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ICE 期货隐含价格
ICE 期货已扩展其每份期货合约的隐含定价能力。该平台完全隐含了曲线之外的价格。下表概述了每份上市合约的隐含范围和广播范围。在某些情况下，广播范围与隐含范围相比是有限的。在这些情况下，ISV 或直接访问客户如果想要了解和显示广播范围内未包含的隐含价格，必须在本地复制隐含（IN 和 OUT）价格。这些本地隐含价格应与 ICE 期货匹配引擎隐含的价格相同，因此是坚定的可执行价格。ICE 隐含价差价格可以在没有套利风险的情况下执行。同样，ICE 期货自营交易前端 WebICE 也在本地隐含并显示匹配引擎中隐含的相同可执行价格。常见问题 1. 哪些合约目前启用了此功能？增强的隐含技术已为以下 ICE 期货欧洲、美国和新加坡期货合约激活：
隐含温室气体排放
其供应商/承包商的年度支出，并使用最新的 CEDA 全球 EIEO 数据库，根据将供应商/承包商活动与最合适的 CEDA 排放类别相结合来计算排放量。因此，输出将根据我们西南水务与该供应商/承包商的年度支出水平，提供针对每个供应商/承包商的年度 tCO2e 估算值。这是我们公司目前既定的用于估算 APR 购买商品和服务的资本碳和排放量的流程，每年通过表 11A 报告。在这种情况下，我们西南水务的评估由专家外部碳顾问进行，并由外部核查人员作为我们公司 APR 流程的一部分进行审核。我们西南水务认识到使用 CEDA 全球排放因子的缺点，并将在 2025 年至 2030 年期间坚持使用这种“通用”的基于支出的数据方法。因此，西南水务公司打算尽可能用更准确的数据替代“通用”CEDA 数据，以提高其排放量估计的可靠性，如下文第 2 和第 3 条所述。2. 为提高 CEDA 全球 EIEO 数据库的准确性，基于支出的
使用AI和机器学习对实现的波动性和隐含波动指数的预测：A评论
在这篇系统的文献综述中，我们研究了现有的研究，这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献，以发现与传统计量经济学模型相比，所提出的方法是否提供了较高的预测，可解释的AI的应用如何广泛，并概述了潜在的进一步研究领域。通常，我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的，通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络，例如长期术语内存和门控复发单元，始终排名最高的模型。但是，传统的计量经济学模型仍然高度相关，通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功，研究的一个有希望的领域是使用混合模型，结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的，但我们发现，很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此，我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样，我们看到了概率机器学习应用的潜力，可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
约翰内斯·沃利*叙事冲突与隐含价值冲突：理查德·摩根《碳变》隐含世界观分析
摘要：本文探讨了赛博朋克小说《碳变》和新哥特小说《身体》中的叙事冲突。分析的理论假设是，叙事冲突可以作为文本隐含世界观的指标：更具体地说，叙事冲突被认为是隐含价值观冲突的指标。本文借助基于尤里·洛特曼的边界跨越概念的空间冲突模型，认为尽管两部文本都采用了超人类主义的身体交换概念，但它们在协商的价值观方面存在很大差异。《碳变》将社会经济冲突置于核心地位，而《身体》则协商了形而上学冲突。因此，《碳变》讨论了在经济和社会上压倒性强的对手面前构建自我价值，而《身体》则寻求一种价值观，以填补世俗世界中宗教永恒观念日益减弱所造成的空白。
减少建筑物中的隐含碳
本报告将仅考虑从摇篮到大门的生命周期阶段，或前期隐含碳。这些阶段对应于生命周期分析中常用的 A1-A3 生命周期阶段，3 指原材料供应、运输到制造现场和制造。前期隐含碳包括与材料开采、运输（从开采现场到制造现场）和制造相关的排放。它不包括与运输到施工现场、施工或使用阶段或报废考虑相关的排放。因此，本报告中的核心结论和案例研究分析并未涉及报废隐含碳考虑，尽管该报告确实在高层次上讨论了报废考虑。
天然材料 Soorh 和煤底灰产生的当地偏高岭土对自密实混凝土的新鲜、硬化性能和隐含碳的影响
一直小于所需的坍落度流动度，即 650 毫米。通过使用 5%、9%、13% 和 17% 的高效减水剂，CBA10、CBA20、CBA30 和 CBA40-SCC 的坍落度流动度均在所需的范围内（EFNARC，2005）。随着 CBA 含量的增加，坍落度流动度降低，这是因为 CBA 的孔隙率越高，CBA 含量越高，饱和水越多。所取得的结果表明，与对照混合物相比，CBA 结构具有粗糙的形式，骨料之间的颗粒间磨损减少。其他研究人员也观察到了这种趋势（Aswathy 和 Mathews，2015）。在局部偏高岭土和 CBA 的联合使用中，随着 MK 和 CBA 的数量增加，需要更多的 SP 来满足所需的坍落度流动度范围。最大添加量为22%的SP可满足MK20CBA40混合料的坍落流动度要求。
引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
亲爱的编辑，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使全球重症监护病房 (ICU) 的容量达到极限。虽然定量配给 ICU 床位和对启动维持生命疗法的适当性做出伦理判断多年来一直是重症监护的常规部分 [ 1 , 2 ]，但 COVID-19 带来了对不堪重负的 ICU 中的患者进行分诊的独特需求。虽然确实存在指导方针，但 ICU 入院政策因国家、机构和个体重症监护医师而异 [ 3 ]。此外，虽然指南建议在撤回维持生命疗法方面采取多学科方法，但分诊决定往往由个体医生在下班后、危机时刻和床边做出。为了改进这一分类过程，我们探索了实施基于行为人工智能技术 (BAIT) 的决策支持模式的选项，BAIT 是一种源自离散选择建模的技术 [ 4 ]。通过离散选择建模，可以将专业知识编码，以深入了解通常隐含的决策权衡（背景信息、补充信息）。我们旨在开发一个模型，阐明荷兰重症监护医师用来确定 COVID-19 患者是否有资格入住 ICU 的隐含条件。在多次头脑风暴会议中，我们确定了重症监护医师可能用来评估 COVID-19 是否有资格接受 ICU 治疗和机械通气的因素
量子力学、形而上学和 Bohm 的隐含...
3 我们可以注意到，在经典的 N 体问题（例如重力）中，一个粒子的运动方程也取决于所有其他粒子的位置。但在这种情况下，经典方程会为其他有影响的物体分配参数值。然而，Bohm 的制导方程将系统的配置视为一个整体。因此，不可能为某个特定粒子分配参数值或各个其他粒子的单独影响。