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估计爱尔兰陷入经济衰退的可能性
6 委员会的“商业和消费者调查”是经济和金融事务总司针对不同行业进行的定期调查。问题的形式是“您预计贵公司的总就业人数在未来 3 个月内会如何变化？”。答案要么是“增加”，“保持不变”或“减少”。对于消费者来说，问题是“您预计该国失业人数在未来 12 个月内会如何变化？” 答案范围从“急剧增加”到“急剧下降”。在每种情况下，答案都以余额形式发布，基于正负答案之间的差异（占总答案的百分比）。
估算智能电网的成本和收益
目前的电力输送基础设施的设计无法满足重组后的电力市场日益增长的需求、数字社会的能源需求或可再生能源生产的日益增加的使用和变化。因此，国家必须将目前的电力输送系统升级到更高的性能水平，以支持持续的经济增长和提高生产力，从而参与国际竞争。为此，智能电网整合并增强了其他必要元素，包括传统升级和新电网技术，包括可再生能源发电、存储、增加消费者参与、传感器、通信和计算能力。根据 2007 年《能源独立和安全法案》，智能电网的设计将确保电力的高安全性、质量、可靠性和可用性；提高经济生产力和生活质量；并在最大限度地提高安全性的同时最大限度地减少对环境的影响。智能电网的特点是电力和信息在公用事业和消费者之间双向流动，它将提供实时信息，并在设备层面实现近乎即时的供应（容量）和需求平衡。
估计由Ai-...
在2009年，《卫报》发表了一篇有关Google搜索碳成本[1]的文章。Google已发布了一项反驳[2]，声称每次搜索在其博客上发出7克CO 2。他们声称的是，在2009年，每次搜索的能源成本为0.0003 kWh，或1 kJ。对应于0.2 g CO 2，我认为这确实是一个更接近的估计值。这个数字仍然经常被引用，但完全过时。与此同时，计算效率已迅速提高[3]：功率使用效率（PUE，数据中心基础设施开销的指标）从2010年到2018年下降了25％；服务器能量强度下降了四倍；每个工作负载的平均服务器数量下降了五倍，平均储存驱动能量使用量几乎下降了十倍。Google发布了有关其数据中心效率参考的一些人物，它们符合这些广泛的趋势。有趣的是，在过去的十年中，Pue并没有太大改善。因此，使用当前的AI炒作，我想修改2009年的图。三件事发生了变化：发电的碳强度下降了[4]，服务器能量效率已经提高了很多，数据中心的PUE也有所提高[5]。结合所有这些，我对能源消耗的新估计和Google搜索的碳足迹为0.00004 kWh和0.02 g CO 2（使用美国的碳强度）。根据Masanet [3]，硬件效率
退伍军人事务部需要改进估算...
