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CSE 591：人类感知人工智能 1. 联系信息......
长期以来，人工智能研究一直对人类抱有矛盾态度——在替代和增强之间摇摆不定。现在，随着人工智能技术以越来越快的速度进入我们的日常生活，人工智能系统与人类协同工作的需求也越来越大。这就要求人工智能系统能够跟踪人类的心理状态，并有效地与他们互动。人工智能社区越来越接受这种需求，正如 DARPA 的可解释人工智能系统计划、谷歌的 PAIR 研究计划以及人工智能伙伴关系的“人与人工智能的合作”主题支柱所证明的那样。
2024 年 1 月 26 日尊敬的先生或女士，如您所知......
2024 年 1 月 26 日 尊敬的先生或女士， 如您所知，根据 2023 年 1 月 24 日高等法院的命令，2022 年 1 月 20 日拒绝 AQUIND Limited 提出的 AQUIND 互连器项目开发许可申请的决定被撤销。 能源安全和净零排放大臣现在负责重新裁定该申请。 已向相关方请求提供更多信息，这些请求的记录以及收到的回复可在国家基础设施网站上查阅。 鉴于国务卿在就此项开发许可申请作出决定方面的准司法作用，就与该提案有关的具体事项发表评论并不适宜。 但是，国务卿确实希望就重新裁定该决定提供最新信息。 虽然尚未设定重新裁定的最后期限，但国务卿想解释为什么需要更多时间来审议该申请。国防部 (MOD) 已联系本部门，要求给予更多时间，以便其能够就拟议的 AQUIND 项目的问题准备实质性陈述。国务卿认为，在国防部考虑其立场并提交陈述，且本部门有时间考虑所提交的信息之前，不宜就申请做出决定。目前，也不宜估计还需要多少时间，因为这取决于国防部提出的陈述的性质和内容。能源基础设施规划团队将继续代表国务卿与规划督察局联系，以确保网站得到相应更新，并随时向各方通报情况进展。国务卿感谢各方的耐心等待，同时分析所有可用信息，以就规划问题得出可靠的结论并做出明智的重新确定决定。国务卿重申，她意识到尽快做出规划决定的重要性。此致，
Essenza Home 的完整回答 我们知道工作......
尽职调查：根据经合组织的《跨国企业指南》，识别、优先处理并解决其供应链中与侵犯人权、环境损害和动物福利相关的风险。 透明度：绘制我们的供应链图，并提供有关供应商和生产地点的详细信息。 改进计划：制定和实施行动计划，以应对已识别的风险并改善社会和环境条件。 合作：与其他利益相关者合作，实现全行业的改进并分享最佳实践。 报告：定期向协议秘书处通报其进展和行动，独立专家可能会对其进行审查。
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尽职调查：根据经合组织的《跨国企业指南》，识别、优先处理并解决其供应链中与侵犯人权、环境损害和动物福利相关的风险。 透明度：绘制我们的供应链图，并提供有关供应商和生产地点的详细信息。 改进计划：制定和实施行动计划，以应对已识别的风险并改善社会和环境条件。 合作：与其他利益相关者合作，实现全行业的改进并分享最佳实践。 报告：定期向协议秘书处通报其进展和行动，独立专家可能会对其进行审查。
二氧化碳在3D混凝土印刷结构的特性上的潜力
光子神经网络（PNN）已成为传统电子神经网络的有前途的替代品。然而，PNN的培训，尤其是在传统实践中被认为是高度有效的分析梯度下降算法的芯片实施，这仍然是一个重大挑战，因为物理系统并非差异。提出了诸如无梯度和数值梯度方法之类的训练方法，但它们却没有过度测量和有限的可伸缩性。最新的原位培训方法也受到成本挑战，需要昂贵的在线显示器和频繁的光学I/O切换。在这里，提出了一种物理感知的分析梯度培训（PAGT）方法，该方法在分裂和串联策略中计算分析梯度，从而克服了芯片在PNNS训练中造成的不良性引起的差异。在芯片上实施了多种训练案例，尤其是生成对抗网络，与原位方法相比，时间消耗显着降低（从31 h到62分钟），能源消耗降低了四倍。结果为训练混合光子 - 数字电子神经网络提供了低成本，实用和加速的解决方案。
锂离子电池储能系统的老化感知运行：综述
近年来，部署的电池储能系统 (BESS) 数量稳步增加。对于新投入使用的系统，锂离子电池因其成本降低、效率高和循环寿命长而成为最常用的技术。由于电池内部存在多种老化机制，锂离子电池容易退化。退化的影响，特别是容量降低、电阻增加和安全隐患，会对 BESS 的经济性产生重大影响。受充电状态、充放电率、循环次数和温度等老化应力因素的影响，退化的程度直接受操作条件的影响。可以找到大量侧重于 BESS 老化感知操作的文献。在这篇评论中，我们概述了相关的老化机制以及退化建模方法，并从这些主题的最新技术中推导出 BESS 操作的关键方面。随后，我们回顾并分类了旨在通过在操作策略中考虑电池退化效应来延长 BESS 寿命的方法。文献表明，使用经验或半经验退化模型以及混合整数线性规划的精确解法特别常见，定义目标函数的老化成本的方法也是如此。此外，通过模拟案例研究，我们确定了影响自耗增加、峰值削减和频率遏制储备等关键应用退化的最相关压力因素。
