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社区微电网中公平成本分配的集成优化和游戏理论框架
摘要 - 社区微电网中的FAIR成本分配仍然是一个重大挑战，因为多个参与者之间具有不同负载概况，分布式能源资源和存储系统的复杂相互作用。传统的成本分配方法通常无法充分解决参与者贡献和收益的动态性质，从而导致成本分配不平等，并降低了参与者的满意度。本文提出了一个新颖的框架，将多目标优化与合作游戏理论整合在一起，以进行公平有效的微电网操作和成本分配。所提出的方法结合了混合组合线性编程，以最佳资源调度与沙普利价值分析，以进行公平的收益分配，从而确保系统效率和参与者满意度。在六个不同的操作场景中使用现实世界数据对该框架进行了验证，这表明技术和环保性能都有显着改善。结果表明，通过有效的储存集成，太阳能利用率从7.8％降低到62.6％，高峰降低到114.8％，并且每天的合作收益最高为$ 1,801.01。基于沙普利价值的分配实现了平衡的福利成本分配，净头寸在不同的负载类别的范围从-16.0％到 +14.2％，以确保可持续的参与者合作。
MSCI ACWI IMI SDG社会公平选择索引方法
2 SDGS 1、2、4、5、8和10是指联合国17个可持续发展目标中的6个，这是2030年可持续发展议程的一部分。SDG 1旨在消除无处不在的所有形式的贫困（https://sdgs.un.org/goals/goal1）; SDG 2旨在结束饥饿，实现粮食安全和改善营养，并促进可持续农业（https://sdgs.un.org/goals/goal2）； SDG 4旨在确保包容性和公平的质量教育，并为所有人促进终身学习机会（https://sdgs.un.org/goals/goal4）； SDG 5旨在实现性别平等并赋予所有妇女和女孩的能力（https://sdgs.un.org/goals/goal5）； SDG 8旨在促进持续，包容和可持续的经济增长；充实而富有成效的就业；以及所有人的体面工作（https://sdgs.un.org/goals/goal8）; SDG 10旨在减少国家内部和之间的不平等（https://sdgs.un.org/goals/goal10）
探索大型语言模型以缓解偏见和公平
人工智能（AI）已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从虚拟分析到推荐系统为各种应用提供了动力。但是，随着AI系统越来越多地与人互动并做出决定，对公平和偏见的担忧已经走向了最前沿。这些系统经常在大型数据集中受过培训，并不总是清楚地确保数据收集过程中数据质量的准则，可以无意中学习和延续这些数据集中存在的偏见，从而导致不公平的结果。一个众所周知的例子是美国刑事司法系统中使用的Compas系统，该系统预测被告再犯罪的可能性。Propublica的一项研究发现，该系统对非裔美国人被告有偏见，因为即使没有事先定罪，他们也更有可能被标记为高风险。应对这些挑战，AI研究界的一部分一直在探索各种策略，以确保偏见并确保公平。已经出现了大量方法，其中一些涉及重新处理用于培训此类系统的数据，而另一些方法涉及根据预定义的公平指标选择最佳模型，或者其他涉及为决策制定程序提供更透明的方法。而LLM是AI中最突出的突破之一，在广泛的
2023 STEM FAIR获奖者 - 希尔斯伯勒县公立学校
Elementary Division (K-5) Junior and Senior Divisions (6-12) 8:00 am – 9:00 am Project Set-Up Continues 8:00 am – 9:00 am Project Set-Up Continues 8:00 am – 9:00 am Project Screening 9:00 am – 11:00 am Project Screening ∆ 9:30 am – 1:00 pm Project Judging* 11:00 am – 11:45 pm Lunch 12:00 pm – 5:00 pm Project Judging ∆ Students must be in出勤： * 3 - 5年级的个人项目（仅面对面参与者） * 3 - 5年级小组项目：必须在场审判（仅面对面参与者）。∆ 6 - 12年级的个人和团队项目：所有参与者都必须在场审判。∆判断结束后，应从TCC中获得6 - 12年级和团队项目委员会。
中立性谬误：当算法公平干预是（不是）积极作用
已经开发了各种指标和干预措施，以识别和减轻机器学习系统的不公平输出。虽然个人和组织有义务避免歧视，但使用公平感知的机器学习干预措施也被描述为欧洲联盟（EU）非歧视法的“算法正面”。作为欧盟法院在评估积极行动的合法性方面一直是严格的，这将对希望实施公平ML干预措施的人施加重大的法律负担。在本文中，我们建议算法公平干预措施通常应被解释为防止歧视的一种手段，而不是衡量积极行动的方法。具体来说，我们建议此类别错误通常归因于中立性谬误：关于（公平意识）算法决策的中立性的错误假设。我们的发现提出了一个问题，即在算法决策的背景下，是否有歧视歧视的负义务是否足够。因此，我们建议从义务转向“不损害”的积极义务，以积极地“不伤害”作为算法决策和公平的ML间隔的更为适当的框架。
所有多样性的机会是公平的要求...
我们想认为我们自己对他们免疫，但我们都有它们：偏见。他们影响了我们的生活，我们的思想和行动。大多数情况下，我们没有注意到这一点。科学也不是没有它的，因为它是由人类操作的。拥有自己的烙印，对世界的看法。在本期的U-Todics中，我们研究了多样性：如何为所有大学提供与研究，研究和工作相同的机会，我们与Dieter Rautenbach教授进行了交谈。在统计数据中，我们检查了乌尔姆大学的多样性。和哲学教授丽贝卡·赫芬迪克（Rebekka Hufendiek）解释了偏见对有线收益的影响以及科学需要多样性的影响。
潮汐正在改变公平访问银行法律
在ESG与所谓的反唤醒法规与联邦/州先发制人之间的辩论的中心，公平访问银行法可能会在新总统管理局下复活。近年来，公平访问银行法的景观（现在也被称为“撤销”法律）与转变的政治气候一样快地发生了变化。联邦和州公平访问法律和法规是立法或监管措施，旨在确保金融机构在没有基于意识形态，政治或社会信念的歧视的情况下提供公平的服务访问权限。他们旨在防止银行和金融服务提供商根据其合法活动或可能被视为有争议或政治上敏感的属性的合法活动或隶属关系拒绝向个人或企业获得服务或产品的机会。批评家将这样的举措视为对金融体系中环境，社会和公司治理政策的攻击。 在没有联邦行动的情况下，某些州已经制定了自己的公平访问法，而其他州则建议今年。 随着特朗普政府和共和党对国会的控制，联邦一级的公平访问法规或立法是真正的可能性。 对于市场参与者及其董事会，了解这些法律涉及一方面的监管合规性和风险管理之间的复杂相互作用，以及另一方面对ESG的不断发展的期望。批评家将这样的举措视为对金融体系中环境，社会和公司治理政策的攻击。在没有联邦行动的情况下，某些州已经制定了自己的公平访问法，而其他州则建议今年。随着特朗普政府和共和党对国会的控制，联邦一级的公平访问法规或立法是真正的可能性。对于市场参与者及其董事会，了解这些法律涉及一方面的监管合规性和风险管理之间的复杂相互作用，以及另一方面对ESG的不断发展的期望。公平访问法律：最近的历史联邦级别：OCC在第一个特朗普政府下的货币审计长办公室处于联邦实施此类公平访问法规的努力的最前沿。
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Health Fair Fraser Fontaine＆Kong Ltd.保险经纪，热带电池Mandella High Way，30 Automotive Park Way，Ferry Commercial Park，Kingston 20活动时间9:00 AM 3:00 AM 3:00 PM 2025年2月27日