VA 使用 COVID-19 补充资金来支持应对疫情的新举措，例如扩展 VA 的信息技术基础设施以提供远程医疗服务。它还利用这些资金来支持已经建立的 VA 项目，例如在 VA 医疗机构提供医疗保健。当 COVID-19 疫情爆发时，VHA 要求补充资金以继续运营以完成其使命。然而，VA 发现它没有准备好估计在如此灾难性事件期间所需的补充资金数额，因为它没有这样做的建模能力。VHA 官员告诉 GAO，他们尚未开发估计未来灾难（例如疫情）成本所需的建模能力，因为这种建模超出了其与负责制定 VA 预算预测的精算顾问签订的合同范围。通过开发用于估计应对潜在未来卫生紧急情况所需资源的建模能力，VHA 将能够更好地准备快速估计资源需求，从而实现更好的管理和规划。
估计旅游事件的经济影响
此问题将用于确保计算的估计仅限于事件导致的其他经济活动。Crompton等。 （2001）提出，归因于特定事件的估计经济影响仅与访客对社区的新支出有关。 这项研究坚持认为，应将当地居民排除在这些计算之外，因为无论活动是否被举行，他们都可能在社区中花费在社区中。 虽然这是一个很好的经验法则，尤其是在具有相对较大的便利设施吸引当地居民的美元的地区，可以将一个额外的问题添加到调查工具中，以澄清多少个“额外”美元（他们通常在研究区域中不会在研究区域赚取的支出）作为活动的导致当地居民的直接结果。Crompton等。（2001）提出，归因于特定事件的估计经济影响仅与访客对社区的新支出有关。这项研究坚持认为，应将当地居民排除在这些计算之外，因为无论活动是否被举行，他们都可能在社区中花费在社区中。虽然这是一个很好的经验法则，尤其是在具有相对较大的便利设施吸引当地居民的美元的地区，可以将一个额外的问题添加到调查工具中，以澄清多少个“额外”美元（他们通常在研究区域中不会在研究区域赚取的支出）作为活动的导致当地居民的直接结果。
评估可再生能源轮转的影响和……
关于 Prayas Prayas（健康、能源、学习和育儿倡议）是一家非政府、非营利组织，总部位于印度浦那。Prayas 的成员是专业人士，致力于保护和促进公众利益，尤其是社会弱势群体的利益。Prayas（能源集团）致力于研究能源和电力领域的理论、概念、监管和政策问题。我们的活动涵盖政策和监管事务的研究和参与，以及培训、宣传和对民间社会团体的支持。Prayas（能源集团）作为由各部委、监管委员会和计划委员会/ NITI Aayog 组成的多个官方委员会的一部分，为能源领域的政策制定做出了贡献。Prayas 在印度政府科技部科学与工业研究部注册为 SIRO（科学与工业研究组织）。 Prayas（能源集团）Unit III A & III B, Devgiri, Kothrud Industrial Area, Joshi Railway Museum Lane, Kothrud Pune 411 038. Maharashtra ☎ +91 20 2542 0720 ✉ energy@prayaspune.org https://energy.prayaspune.org/
用于评估决策信心的元学习 BCI
摘要 目的。我们研究了最近引入的基于元学习的迁移学习技术是否可以提高脑机接口 (BCI) 在决策信心预测方面的性能，而传统机器学习方法则无法实现。方法。我们将偏向正则化算法的元学习应用于基于视频馈送的困难目标识别任务中，根据脑电图 (EEG) 和眼电图 (EOG) 数据逐个决策地预测决策信心的问题。该方法利用以前参与者的数据来生成预测算法，然后快速调整该算法以适应新参与者。我们将该方法与 BCI 中几乎普遍采用的传统单受试者训练、一种称为领域对抗神经网络的最先进的迁移学习技术、我们最近用于类似任务的零训练方法的迁移学习改编以及简单的基线算法进行了比较。主要结果。在大多数情况下，元学习方法明显优于其他方法，在只有来自新参与者的有限数据可用于训练/调整的情况下，效果要好得多。通过有偏正则化的元学习，我们的 BCI 能够无缝集成来自过去参与者的信息与来自特定用户的数据，以产生高性能预测器。它在小型训练集存在下的稳健性是 BCI 应用中的真正优势，因为新用户需要在更短的时间内训练 BCI。意义。由于 EEG/EOG 数据的多变性和噪声，BCI 通常需要使用来自特定参与者的数据进行训练。这项工作表明，使用我们的有偏正则化元学习版本可以获得更好的性能。
在估计...
