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未来小型聚光太阳能发电系统热电子发生器的技术经济评估
摘要：小型聚光太阳能发电厂目前尚未普及，因为其平准化电力成本 (LCoE) 过高，而容量 >100 MW 的 CSP 发电厂的 LCoE 低于 20 cEUR/kWh。在 CSP 发电厂内集成固态转换器可以提高整个技术的可扩展性和经济竞争力，尤其是在较小规模下，因为固态转换器的转换效率与尺寸的相关性较弱。本文提出了一种带有高温热电子能量转换器 (TEC) 的系统，以及设计为即使提供高浓度比也很便宜的光学聚光器，以提高 CSP 发电厂的成本效益，从而实现经济可持续性和市场竞争力。这是可能的，因为 TEC 可以充当转换顶循环，直接产生电能，通过应用实际条件估计可能的转换效率为 24.8%，并为二次热阶段提供有用的热流。根据光学聚光器和 TEC 开发既定的技术规范，并根据合理的经济假设，估计总工厂转换效率为 35.5%，LCoE 为 6.9 cEUR/kW，并考虑到 1 MW 输入太阳能系统配备 8 小时储能罐的可能性。与其他可用的小容量可再生能源技术相比，计算得出的预测值极具竞争力，并为加速部署技术努力以展示所提出的解决方案开辟了道路。
引用：Stumpf, S.、Strappelli, L.、Ahmed, S.、Nakao, Y.、Naseer, A.、Gamba, GD 和 Regoli, D. (2021)。人工智能公平性和透明度的设计方法。CEUR 研讨会论文集，2903，ISSN 1613-0073
相当抽象，无法用于指导如何设计以及设计什么。最近的研究 [4] 开始研究设计模式来指导详细的用户界面设计。除了以用户为中心的设计 (UCD) 流程之外，还提出了用于设计透明人工智能系统的总体设计方法 [5]。在本文中，我们回顾了现有的设计方法研究，以指导设计师设计负责任且合乎道德的人工智能系统和用户界面。然后，我们提出了一种新方法，即共同设计公平人工智能交互 (CoFAIR)，该方法包括一系列共同设计研讨会，然后进行更广泛的评估，以创建合适的用户界面，使其能够通过目标用户群体探索公平性。我们通过案例研究展示了该方法的应用。我们讨论了我们方法的局限性，以及如何将这种方法推广到合乎道德和负责任的人工智能系统的设计。
Larasati, Retno；De Liddo, Anna 和 Motta, Enrico (2021)。人工智能医疗保健系统界面：非专家用户信任的解释设计。在：ACMIUI-WS 2021：ACM IUI 2021 研讨会联合论文集（Glowacka、Dorota 和 Krishnamurthy、Vinayak 编辑），CEUR 研讨会论文集，2903。
摘要研究表明，非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时，这引起了人们的担忧，患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明，解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断，但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程，以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标，我们进行了三次数据收集，研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后，我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型，描述了非专家和专家如何理解解释，他们的理解有何不同，以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型，我们提出了一套 14 条解释设计指南，用于可信的人工智能医疗系统解释，这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。
EclipseSAM IoT 2020 - Eclipse 基金会活动
物联网 (IoT) 在每个应用领域的应用正在急剧增加，促进了当代社会的快速数字化。当前物联网场景的特点是对非功能性需求不断增加，从低延迟到高可靠性、可信赖性和动态资源分配。这种范式转变也被认为是物联网的下一个发展阶段，预计将为技术市场创造大量机会，支持多个领域的应用，即智能工厂、智能城市、关键基础设施、合作服务机器人等。为了满足这些苛刻的要求，正在研究多种新技术 - 例如边缘计算、人工智能和分析、数字孪生以及安全、隐私和信任方案 - 以便在当前的物联网架构标准中采用，确定具有适当设计模式的有效集成方案。因此，设计和管理下一代基于物联网的系统将变得更加复杂。本书包含第一届 Eclipse 下一代物联网安全、人工智能和建模国际会议 (SAM IoT 2020) 的会议记录。SAM IoT 2020 是 Eclipse 基金会组织的第一次科学会议，旨在促进研究界建立更丰富的公共领域文化，特别关注应用研究。SAM IoT 2020 组织了一次征文活动，以收集欧洲和世界各地的最新研究成果，特别关注与下一代物联网应用中的安全、人工智能和建模相关的未解决的问题。SAM IoT 还得到了欧盟资助的 H2020 BRAIN-IoT 项目的支持。BRAIN-IoT 是一个专注于定义和实施新架构和方法的项目，旨在支持现代物联网应用的开发人员和运营商应对智慧城市、工业和机器人领域日益复杂和动态的物联网系统，是下一代物联网范式的先驱项目之一。因此，LINKS 基金会作为 BRAIN-IoT 项目的协调者，参与组织 SAM IoT 2020，以促进围绕下一代物联网研究主题的讨论，将研究和工业界的参与者聚集在一起。已收到来自欧洲、亚洲和美国 16 个不同国家/地区的作者的投稿。为了评估每份提交的论文，技术计划委员会进行了盲审，该委员会的成员都是 SAM IoT 主题领域的资深研究人员。每篇论文至少经过三名审阅者审阅。根据这些审查，选出了在质量、原创性和与会议主题的相关性之间取得充分平衡的论文。根据提供的分类，选出了 11 篇论文。会议还举办了 2 场主题演讲，由专家发表，分别是 Henrik Plate（SAP 安全研究）和 Paul-Emmanuel Brun（AIRBUS 网络安全）。这些演讲有助于提高会议的整体质量，并加深对会议感兴趣领域的了解。SAM IoT 2020 的论文集将提交给 CEUR 研讨会论文集 (CEUR-WS.org) 进行出版，这是亚琛工业大学下属 Sun SITE Central Europe 的一项免费开放获取出版服务。CEUR-WS.org 是公认的 ISSN 出版物系列，ISSN 1613-0073。我们相信，已发表的论文集展示了新的创新解决方案，并突出了 SAM IoT 领域中具有挑战性的技术问题。为了表彰最佳提交作品，技术计划委员会在会议闭幕式上根据论文评审分数颁发了奖项。最后，我们首先要感谢技术论文的作者，他们的工作和奉献精神使我们能够制定出一个我们认为非常令人兴奋且技术质量很高的计划。接下来，我们要感谢项目委员会的所有成员，他们用专业知识和时间帮助了我们。