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1 上海交通大学机械与动力工程教育部重点实验室，上海
光伏和风电装机容量的快速增长，展现了可再生能源以碳中和的方式为经济提供动力的宏伟前景。2022年底，中国可再生能源装机容量达到12.13亿千瓦，首次超过燃煤电厂，这被视为能源史上的里程碑。然而，可再生能源的间歇性、波动性和低密度特性为其广泛应用带来了许多挑战。大规模储能技术对于解决可预见的未来可再生能源占主导地位所带来的关键挑战至关重要。在电池、压缩空气和抽水蓄能等多种储能技术中，由化石燃料驱动的化学燃料生产
2024年全球机械设备报告
第一个重大挑战是创建一个能够托管整个产品生命周期内所有数据的集中式基础设施（见图 1）。该基础设施通常位于云端，用于收集、存储和分析数据。随着安装基数的增长，系统也会随之扩展，因此，该系统可以适应不断增加的数据量和复杂性。超大规模企业（即拥有大量计算资源的大型数据中心，如 Amazon Web Services、Google 或 Microsoft Azure）以其专注于云解决方案的服务主导着存储基础设施市场。
使用贝叶斯不确定性定量机制和替代建模的地面热通量重建
抽象地面热通量（G 0）是高纬度区域的地面能量平衡的关键组成部分。尽管由于全球变暖而在控制多年冻土降解中其至关重要的作用，但G 0在全球尺度模型仿真的输出中却很少衡量，并且没有很好地表示。在这项研究中，使用现场测量，全球气候模型和气候重新分析输出的土壤温度序列测试了一个分析传热模型，以在整个季节重建G 0。使用可用的G 0数据（测量或建模）在自由周期中推断地面热通量和模型参数的概率密度函数作为参考。当观察到的G 0不可用时，使用表面热通量（取决于参数）作为最高边界条件的表面热通量（取决于参数）的数值模型。通过比较在几个深度下模拟和测量的土壤温度的分布来验证这些估计值（因此，相应的参数）。在未确定的状态不确定性定量方法的帮助下，开发的G 0重建方法为评估地面热通量的概率结构提供了新的手段，用于区域多年冻土变化研究。
EU碳农业：智能农业机械的贡献EU碳农业：智能农业机械的贡献
良好的农业实践存在于Lulucf部门中，对于温室气体平衡而言无疑为阳性。欧盟可持续的碳周期倡议尤其突出了典范的典范泥炭地和湿地，农林业，并在矿物质土壤上维持和增强土壤有机碳（SOC）。我们认为，必须明确评估碳养殖实践的总体潜力。泥炭地和湿地是有机土壤中的天然碳汇，如果恢复恢复会变成大碳源。然而，大多数欧盟农民在矿物土壤中处理碳物质，与有机土壤相比，碳固换潜力更加有限，而他们的作物产量最高。
基于机器学习的基于机器学习的预测维护，用于旋转机械中的故障检测：案例研究
在工业生产领域，状况监测在确保旋转机械的可靠性和寿命方面起着关键作用。由于大多数生产设施都严重依赖振动分析，因此它已成为条件监测实践的基石。但是，对振动信号的手动分析是一项耗时且专业的密集型任务，通常需要专门的领域知识。当前的研究通过提出一种新型的半自动诊断系统来解决上述挑战。该方法以快速傅立叶变换（FFT）频谱的形式利用历史振动数据。系统通过将频率范围划分为预定义的垃圾箱，并求和每个垃圾箱内的能量值，从而从频域中提取能量特征。随后，根据相应的机器条件将每个数据点标记为标记，从而使系统能够通过使用机器学习模型来学习诊断模式。这种方法通过最少的手动干预促进了有效而准确的诊断。产生的数据集有效地表示并提供了可解释的结果。支持向量机（SVM）和集成算法可立即诊断出故障，并以最小的错误率诊断。所提出的系统能够提供早期警告，从而防止进一步的恶化和计划外的下降。使用现实世界数据的实验验证证明了系统的功效，其准确性超过90％。
工业非道路移动机械脱碳方案：技术经济可行性研究
英国政府认识到，可能需要进一步的政策干预，以实现英国气候目标，实现工业非道路移动机械 (NRMM) 脱碳。2 英国能源安全与净零排放部 (DESNZ) 委托进行此项研究，以开发工业 NRMM 的证据基础。该研究对工业 NRMM 市场运作方式、到 2050 年工业 NRMM 可用的不同脱碳方案的技术经济潜力以及开发和部署这些方案的障碍进行了最新评估。研究范围侧重于 NRMM 在工业部门的使用，特别是建筑、采矿、港口和废物处理部门，以及其他选定的应用（如仓储、物流、超市、路面处理）。这不包括在机场、农业、家庭用途或运输制冷装置中使用的 NRMM。
组：自动机械（AM）绿色技术（GT）...
1。要了解有关智能城市相关的计划和设备的更多信息，包括电网，电动汽车，公共汽车，电池回收，电池能源存储系统，零售，信息安全，建筑等，可再生能源，电源转换系统，发电系统，电源存储。2。与与智慧城市有关的公司互动
日立建筑机械集团集成报告
在与美国Deere＆Company的合资企业下，日立建筑机械负责在Deere Brand以及在当地合资企业开发和生产产品下，将日本生产的液压挖掘机出口到美洲。销售和售后服务是通过其整个美洲经销商网络的迪尔（Deere）的责任。因此，Deere控制着构造机械的销售和操作数据。我们无法在日立建筑机械品牌下出售我们最新的产品，并配备了我们的Consite Service用途。
引用 (APA) Nouws, S.、Martinez De Rituerto De Troya, Í.、Dobbe, R. 和 Janssen, M. (2023)。诊断和解决公共人工智能和算法系统设计过程中出现的危害。在 DD Cid (Ed.) 中，第 24 届数字政府研究国际会议论文集 - 共同应对不稳定的世界：数字政府与团结，DGO 2023（第 679-681 页）。（ACM 国际会议论文集系列）。计算机协会 (ACM)。https://doi.org/10.1145/3598469.3598557 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
算法和数据驱动系统越来越多地用于公共部门，以提高现有服务的效率或通过新发现的处理大量数据的能力提供新服务。不幸的是，某些情况也会对公民产生负面影响，表现为歧视性结果、武断决定、缺乏追索权等等。这些对公民产生了严重影响，从物质伤害到心理伤害。这些伤害部分来自设计过程中的选择和互动。现有的技术设计批判性和反思性框架没有解决公共部门系统设计中几个重要的方面，即在潜在的算法危害面前保护公民、确保系统安全的机构设计，以及对权力关系如何影响这些系统的设计、开发和部署的理解。本次研讨会的目标是发展这三个观点，并朝着公共组织内反思性设计过程迈出下一步。研讨会将分为两部分。在上半部分，我们将通过一系列简短的演讲阐述这些观点的概念基础。研讨会参与者将通过了解哪些机构可以支持系统安全以及权力关系如何影响设计过程，学习在社会技术系统中防止算法危害的新方法。在下半部分，参与者将有机会通过分析真实案例来应用这些视角，并反思将概念框架应用于实践的挑战。