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状态简介：怀俄明州
在2022年，该州从风力发电中产生了约90％的可再生电力。怀俄明州拥有丰富的风资源，自2019年以来，安装风能已增加了一倍以上。截至2023年，该州的安装风能大约有3,000多兆瓦（MW），并计划在2024年另外830 MW。怀俄明州还拥有16个水力发电大坝，其中大多数由联邦政府拥有。Green River的98 MW Sweetwater太阳能项目于2018年在线上网，并产生了足够的电力，可为15,712套房屋供电。在2024年初，太阳能工业协会（SEIA）就安装太阳能（124 MW）而言，在该国排名第49。Seia在未来五年内以预期的673兆瓦的预期安装为预计增长第44位。2023年的美国能源和就业报告发现，在2022年，怀俄明州估计有45,992名能源工人（占州就业总就业的16.5％），其中包括6,844名能源效率的工人。在2022年，怀俄明州在全国范围内获得清洁能源工作的第50位，该行业雇用了约8,236名怀俄明州。1怀俄明州公共服务委员会（PSC）规范了四个投资者拥有的公用事业（IOUS），18个农村电力合作社和三个市政公用事业。PSC负责以公正和合理的价格为客户提供安全可靠的服务。” PSC有三名当选专员，同一政党允许的两名专员。PSC目前包含共和党的两个成员，一个是民主党成员。国家在统一的控制下，共和党在立法机关的议会和共和党州长马克·戈登（Mark Gordon）领导行政部门的多数。
美国海军陆战队两栖攻击面临的问题
各地区。两栖作战是由两栖部队从海上发起的军事行动，在沿海地区进行登陆部队作战。沿海地区包括任何陆地区域（及其邻近海域和相关空域），这些区域主要易受海上攻击和影响，可能深入内陆。1 此外，“两栖作战需要独特的跨海、陆、空作战能力。两栖作战还需要综合指挥和控制，以实现行动统一、行动速度加快以及海上控制和力量投射能力的协调应用。” 2 两栖作战有几种类型。本分析集中于两栖攻击。以下摘录解释了这种类型的两栖作战：两栖攻击由[两栖部队]从海上发起，搭乘舰船或艇艇，登陆[登陆部队]并将其部署在敌对或潜在敌对的海岸上。两栖攻击的突出要求是，随着攻击朝着[两栖部队]目标前进，必须迅速在岸上建立战斗力，以达到全面协调的打击力量。[两栖部队]的有机能力，包括空中和火力支援、后勤和机动性，使他们能够通过强行进入进入某个区域。3
四名巴林学生入选美国太空营
Ashen Tharaka TDT | 麦纳麦 巴林国际航展庆祝了四名巴林学生获颁享有盛誉的奋进奖学金的消息，通过这项计划，他们将有机会于明年夏天参加在美国举办的著名太空营。 该消息是航展第二天的一大亮点，彰显了巴林致力于培养下一代太空和科学领袖的承诺。 巴林交通和电信部长 Shaikh Abdullah bin Ahmed Al Khalifa 阁下在致辞中对奖学金获得者表示赞扬，并回顾了该计划的变革性影响。 经验 “我很高兴地告诉大家，过去太空营选拔的学生从他们的经历中受益匪浅，”他说。他指出，以前的参与者都继续从事 STEM 领域的职业，体现了该计划激励巴林青年在太空和科学领域的使命。谢赫·阿卜杜拉博士还对已故宇航员阿尔·沃登和奋进奖学金基金会在赋予巴林学生权力方面发挥的作用表示感谢，这与国王陛下的愿景相一致
具有协同的大云模型和小边缘模型的生成AI服务提供的边缘云协作框架
摘要 - 生成人工智能（Genai）通过内容创建为用户提供各种服务，这被认为是将来网络中最重要的组成部分之一。但是，培训和部署大型人工智能模型（BAIMS）引入了大量的计算和通信开销。由于需要高性能计算基础架构以及长距离访问云服务的可靠性，保密性和及时性问题，因此对集中式方法构成了关键挑战。因此，敦促将服务分散，部分将它们从云移至边缘，并建立本地Genai服务以实现私人，及时和个性化的经验。在本文中，我们提出了一种带有协同的大云模型和小边缘模型的全新自下而上的Baim体系结构，并设计了一个分布式培训框架和一个以任务为导向的部署计划，以有效地提供本机Genai服务。拟议的框架可以促进协作智能，增强适应性，收集边缘知识并减轻边缘云负担。通过图像生成用例证明了所提出的框架的有效性。最后，我们概述了基本研究指示，以充分利用Edge和Cloud对于本地Genai和Baim应用程序的协作潜力。
2019 年 9 月 9 日至 10 日，格鲁吉亚 第比利斯 客房酒店 第比利斯
经济政策研究中心 (EPRC) 是格鲁吉亚领先的经济智库，致力于通过基于证据的政策建议和指导、主要公共机构的能力建设以及对政府行动和政策承诺的监督来改善经济政策环境。EPRC 的研究人员及其分析成果是格鲁吉亚全国从业者社区、各种国际组织、学生和学术界了解格鲁吉亚经济状况的可靠信息来源。EPRC 的政策产品在当地和国际印刷和在线媒体中被广泛引用。为了实现可持续的经济发展和繁荣，关键是通过加强法治、确保安全和保障以及教育广大群体和民众来关注可预测的投资环境的发展。EPRC 将自己定位为致力于格鲁吉亚欧洲-大西洋一体化问题的民间社会领袖，并对其当前和预计的社会经济结果提供公正的分析。EPRC 与国内和国际参与者合作提供的多篇分析文章使该组织赢得了声誉，成为欧洲化话语核心的广泛问题的可靠信息来源。
2024 年中华人民共和国向立法机关提交的报告...
