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中国大规模盐穴储氢需求与挑战
摘要 摘要 氢气是一种低碳清洁能源，生产来源广泛，大力发展氢能产业是实现双碳目标、应对全球能源转型的重要举措。在氢能“制备—储存—运输—应用”全产业链中，氢气存储难度大一直是制约氢能产业高质量发展的因素。盐穴储氢具有成本低、规模大、安全性高、储氢纯度高等突出优势，是未来大规模储氢的重要发展方向，也是我国低碳能源转型的重大战略需求。全面调研了我国制氢产业和氢能消费现状，进一步分析了我国盐穴储氢需求，调研了国外利用盐穴储存天然气和氢气的技术和工程现状，总结了我国盐穴储氢的发展和建设历史。对比了盐穴储氢技术在天然气、氦气、压缩空气、氢气储藏中的异同，提出了我国盐穴储氢技术面临的三大科技难题：层状盐岩中的氢气渗流与生物化学反应、盐穴储氢井筒完整性控制、储氢群灾害孕育与防治，明确了储氢需求快速增长的趋势和我国大型盐穴储氢技术的重点研究方向。
使用社交媒体数据
I. i ntroduction 1。由于近年来神经网络和计算能力的显着进步，生成人工智能（此后的“ Genai”）基于输入数据和适当的提示产生响应，在各种自然语言处理任务中取得了尖端的绩效，包括信息摘要和答案。与依赖于预定词典的传统情感分析方法不同（Tetlock（2007）以及Loughran和McDonald（2011）），最近的研究表明，Genai可以在特定上下文中准确评估单词的情感价值2，尽管在不同的环境中，单词传达的情感可能会差异很大（Ruan等。（2020））。3除准确性外，Genai的评估比基于手动标记的文献中使用的人类评估和传统的机器学习方法更有效（Liu（2010））。实际上，这些较旧的做法是耗时的，容易出错的，并且在大规模上不切实际。相反，Genai提供了一种新方法，可以帮助解决以前棘手的问题（BIS（2024a））。2。利用专门从事中国任务的内部genai（s i cored a I refore a a i reearch a ssistant，“ sara”），根据社交媒体文字和视频，在中国大陆的住房市场中开发了每日情绪指数，以追踪中国大陆的住房市场，以增强对全面和及时的方式的监视。接下来，我们证明该指数是房地产销售的领先指标，并表现出色的方法。4特别是，我们首先构建了从2013年开始的Genai驱动的住房市场情绪指数，此前几个必要的步骤，包括消除已识别的社会机器人和网络巨魔。此外，我们将我们的分析扩展到了国家情绪指数之外，并以更精细的水平发展住房市场情感指数，利用Genai的强大理解和推理能力来识别地区。
人工智能衍生品：文学和艺术作品衍生作品权的应用
1 我在其他地方讨论了“原因”（近因而非简单原因的一种版本）如何成为确定文学或艺术作品是否有人类作者的合适概念。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》，105 I OWA L. R EV。2053（2020 年）；Daniel Gervais，《人类原因》，《知识产权与人工智能研究手册》（R. Abbott 编辑，即将于 2022 年出版）。我在这两个来源中给出了这些类型作品的多个示例。本文使用“机器”作为通用术语，可能适用于使用 AI 软件的计算机，但也可以涵盖能够移动的机器，例如在画布上绘画的机器人。2 机器学习是 AI 的主要形式。参见 Roberto Iriondo，机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) – 关键差异，T OWARDS AI（2018 年 10 月 15 日），https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-1255b182fc6（“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法，使计算机程序能够通过经验自动改进。’— ML 是我们期望实现 AI 的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集，通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话）。3 17 U.S.C.§ 106(2)。4 17 U.S.C.§ 101（强调添加）。5 一个众所周知的例子是名为 e-David 的机器，它使用复杂的视觉优化算法制作绘画，该算法“用相机拍照并根据这些照片绘制原画。” Shlomit Yanisky-Ravid，生成伦勃朗：3A 时代的人工智能、版权和问责制——类人作者已经到来——一种新模式，2017 M ICH 。S TATE L. R EV 。659, 662 (2017)；另见下文第 III.A 节。6 请参阅 Gaëtan Hadjeres 和 François Pachet，《DeepBach：巴赫合唱团一代的可操纵模型》，AR X IV 1（2016 年 12 月 3 日），https://arxiv.org/pdf/1612.01010v1.pdf
海军研究计划 FY20 年度报告
