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壳牌公司资本市场日 2023 分析
● 大型企业出售化石燃料资产不仅会转移温室气体排放，还可能增加温室气体排放：“我们评估了大型企业的资产出售是否影响了出售后归因于所售资产的实际温室气体排放。在这里，我们使用了 46 项资产样本，这些资产出现在本研究分析的交易中，专有数据库中有 2017-2021 年期间的完整排放和生产数据。在这个样本中，售后排放强度往往更高，这表明，平均而言，资产在出售后的运营效率较低。对于该样本中的 46 项资产中的 33 项，这一百分比变化为正值：大多数交易导致交易年度后一年或几年的平均排放强度更高。”
空中加油对现代价值的分析...
摘要：尽管空中加油的潜力已被反复证明，但它已成为许多西方国家关注的领域。鉴于最近的行动暴露了这种能力的严重不足，本文试图重新审视空中加油对现代战争的价值。为此，本文首先探讨当前的理论，然后分析空中加油的历史发展及其对作战的贡献。随后，考虑了该能力可能面临的未来挑战。本文得出结论，空中加油是现代作战中一种高度通用和有价值的能力，并指出，对这一领域的低估和投资不足可能足以限制西方在未来冲突中的作战能力。
巴基斯坦研发分析
现有文献表明，创新可带来可持续的经济增长和繁荣，从而提高人民的生活水平。由于创新绩效与经济增长相关，它长期以来一直是当代商业领域关注的话题（例如，Dekoulou 和 Trivellas，2017 年；Jian 等人，2021 年；Wang 和 Tan，2021 年；PIDE，2002 年）。为了评估创新绩效，世界知识产权组织（WIPO）根据 81 个不同的指标（分为定义创新绩效的七大支柱）计算了全球经济体的全球创新指数（GII）。该指数包括两个主要维度：i）创新投入和 ii）创新产出。这两个维度还包括七个支柱。同样，创新投入涵盖政治环境、人力资本和研究、基础设施、市场成熟度和商业成熟度，而创新产出则涉及每个经济体的知识创造。 GII 每年评估各国的创新生态系统，强调其在创新方面的优势和劣势，以及创新指标方面的具体差距。简而言之，GII 使全球经济体能够评估其地位并评估其改善创新绩效的政策。
数字孪生分析促进空中交通安全...
摘要 — 随着数字化转型的新工业革命，制造运输流程中可以采用更多智能和自主系统。自动驾驶汽车 (AV) 的安全性具有减少事故和为驾驶员和行人保持谨慎环境的明显优势。因此，数据驱动汽车的转型与数字孪生概念相关，特别是在自动驾驶汽车设计的背景下。这也提出了采用新安全设计以提高整个自动驾驶汽车系统的弹性和安全性的必要性。为了以端到端的方式为智能制造运输启用安全的自主系统，本文介绍了考虑安全和安保功能的主要挑战和解决方案。本文旨在确定一个用于车辆数字孪生的标准框架，以促进数据收集、数据处理和分析阶段。为了证明所提方法的有效性，分析了车辆跟随模型的案例研究，该模型通过操纵雷达传感器测量值试图造成碰撞。本文的洞察力可以为未来在自动驾驶汽车行业采用数字孪生的相关研究铺平道路。
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
THEA：需求定义的人为错误分析
本文档及其所述技术的目标用户主要是从设计生命周期的早期阶段开始就参与具有大量交互组件的产品的系统工程师。不要求工程师具备人为因素、认知工程或心理学方面的特定背景，但使用该方法的工程师有时可能需要人为因素专家的帮助来解决特定问题。虽然人为因素专业知识对于该过程并非必不可少，但对新系统所处领域和环境的理解更为重要。事实上，该技术可以看作是一种允许工程师将其应用领域专业知识应用于用户界面设计问题和界面设计决策的可靠性影响的方法。
工作危害分析 (JHA)
• 让员工参与。• 员工对工作有独特的理解，这种知识对于发现危险非常有价值。• 让员工参与将有助于最大限度地减少疏忽，确保分析质量，并让工人“接受”解决方案，因为他们将分享安全和健康计划的所有权
耶鲁环境绩效指数 (EPI) 分析
环境绩效指数 (EPI) 是一个旨在建立国际综合环境指数的研究项目。该项目由两所美国大学（耶鲁/纽黑文和哥伦比亚/纽约）联合实施，并由世界经济论坛/达沃斯委托。该研究项目试图促进对各国环境绩效进行定量的跨国比较，目的是增强环境政策的成功条件。它进一步努力补充联合国千年发展目标的环境指标集。EPI 确定了几个核心环境政策类别的分数/目标，并衡量各国实现这些目标的程度。除了发布综合指数和各个国家的分数外，还发布了国家排名。最新发布的 Pilot-EPI（2006 年）将德国排在第 22 位，与工业化国家相比排名较低。本研究基于对数据来源和数据质量的分析以及对综合指数所依据方法的评估，追踪了德国的个别结果。作为评估的一部分，对排名的科学有效性进行了调查。目前，还不能承认已经实现了建立分析合理的定量综合指数的要求。由于综合指数存在显著的方法缺陷和问题，跨国比较对德国的解释力较低。然而，环境绩效指数在短时间内引起了政治和媒体的极大关注，具有重要的积极意义。这种公开曝光有助于确定更多切入点，以在国际层面上就环境领域的跨国数据集发起实质性辩论。关于 EPI 对充分评估德国环境政治和政策的相关性，可以挑出一些关键因素。其中包括单个指标的选择、概念化和权重、数据质量和政策得分。某些政策得分和指标的选择和权重是由要求补充联合国千年发展目标的环境指标集所驱动的。因此，选择首先反映了具有广泛意义的真正全球环境问题。农业补贴）。然而，这样的选择和加权并不能充分反映工业化国家典型的环境问题的具体方面，因此大大降低了 EPI 对德国的解释力。指标数量少以及数据质量低下，无法全面掌握和评估一个国家的环境绩效。所选指标并未反映出许多政策领域的关键环境问题，而这些问题对于德国这样的高度工业化国家而言是备受关注的。这尤其包括质量维度较高的环境问题（例如，与卫生设施和污水处理的质量相比，获得卫生设施的便利性不那么令人担忧）。此外，一些指标的数据来源不明确，指标方法与标准的国家概念化有很大不同（例如区域臭氧），在某些情况下，一些指标概念化的结果在科学上并不合理（例如目前已经有许多国际组织（OECD、EU EEA）的区域跨国指标集，它们提供的方法在评估德国的环境绩效方面更科学，解释力更强。环境绩效指数的相关性基于其明确的政治层面，旨在激发对科学合理的跨国方法和数据集的广泛辩论。在这方面，尽管存在严重的数据质量问题和明显的方法缺陷，但 EPI 凭借其智能公关、杰出的作者团队和客户的结合做出了重大贡献。强烈建议利用媒体和政治关注来进一步推动关于跨国数据和指标发展的科学辩论。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。