新墨西哥州减少温室气体排放和用可再生能源和其他清洁能源取代传统化石燃料发电的目标将于 2025 年 1 月 1 日达到重要里程碑。届时，该州的可再生能源组合标准 (RPS) 要求，输送给投资者所有的公用事业客户的 40% 的电力必须来自可再生资源，将 2020 年以来实施的可再生能源配额翻一番。本报告根据《可再生能源法案》的要求提交给新墨西哥州立法机构。1 这一变化是 2019 年《可再生能源法案》 (REA) 修正案的结果之一，该修正案设定了到 2045 年投资者所有的公用事业实现 100% 零碳发电的目标，到 2050 年农村电力合作社实现 100% 零碳发电的目标。根据 REA 的修正案，到 2030 年，IOU 的 RPS 要求将进一步增加到 50%，到 2040 年将增加到 80%，最终，“零碳资源将供应新墨西哥州所有电力零售量的 100%”。2 截至 2020 年，农村电力配送合作社目前负责 10% 的 RPS。农村电力配送合作社对可再生能源和零碳资源占新墨西哥州总零售量的百分比有以下目标和要求：
利用AI提高了可再生资源（例如太阳能，风能和生物能）的能源使用效率和开发
能源效率和可再生资源的发展是解决全球能源危机和气候变化的关键问题。这项研究探讨了人工智能（AI）在提高能源效率并取代可再生资源（例如太阳能，风能和生物能源）的发展中的作用。通过使用结合定性和定量方法的混合方法方法，本研究确定了AI在可再生能源领域中的具体应用。结果表明，AI可以显着提高运行效率并减少能源浪费。示例包括对太阳能电池板的放置，风力涡轮机的预测维护以及优化沼气生产中的发酵过程。在可再生能源中实施AI不仅可以提高效率，还可以降低成本并支持可持续性。这项研究通过提供可再生能源领域的AI益处的经验证据来为能源和AI技术领域做出贡献。建议政府和能源行业广泛采用AI，投资于技术和劳动力培训，并加强能源，技术和学术方面的合作，以开发创新且适用的AI解决方案。进一步的研究应进行更广泛，更全面的研究，包括分析AI实施的长期成本和收益，以及AI技术与现有能源管理系统的集成。
用于预测儿童神经发育障碍的机器学习
摘要：诸如身体，言语，认知和社会情感技能之类的发展领域对于监测孩子的成长至关重要。但是，由于高度可变性和重叠，识别神经发育缺陷可能会具有挑战性。早期检测是必不可少的，数字程序可以协助该过程。这项研究利用当前的人工智能进展来通过全面的机器学习方法来解决神经发育障碍的预测。使用了一部小说，最近开发了严肃的游戏数据集，并使用了有关儿童语音和语言反应的各种数据。最初的数据集包含520个实例，在严格的数据预处理后减少到473名参与者。聚类分析揭示了数据中不同的模式和结构，而可靠性分析确保了测量能力。使用逻辑回归开发了健壮的预测模型。应用于184名平均年龄7岁的参与者的子集，该模型表现出很高的精度，精度，召回和F1得分，有效地区分了有和没有神经发育疾病的实例。总而言之，这项研究突出了机器学习方法在基于认知特征诊断神经发育障碍中的有效性，并为决策，分类和临床评估提供了新的机会，为高危个人的早期和个性化干预措施铺平了道路。
区块链安全的大型语言模型
大型语言模型（LLM）已成为网络安全性范围内跨各种域的强大工具。值得注意的是，最近的研究越来越多地探索应用于区块链安全性（BS）背景的LLM。ever，关于LLMS对区块链安全的全面范围，影响和潜在限制的全面了解，存在差距。为了填补这一空白，我们进行了文献综述，重点是在区块链安全中应用LLM的研究（LLM4BS）。我们的研究旨在全面分析和了解现有的搜索，并阐明LLM如何促进区块链系统的安全性。通过对现有文献进行彻底的研究，我们深入研究了LLMS的整合到区块链安全的各个方面。我们探讨了LLM可以支持区块链安全的机制，包括其在智能合同审核中的应用，交易异常检测，脆弱性修复，智能合约的计划分析以及担任加密货币社区的参与者。此外，我们评估了与利用LLMS增强区块链安全相关的挑战和局限性，考虑了诸如可伸缩性，实践问题和道德问题之类的因素。我们的彻底审查阐明了LLM4BS上任务的机会和潜在风险，为研究人员，从业者和政策制定者提供了宝贵的见解。
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？