研究主任寄语 我很高兴在海军研究生院 (NPS) 海军研究计划 (NRP) 的第六个完整财政年度为其提供支持。在 2020 财年内赞助的研究为海军部做出了重大贡献，为决策者面临的关键运营问题提供了见解，并提出了在财政受限的环境下节省成本的建议。NRP 的计划目标和执行支持海军作战部长将 NPS 打造为海军应用研究型大学的愿景。这里发生的互动、体验和知识收获都是独一无二的；很难在世界其他任何地方复制它们，这使得 NPS 成为舰队的宝贵资产。本报告重点介绍了 2020 财年代表海军和海军陆战队主题赞助商开展的一系列 NPS NRP 研究活动的结果。报告中包括研究项目的执行摘要。虽然大多数摘要都详细说明了最终结果，但有些项目的项目期限为多年。在这些情况下，会报告迄今为止的进展情况。NRP 是整个 NPS 研究组合的一个关键组成部分。在 NPS 总裁的领导下，它利用专门的研究资金协助海军作战社区进行及时研究，同时还向 NPS 学生和教师通报最新的作战重点。因此，NRP 项目是对其他教师驱动的研究项目的极好补充，这些项目倾向于基础研究计划领域。在回顾 2020 年的结果时，我们承认今年完成的工作因全球大流行而受到限制。虽然今年收集数据和与项目利益相关者会面的旅行方式有所不同，但我们的教师和学生坚持不懈地开展工作并为未来项目制定计划。最后，通过 NPS NRP 获得的诸多好处取决于 NPS 教师、NPS 学生以及来自海军和海军陆战队总部的许多主题赞助商的全心全意参与。我感谢本项目年度的所有人。真诚地，
杰伊·阿普特
泰晤士报商学院名誉教授 2022 – 至今 工程与公共政策名誉教授 泰晤士报商学院教授 2010 – 2022 卡内基梅隆大学电力行业中心联合主任 工程与公共政策附属教授 泰晤士报商学院副研究员 卡内基梅隆大学电力行业中心执行主任 工程与公共政策杰出服务教授iNetworks, LLC 风险投资董事总经理兼首席技术官卡内基自然历史博物馆馆长美国国家航空航天局宇航员四次航天飞机任务。其中两次任务涉及与日本和俄罗斯的合作；一次涉及两次太空行走。任务支持分公司负责人 任务控制中心灯光控制员 加州理工学院喷气推进实验室，加利福尼亚州帕萨迪纳市 光学设施科学经理 桌山天文台小组组长 光学天文学小组组长 地球与空间科学部行星科学家 哈佛大学应用科学部助理主任 行星成像计算机中心创始主任 地球与行星物理中心员工 麻省理工学院 激光博士后研究员光谱学
欧洲简历格式
ID N . 11300 – 个人研究工程师（意大利语：T ECNOLOGO）– 三级 2012 年 12 月/至今 国家研究委员会 (CNR) - 微电子与微系统研究所 (IMM)，Agrate Brianza Unit，Via Olivetti 2, 20864, Agrate Brianza (MB)，意大利 公共机构常设研究工程师（意大利语：Tecnologo）。技术领域：支持研究。主题：科学仪器和流程管理。 （Bando n. 364/114，Prot. AMMCNT CNR n.79896 28/12/2012；Prot. AMMCNT CNR n.8704 13/02/2013；Prot. IMM CNR n.769 31/01/2013）主要研究课题：I – 2D 材料（过渡金属二硫属化物，TMD）的各向异性工程：通过化学方法生长并主要通过 X 射线光电子能谱和拉曼光谱进行表征；目标应用在纳米电子学、光子学、光电子学、催化领域。 II – 通过 X 射线散射、X 射线光发射光谱和离子束技术（XRR、XRD、XPS、ToF-SIMS）对薄膜和多层膜的结构和化学物理特性进行表征，以便将其集成为双极 CMOS-DMOS（BCD）技术平台中的大电容器。III – （1）具有垂直磁各向异性的铁磁材料（PMA）和（2）非磁性材料，用于作为磁性结和自旋注入/过滤器中的隧道屏障；（3）稀磁氧化物（DMO）。研究结构和化学性质与磁性和磁输运性质之间的相关性。通过 X 射线散射（包括同步光）、X 射线光发射和离子束技术（XRR、XRD、XPS、ToF-SIMS、XRMS）对薄膜和多层膜的结构和化学物理进行表征，例如：（1）铁磁材料（Co、Fe、CoFe、CoFeB、Co/Ni）； (2) 非磁性材料（即 MgO、AlO x ）；(3) 稀磁氧化物（Fe、Ni 掺杂的 ZrO 2 ）。IV – 通过 X 射线散射、X 射线光发射和离子束技术（XRR、XRD、XPS、ToF-SIMS）研究高介电常数电介质或相变合金的 CMOS 兼容性在工艺集成中的热稳定性，以用于新兴的非挥发性存储器（TANOS、RRAM、PCM、MRAM）。V – 通过 X 射线散射（主要是 XRD）对先进 MEMS 设备中集成的压电材料进行表征。
杰伊·阿普特
泰晤士报商学院名誉教授 2022 – 至今 工程与公共政策名誉教授 泰晤士报商学院教授 2010 – 2022 卡内基梅隆大学电力行业中心联合主任 工程与公共政策附属教授 泰晤士报商学院副研究员 卡内基梅隆大学电力行业中心执行主任 工程与公共政策杰出服务教授iNetworks, LLC 风险投资董事总经理兼首席技术官 卡内基自然历史博物馆馆长 美国国家航空航天局 一名宇航员 四次航天飞机任务。其中两次任务涉及与日本和俄罗斯的合作；一次涉及两次太空行走。任务支持分公司负责人 任务控制中心灯光控制员 加州理工学院喷气推进实验室，加利福尼亚州帕萨迪纳市 光学设施科学经理 桌山天文台小组组长 光学天文学小组组长 地球与空间科学部行星科学家 哈佛大学应用科学部助理主任 行星成像计算机中心创始主任 地球与行星物理中心员工 麻省理工学院 激光博士后研究员光谱学
