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自主武器：现有法律如何规范未来武器
* 美国国务院法律顾问办公室的律师顾问。本文以作者个人身份撰写。本文中表达的观点为作者观点，不一定代表美国国务院或美国政府的观点。作者感谢 Adil Haque 以及红十字国际委员会/卡多佐法学院国家安全研讨会的与会者对本文提出的精彩评论和批评。1 例如，请参阅《加州大学伯克利分校教授协助制作病毒式视频警告杀手机器人》，ABC 7（2017 年 11 月 18 日），http://abc7news.com/technology/uc-berkeley-professor-helps-create-viral-video-to-warn-about-killer-robots/2664980/。2 例如，请参阅 John Markoff 的《奇点何时出现？》可能在你有生之年不会发生，《纽约时报》（2016 年 4 月 7 日），https://www.nytimes.com/2016/04/07/science/artificial-intelligence-when-is-the-singularity.html。3 例如，请参阅 Philip Alston 的《人权理事会法外处决、即决处决或任意处决问题特别报告员的临时报告》，第 20 段，联合国文件 A/65/321（2010 年 8 月 23 日）（呼吁国际社会“解决致命机器人技术发展带来的法律、政治、伦理和道德影响”）；自主武器将改变游戏规则，E CONOMIST，（2018 年 1 月 25 日）（“军事机器人技术的快速变革……带来了艰巨的道德、法律、政策和实际问题，可能造成全新的危险
在现有能源部门模型中选择和实施弹性指标
模型描述：基于物理的模拟美国住宅建筑库存模型的能源使用和热性能的模拟：（1）代表停电的方法的开发，以及（2）测量热弹性电力中断方案：长期和短期短期的极端天气，没有“无通知”弹性计量：是时候使用不安全的Indoror Indoror条件https://www.nrel.gov/docs/fy20osti/74241.pdf
绿化我们现有的房屋
改造带来经济，社会和环境利益：改善房屋的绩效不仅使气候受益。它有潜力在每个地区和社区中创造体面的就业机会，并在建筑中促进现有公司（尤其是中小企业及其供应链），直接与政府的“左右”议程交谈。在整个经济范围内，在需要额外的支持和紧急创造就业机会的时候，具有全面高价值技能的劳动力的潜力将维持经济。4对于单个家庭，有许多重要的驱动因素，包括较低能源账单的额外可支配收入，改善空气质量的健康益处，更舒适的房屋以及对房屋价值的改善。对于房东和资产经理，长期弹性和租户满意度提高了资产价值。旧的且效率低下的住房导致每年过热的冬季死亡11,500例，早期死亡4,000人死亡，并通过负面的健康影响增加了约20亿英镑的NHS费用。5，6到2050年，如果没有进行改编，每天将有82亿升水的结构赤字。
回收利用在现有联邦政府努力的基础上可以……
环保署、商务部和能源部以及联邦贸易委员会已经采取了促进回收利用的行动，例如收集数据和为回收技术研究提供资助。但是，环保署尚未按照《资源保护和回收法案》的要求对现有公共政策对回收利用的影响进行研究或提出行政或立法行动建议。进行这些研究将为国会提供信息，以更好地评估不同政策对美国回收工作的影响。此外，商务部没有完全履行《资源保护和回收法案》的要求，刺激再生材料市场的发展，因为它没有采取行动刺激国内市场，正如 GAO 在 2006 年建议的那样。商务部官员表示，他们刺激国际市场的工作履行了商务部在《资源保护和回收法案》下的义务。国会可能需要采取行动，明确商务部在《资源保护和回收法案》下的职责，或将刺激国内市场的责任分配给另一个机构。通过采取行动，国会可以确保联邦政府对美国可回收物品的国际需求减少做出反应。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
审查现有挪威泵存储工厂的技术审查
摘要：本文介绍了挪威现有的抽水存储工厂的技术评论。电力系统正在改变越来越多的可再生能源，尤其是从可变的可再生能源中，导致供应，电源，频率和电压调节的新挑战。因此，在当前情况下，储能选项是一个经过深入研究的主题。尽管有许多储能技术，但大多数对于短期网格平衡都是最佳的，而且很少有能够提供长期（每周或季节性）存储的能力。一个例外是抽水存储，这是一种能够提供短期和长期存储的成熟技术。在本文中，介绍了挪威现有的十个泵存储工厂，其中一些能够进行季节性储能。提供了抽水储存工厂技术的挪威知识和经验，以作为未来研究的基础。评论提供了有关能源生产和存储能力，建筑成本，每千瓦的特定成本以及存储KWH的特定成本，机电安装，技术规范以及专注于隧道系统布局设计的运营经验。本评论中提供的数据是独特的，并且以前未发表。提供了有关欧洲电力市场中挪威抽水存储工厂的当前状况，趋势和未来前景的讨论和结论。
现有建筑的能源效率
本标准由常设标准项目委员会 (SSPC) 持续维护，标准委员会已为此建立了一个记录在案的计划，定期发布增补或修订内容，包括及时、记录在案、协商一致的程序，以应对标准任何部分的变更请求。变更提交表、说明和截止日期可从 ASHRAE 网站 (www.ashrae.org) 以电子形式获得，或从标准高级经理处以纸质形式获得。ASHRAE 标准的最新版本可从 ASHRAE 网站 (www.ashrae.org) 或 ASHRAE 客户服务中心购买，地址为 1791 Tullie Circle, NE, Atlanta, GA 30329-2305。电子邮件：orders@ashrae.org。传真：678-5392129。电话：404-636-8400（全球），或免费电话 1-800-527-4723（美国和加拿大订购）。如需转载许可，请访问 www.ashrae.org/permissions。
