应用数学研究所的副主席，2014年 - 国际科学委员会数学委员会，2014年国际科学委员会，2014年国际科学委员会，2014年，纯与应用数学学院科学顾问委员会，2014年第17节，2014年数学委员会主席法国，2011 - 2017年，法国的科学科学学院（IHES），2025年的数学科学，数学科学及其应用委员会，2010-2012 SIAM大奖项委员会，2009- 2012年，2009 - 2012年当选领导者，当选为成像科学的SIAM活动小组，2003年 2003
帕维亚大学 电气电子工程与计算机科学学院 博士
摘要 如今，可再生能源和创新能源以及标准热能的可用性使得电网和分布式能源之间的双向能量流动成为一个关键概念，因此需要更智能的控制（智能电网）。在这方面，本课程旨在概述系统和设备，描述智能电网，以及深入了解能源资源最佳分配的模型、算法和策略。由于最近的支持技术（物联网方法、云数据、新颖的控制策略），这个问题引起了当前的高度关注和发展。然而，另一方面，所有这些主题尚未在工程课程中得到充分考虑，因此拟议的课程旨在弥合这一差距。该方法必须包括安全能源供应和环境可持续性等相关问题作为主要目标，还要求系统地使用能源市场所隐含的经济问题。因此，该课程涵盖了广泛的学科，要求采用协调的方法并融合专家演讲者在本提案中涵盖的不同技能。该课程主要面向广泛的受众，包括博士生和年轻研究人员，也包括工业领域的专业工程师。 组委会 博士生主席 Francesco Benzi (主席) Paolo Di Barba Paolo Di Barba Piero Malcovati Roberto Galdi (秘书) Piero Malcovati