杰伊·阿普特
泰晤士报商学院名誉教授 2022 – 至今 工程与公共政策名誉教授 泰晤士报商学院教授 2010 – 2022 卡内基梅隆大学电力行业中心联合主任 工程与公共政策附属教授 泰晤士报商学院副研究员 卡内基梅隆大学电力行业中心执行主任 工程与公共政策杰出服务教授iNetworks, LLC 风险投资董事总经理兼首席技术官 卡内基自然历史博物馆馆长 美国国家航空航天局 一名宇航员 四次航天飞机任务。其中两次任务涉及与日本和俄罗斯的合作；一次涉及两次太空行走。任务支持分公司负责人 任务控制中心灯光控制员 加州理工学院喷气推进实验室，加利福尼亚州帕萨迪纳市 光学设施科学经理 桌山天文台小组组长 光学天文学小组组长 地球与空间科学部行星科学家 哈佛大学应用科学部助理主任 行星成像计算机中心创始主任 地球与行星物理中心员工 麻省理工学院 激光博士后研究员光谱学
联合学习的最佳客户选择算法
research p oster s ummary联合学习（FL）系统[5]允许培训机器学习模型分布在多个客户端，每个客户都使用私人数据。传统上，在几轮中，FL执行三个步骤直到停止条件发生：1。服务器将全局模型权重发送给客户端； 2。每个客户端在本地使用私人数据训练模型，并将其权重发送给服务器；和3。服务器合并了客户端的权重，以制定改进的全局模型。由于资源和数据的异质性，客户选择在FL系统的功效[1]，[2]，[6]，[8]，[8]，[11] - [14]中起着至关重要的作用。训练回合所花费的时间由最慢的客户确定。此外，能源消耗和碳足迹也被视为主要问题。在这种情况下，我们提出了FL：MEC和ECMTC的两种最佳时间和能源的客户选择算法。第一个将训练时间和总能量消耗最小化，而第二个则逆转了两个指标之间的优先级，同时还要满足截止日期。尽管相关工作的贡献，但据我们所知，这项工作是第一个提出算法，通过共同优化执行时间和能源消耗，同时定义每个客户应在本地使用多少数据，从而使具有异质资源的客户选择算法。在我们的方法中，客户选择被建模为必须分配给一组客户端r的任务t数。每个客户端I具有一组分配容量（A I），其中任务象征着本地数据单位。此外，我有时间（P I）和能量（E I）成本与其分配的任务数（X I）相关的每个客户端。给定的一轮具有与其所选客户端相关的pan和en gy的费用，分别表示为优化目标c max和σe，它们定义为c max：= maxi∈Rp i（x i）和σe：= p
储能系统（ESS）的研究，例如
在储能系统（ESSS）（ESSS）（例如电池，超级电容器和电压）中储能系统的建模，控制和集成对于培养使用可再生能源（RESS）和电力运输（E-Transansportation）的开发是必不可少的。ress的特征是间歇性，不能将其作为常规能源来派遣。esss是解决此问题的关键技术，从而增加了Ress在公用事业网格中的渗透。esss也是提高微电网性能的重要组成部分，并且是智能电网操作的促成技术。主要的Challenges是高性能和具有成本效益的ESS的设计，可以安全地满足整个预期寿命的能量和电力需求。This “Special Section on Modeling, Control and Integration of Energy Storage Systems in E-Transportation and Smart Grid” of the IEEE TRANS- ACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS collects 24 research papers, discussing innovative solutions for the design and management of ESSs, as well as the required power electronics interface and control systems for their effective integration into utility grids and E-Transportation.24篇论文可以分为三个主要领域。从第1项的论文到附录6）附录的第6篇论文，涉及锂离子电池的建模，控制和管理。在附录的项目1）中提出了一种提高锂离子电池中剩余能量估计的准确性和鲁棒性的新方法。该方法将电池模型与一个分析模型相结合，以考虑电池初始充电状态（SOC），负载电流速率和方向，工作温度和老化的影响。在附录的第2项中，研究了机器学习技术的应用，基于具有长期短期记忆的经常性神经网络，以对电池SOC进行准确的估计。在附录的第3项中，在线性时变时间变化的模型预测控制算法中引入并应用了面向控制的电化学热模型，以制定健康意识到的快速充电策略。第一个区域中的其他论文集中于高压电池的均衡，由许多串联连接的电池组成，这是延长电池寿命的关键目标。例如，附录的第4项第4项提出了基于具有能量转移电感器和模糊逻辑控制的两个阶段双向均衡电路的非隔离均衡方案。一种不同的非隔离平等方法，同时达到