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出版信息Lahon，Rinalini，Sarah Stanley，Ciara O'Dwyer，Mel T. Devine和Damian Flynn。大规模数据中心增长对PO
摘要 - 在大规模采用基于云的技术的驱动下，过去十年在全球范围内经历了巨大的数据中心的增长。除了该行业的能源消耗持续增加外，数据中心的扩散还引起了许多电网挑战。在这项研究中，分析了它们为需求灵活性做出贡献的潜力，从而在日间电力市场中探索了可用的灵活性和系统能源成本之间的权衡。数据中心的运行是在2030年爱尔兰电力部门的最低成本能源混合整数配方中建模的，从可变可再生能源中采购了70％的电气需求。随后对发电和需求时间表，能源成本，可再生能源削减，排放水平，工厂运营时间等的影响。，以证明大规模数据中心的增长如何影响系统履行其可再生义务的能力。
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APPLIED SCIENTIST II Jun 2021 - Present • Researching large language models (LLMs) regarding (1) novel reward modeling and preference optimization strategies for multilingual LLMs and (2) enabling LLMs to use tools and automate routines by invoking APIs • Developed dynamic data selection strategy for multilingual natural language understanding, reducing data overhead by 95% and increasing ease of model expansion to support new international markets (e.g., KO，TR，NL）•拥有6个市场和4种语言的对话代理和NLP模型的18个生产释放周期（ES，PT，JP，AR），包括数据摄入和处理以及开发以及模型开发，培训，培训，评估，部署，监视，监控，维护和修补•通过型号的级别播放的校准•逐渐启动的校准
用于行星探索的 LABEISS 面包板概述。E. Sawyers 1 、MG Daly 1 、A. Quaglia 2 、S. Walker 2 、J. Freemantle 1 、G. Flynn 2
简介：激光烧蚀元素同位素光谱仪系统 (LABEISS) 是一种面包板仪器，具有两种主要技术——激光诱导击穿光谱 (LIBS) 和激光烧蚀分子同位素光谱 (LAMIS)。此外，LABEISS 还能够将拉曼光谱、激光诱导荧光和被动反射作为支持技术。LIBS 已成为行星探索的主要技术，最著名的是 ChemCam 和 SuperCam 仪器，后者最近搭载在 NASA 的 Mars2020 毅力号探测器上 [1, 2, 3]。LIBS 是一种快速获取地质样品、土壤样品和表面清洁（使用重复激光烧蚀）中主要和次要元素分析结果的方法。与 LIBS 相比，LAMIS 基于分子发射的同位素位移（所谓的同位素异形体），该位移的时间延迟由激光烧蚀过程中等离子体和原子的结合时间定义 [4, 5]。LAMIS 已成为 LIBS 的一种有前途的补充技术，因为它可以表征目标的同位素特征，从而提供同位素区分。拉曼光谱 (RS) 发生在分子被激发源激发并通过分子键或晶格的振动、旋转或拉伸产生非弹性散射时。每个谱带对应于分子键激发波长的不同拉曼波数位移，可用于识别或“指纹识别”多种材料。
Zhang, M., Zhao, X., Huo, B., & Flynn, B. (2022). 权力和关系承诺对顾客整合的影响：复制与扩展
Zhang, M., Zhao, X., Huo, B., & Flynn, B. (2022)。权力和关系承诺对客户整合的影响：复制和扩展。国际物流与物流管理杂志，52(3)，第 238 篇文章。https://doi.org/10.1108/IJPDLM-04-2021-0121
已发布版本的引用：Mitchell, D, Blanche, J, Zaki, O, Roe, J, Kong, L, Harper, S, Robu, V, Lim, T & Flynn, D 2021, “海上风电场中安全且有弹性的自主机器人的共生系统设计”，IEEE Access，第 9 卷，第 141421-141452 页。 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3117727
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出（其中 80% 的成本与部署人员有关），海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性，住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中，我们采用了共生系统方法 (SSOSA)，该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C 3 )，以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络，远程操作员可以提高对任务概况的可见性和理解。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同进化，并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了可能危及自主任务的突发和渐进故障以及未知事件。使用分布式和协调决策，SSOSA 增强了对任务状态的分析，其中包括对驻留机器人内关键子系统的诊断。此次评估表明，SSOSA 为 BVLOS 自主任务提供了增强的运行时操作弹性和安全合规性。SSOSA 有可能成为一种高度可转移到其他任务场景和技术的方法，为实现可扩展的自主服务提供了途径。