土地退化直接影响地上碳池，影响碳排放，这对于管理城市的生物质和碳存储至关重要。尽管传统的现场技术是准确的，但它们需要大量的时间和劳动。这项研究探索了一种可靠且负担得起的选择，用于测量地上生物量和碳量（AGBC），并具有遥感。五个不同的植被指数（VIS） - 简单比率（SR），差异植被指数（DVI），归一化差异植被指数（NDVI），土壤调节植被指数（SAVI）和增强的植被指数（EVI） - 用于使用Landsat 8 Oli Imiifection评估了生物质预测。模型是通过使用来自菲律宾纳迦市各种土地覆盖类型的数据来估计AGBC的。通过将来自不同土地覆盖类型（草原，大米，玉米农田和林地）的地上生物量数据结合在一起，开发了模型以估算AGBC。根据其统计性能，特别是最高的确定系数（R²）和最低的均方根误差（RMSE），选择了每种土地覆盖类型的最佳模型。结果增强了我们对碳库存的理解，为开发旨在解决土地退化的计划和方法提供关键信息。主要发现是：[1]野外测量的AGBC和五个VIS之间存在显着相关性，SR对草原，DVI的表现最好，用于稻田的DVI，而EVI则是玉米耕地和森林陆地的EVI； [2]该市的AGB总数约为270万兆克拉姆（MG），估计有120万兆克（C mg）； [3]林地存储最高的AGB，其次是草原，玉米农田和水稻农田。
估计增强学习中的运动勘探
r einformention学习（RL）是一种计算理论，讲述了确定最大化收集奖励的最佳行为（Bhui等，2021； Sutton＆Barto，2018； Williams，1992）。rl是游戏中的成功策略（Silver等，2018; Tesauro，Gerald，1994），并有望成为理解神经加工的理论框架，尤其是在多巴胺神经元中（Hollerman＆Schultz，1998; Kim等，2020），但请参见（Jeong et al。，2022年）。尽管RL的早期概念受到动物行为的启发（Sutton＆Barto，1981），但将RL应用于自然行为仍然具有挑战性。主要是，行为往往是最佳的，违反了最佳行动政策（Akaishi等，2014，p。201; Akrami等，2018; Samuelson，William＆Zeckhauser，Richard，Richard，Richard，Richard，1988）。行为次优的行为本身不会伪造RL理论；这是高估的探索量仍然令人困惑。
估计SARS-COV的RT-PCR阳性持续时间...
∗剑桥大学的MRC生物统计局。JB得到Bayes4Health（EPSRC EP/R01856/1）的支持。JB，PB和DDA得到了英国医学研究委员会（MRC）计划MRC_MC_UU_00002/11的支持。pb，th和dda由Wellcome Trust（227438/Z/23/Z）提供支持。ASW和KBP得到了美国国家健康研究所（NIHR）卫生保护研究部门的卫生保健相关感染和抗菌素抵抗，并在牛津大学与英国卫生安全局（UKHSA）（NIHR200915）合作。ASW得到了牛津NIHR生物医学研究中心的支持。KBP得到HUO家庭基金会和医学研究基金会（MRF-160-0017-ELP-POUW-C0909）的支持。BDMT通过MRC计划赠款（MC_UU_00002/2）和主题资金（MC_UU_0002/20-精密医学）支持BDMT。为了开放访问，作者已将创意共享归因（CC BY）应用于任何作者接受的手稿版本。†英国卫生安全局；剑桥大学的MRC生物统计学部门‡牛津大学纳菲尔德医学系； NIHR牛津生物医学搜索中心； NIHR医疗保健相关感染和抗菌耐药性研究部门，牛津大学。 * * *数学科学学院，诺丁汉大学††MRC生物统计学部门，剑桥大学；英国卫生安全局†英国卫生安全局；剑桥大学的MRC生物统计学部门‡牛津大学纳菲尔德医学系； NIHR牛津生物医学搜索中心； NIHR医疗保健相关感染和抗菌耐药性研究部门，牛津大学。* * *数学科学学院，诺丁汉大学††MRC生物统计学部门，剑桥大学；英国卫生安全局§牛津大学原科健康科学系；国家健康研究所健康保护研究所（NIHR HPRU）在牛津大学数学系曼彻斯特大学卫生保健相关感染和抗菌素抵抗方面的抗菌抗药性”。