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FDRE 招标草案 3.0 的定价 - Ember
1. 价格风险：市场价格波动可能高于或低于预期，从而影响收入。例如，2023 年在印度，价格波动带来了重大挑战。也就是说，如果由于波动性增加（如 2023 年印度的情况），一年内的价格远高于或低于预期，该怎么办？2. 数量风险：天气不确定性带来太阳能和风能发电量低于预期的风险，影响履行 PPA 承诺的能力以及发电量和收入下降。3. 相互蚕食风险：随着更多可再生能源发电同时进入市场，可能会压低价格。可再生能源发电的地理和时间集中可能导致自我蚕食，即额外的可再生能源产能会降低其自身的盈利能力。在极端情况下，这甚至可能导致某些市场出现负价格
儿童发育和大脑从胚胎到...
Figures 1.1 The brain from above 9 1.2 The hills and valleys of the cerebral cortex 10 1.3 The lobes of the brain 11 1.4 The subcortical brain 12 1.5 Navigating the brain 13 1.6 Understanding the language of navigation 14 1.7 Structure of a neuron 16 1.8 Brain scanner 20 2.1 A zygote 28 2.2 An embryoblast 28 2.3 The early embryo 30 2.4 Myelin sheath 31 2.5 The brain doubles in size in the first year of life 32 2.6 Baby playing 35 3.1 Kanizsa cube 45 3.2 Concave half frame wire cubes 46 3.3 Object permanence 49 3.4 Example of rule-based card sorting stimuli 56 4.1 Pregnant mothers and young babies need a healthy diet to thrive 64 4.2 Junk food consumption often increases in adolescence 69 4.3 Smoking during pregnancy is known to harm the developing foetus 72 4.4怀孕期间喝酒会影响婴儿的长期发展
报告 - 印度工业电气化-Ember
行业分别依靠化石燃料和电力来满足其热量和电力需求。2022年，印度重工业（钢，水泥，铝，石化和氨水）总共耗尽了175个TWH的电力，占其整体能源消耗的11％。值得注意的是，钢，水泥和铝制部门使用了91％的电力。从RES中采购这种电力可以大大减少工业排放，并确保遵守诸如碳边界调整机制（CBAM）之类的国际规范。
开发嵌入式机器简介...
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容，但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍，以尝试通过提供嵌入式系统，机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时，学生将能够选择自己的分类和音频，以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
ProAI：适用于汽车应用的高效嵌入式 AI 硬件——基准研究
多年来，单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡，这通常是移动平台所必需的，例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而，对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长，这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN)，还可以满足必要的功能安全要求，例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”，主要用于运行强大而高效的应用程序，例如多任务 DNN，此外，它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中，我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet，就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机，ProAI 实现了性能和效率的完美结合，其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍，几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外，根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率，还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。