ESS PFR 每季度发布一次,提供全面的四年磷酸铁锂 (LFP) 和镍锰钴 (NMC) 电池集装箱系统成本和价格展望。该报告以领先的技术和材料平台为基础,并结合了有关投入材料价格和供应前景、市场瓶颈和需求分析的重要数据,以支持其成本和价格预测。
安全与技术研究所 (IST) 和 Metaculus 发起了一项计划,让 Metaculus Pro 预测员评估适用于全球风险最高的核关系的潜在建立信任措施的成功概率。在这一伙伴关系的初始阶段,我们将重点关注中美关系中的有用干预点。美国和中国在多个技术工业领域展开战略竞争,包括网络安全、人工智能和机器学习、量子计算和可再生能源。预测提供了机会来识别这场战略竞争中的潜在风险和机遇领域,并了解可能影响期望和不期望未来的趋势,帮助决策者驾驭当前的复杂环境。作为一门学科,预测还提出了精确的要求,可以揭示政策制定者的假设并明确他们对合理未来的愿景。
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
致谢 完成顶点课程的旅程是一个合作的过程。我们非常感谢许多人的帮助,他们参与了我们取得成功。首先,我们要向 Juan Carlos Piña Pardo 博士表示深深的谢意。没有他宝贵的建议,我们不可能取得今天的成就。Juan Carlos 博士对细节的高度关注和学术远见塑造了我们的项目。此外,他在我们相处期间的耐心以及解决我们在技术和个人层面上遇到的困难都是无价的。我们衷心感谢 Juan Carlos 博士为我们的个人和职业成长所做的贡献。我们的感激之情也延伸到整个 SCM 管理团队。他们决定让我们参加学习计划,为本顶点课程中提出的研究奠定了基础。他们的支持和对我们工作价值的信任对我们的旅程至关重要。我们参加的课程,例如 SCM.256,让我们有机会学习数据科学和机器学习的最佳实践,这对我们完成项目起到了至关重要的作用。我们感谢 Elenna Dugundji 博士在春季学期的教学。我们在此感谢我们的赞助公司给我们机会来解决一个非常有趣的问题。我们感谢赞助公司管理层始终出席我们的会议,及时回复并详细解释他们的业务流程。如果没有他们的持续投入和努力,我们就无法开发出令人满意的毕业论文。
C3 AI 需求预测为需求建模者提供了规则和基于 AI/ML 的细分功能的组合,包括无监督聚类,可根据需求概况、数据可用性和其他特征实现自动和动态细分。通过可配置的层次结构,需求建模者可以灵活地针对特定细分定制预测方法。这包括可配置的需求预测范围和间隔(例如,每月间隔的长期预测和每天间隔的短期需求感知),以及可配置的需求预测级别(例如,产品、产品位置产品客户)。
比利时对这项工作的贡献得到了比利时三个地区的资助:布鲁塞尔最高行政区/布鲁塞尔首都大区、佛兰芒大区和瓦隆大区。加州公用事业委员会加州太阳能计划、加州能源委员会 PIER、松下和美国能源部高光伏渗透计划为加州大学圣地亚哥分校的太阳能预报研究提供了资金支持,该研究构成了本报告的贡献基础。加拿大自然资源部通过能源研究与发展计划为 CanmetENERGY 为本报告的贡献提供了资金支持。瑞士 PVPS Pool 为 Meteotest 为本报告的贡献提供了资金支持。日本 PVPS TASK 14 委员会(包括 AIST 对本报告的贡献)的资金支持由 NEDO 提供。PVPS Task 14 的管理和奥地利报告的协调由 BMVIT 和 FFG 资助。
人们通常不知道微软股票的价格会涨还是跌?”)或他们自己的行为(例如,“我在未来 10 年内会离婚吗?”)。人们忽视了一种重要的预测形式,即人们预测自己感受的能力。我们认为,人们真正想知道的是他们的幸福和幸福水平,许多关于未来事件和行为的问题实际上是关于这些情感状态的问题的代理。人们希望能够预测他们是会结婚、离婚还是生孩子,因为他们相信这些生活事件是他们幸福的关键决定因素。他们想知道微软股票的未来价格,这样他们就可以赚钱,他们相信这会增加他们的幸福感。追求幸福是人类最基本的动机之一,如果人们有运转良好的水晶球,他们会经常看水晶球,试图实现这个目标。