在雾中提供的能源和QoS意识到的物联网服务的移动性支持
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式，以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是，雾系统是高度异构和动态的，这使得服务的放置决策非常具有挑战性，考虑到节点流动性，可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法（MGA），旨在支持节点的移动性，同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量（QOS）要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略（SAP）的两个变体进行了比较，提出的移动性贪婪启发式（MGH）和基线简单的网格算法（SGA）。使用myifogsim模拟器进行的实验表明，与其他方法相比，MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物，优化，移动性，雾计算，智能校园，QoS，Energy。
朝着情感意识的AI：多模型模型进化中的挑战和机遇
摘要人工智能（AI）中生成模型的演变已显着扩大了机器处理和生成复杂的多模式数据的能力，例如文本，图像，音频和视频。尽管取得了这些进步，但情感意识的整合仍然是一个毫无疑问的维度。本文研究了多模式生成AI的最新技术，重点是主要技术公司开发的现有模型。然后，它提出了一种将情感意识纳入AI模型的方法，这将通过提高AI-AI-ISS决策的可解释性和解释性来增强人机相互作用。本文还解决了与构建情绪感知模型相关的挑战，包括需要全面的多模式数据集以及融合诸如嗅觉和阵风（例如嗅觉和阵风）的计算复杂性。最后，讨论了潜在的解决方案，包括现有研究数据的归一化以及转移学习以减少资源需求的应用。这些步骤对于在医疗保健，机器人技术和虚拟助手等应用中推进领域并解锁情绪感知的多模式AI的潜力至关重要。
fast：在黑盒生成模型中弱学习的功能相似性阈值
摘要 - 强调对深层生成模型的调节，这是由于与隐私和遵守监管框架有关的关注所升级，强调了对这些模型的精确控制机制的必要需求。这种紧迫性尤其强调，在这种情况下，生成模型产生的输出涵盖了可观的，令人反感的，令人反感的或可能有害的内容。在响应中，已经出现了机器，以选择性地忘记特定的知识或从预训练的模型中删除不良数据子集的影响。但是，现代机器未学习方法通常会在学习过程中访问模型参数和架构细节，这并不总是可行的。在多种下游任务中，这些模型充当黑框系统，具有无法访问的预训练参数，体系结构和训练数据。在这种情况下，过滤不需要的输出的可能性成为一种实用的选择。我们提出的方法功能特征意识相似性阈值（快速）通过系统地编码潜在空间中不需要的特征来有效地抑制不希望的输出。我们采用用户标记的正和负样本来指导此过程，利用潜在空间固有的能力来捕获这些不受欢迎的表示形式。在推断期间，我们使用潜在空间中的此确定的表示形式来计算带有新采样的潜在向量的投影相似性指标。随后，我们精心应用一个阈值以从输出中排除不可用的样品。我们的实施可从https://github.com/subhodip123/weak-unlearning-gan-gan
通过老化的意识操作提高电池储能系统的寿命盈利能力
锂离子细胞由于多种细胞内衰老效应而导致降解，这可以显着影响电池能量储能系统（BESS）的经济性。由于降解率取决于外部应力因素，例如电荷，电荷/放电率和周期深度，因此可以通过操作策略直接影响它。在此贡献中，我们提出了一个模型预测控制（MPC）框架，用于设计老化的意识操作策略。通过模拟数字双胞胎上的整个BESS寿命，可以基准测试不同的老化意识优化模型，并且可以确定老化成本的最佳价值。在案例研究中，研究了通过套利交易在EPEX现场盘中电力市场上通过套利交易的应用。为此，提出了用于日历的线性化模型和磷酸锂细胞的环状容量损失。结果表明，与基于电池系统的成本选择老化成本相比，使用MPC框架来确定最佳的老化成本可以显着提高BES的寿命盈利能力。此外，与基于能量吞吐量的基于能量吞吐量的老化成本模型相比，使用线性化日历降解模型时，能量套利的生命周期利润可以增加24.9％，使用线性化日历和环状降解模型时，可以增加24.9％。通过检查2019年至2022年的价格数据，该案例研究表明，批发电力市场的价格和价格波动的最新上涨导致可实现的终身利润大幅增加。