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为所有利益相关者实现分布式能源资源价值最大化
1 研讨会 当 NREL 工作人员探索分布式能源 (DER) 整合的技术方面时，我们也想知道这些技术与涉及 DER 的众多利益相关者之间的互动。为了追求集成和优化的电力系统，这些利益相关者必须继续讨论并确定是否以及如何利用和评估 DER。为了更好地了解 DER 格局的这些方面，NREL 研究人员于 2019 年 5 月召集了一群不同的外部利益相关者，参加了一场题为“为所有利益相关者最大化分布式能源资源价值”的研讨会。为了确保广泛的关键观点能够出现并能够在协作环境中相互接触，我们邀请了电力部门代表、州能源监管机构、政策制定者、DER 聚合器和技术供应商、绿色建筑社区和研究界。研讨会的主要目标是通过关注所有关键观点来提高行业对如何处理和评估 DER 的理解。
最大化利润率的同时最大程度地减少供应链中的风险
要使企业在当今快节奏的环境中取得成功，他们需要做出快速，数据驱动的决策。这比在供应链行动中更明显，在供应链行动中，在Coupa的就职典礼上进行了一半的主要供应链官（CSCO），供应链链条报告说，他们在2022年遭受了三次或更多的干扰。这些中断可能会产生重大的财务影响，超过十年中一年利润的45％以上。该端到端业务职能的领导者现在面临着巨大的压力，要求在高风险环境中迅速做出决定，保持业务运行并优化现金流量。很明显，建立一家具有财务弹性的公司始于建立弹性供应链。
最大化降低通货膨胀法案机会和社区利益的路线图
本报告得益于彭博慈善基金会的支持。此外，作者还要感谢以下个人和组织参与本文的采访：全国城市联盟的 Peyton Siler Jones、Courtney Berendt 和 Mike Gleeson；政府财务官员协会的 Emily Brock；有益电气化联盟的 Keith Dennis；Invenergy 的 Matthew Ransweiler；东南可持续发展总监网络的 Michael Dexter；气候市长的 Meghan Pazik；城市可持续发展总监网络的 Cynthia McCoy 和 Julia Peek；太阳能产业协会的 Justin Baca；以及预算与政策优先中心的 Samantha Jacoby。作者还要感谢 Rida Fayyaz 的行政和协调支持、Shannon Collins 的模板设计、Mansie Hough 的协调和图形支持、Sara Staedicke 的图形设计、Caroline Taylor 的文字编辑以及 Romain Warnault 的制作。
童年的黄金时代：最大化最佳发展的教育工作
幼儿期是儿童生活中的关键时期，当时他们经历了独特的成长和发展。这包括发展身体协调，语言和沟通技巧，思维能力，情感智力以及精神或宗教智慧。要为孩子的整体发展奠定正确的基础，为他们提供基于现实生活中的有目的的学习经验，培养好奇心并使他们能够积极参与学习过程[1]至关重要。从出生到六岁的孩子经历了一个黄金时期，他们高度接受各种刺激。在这个敏感时期，儿童的身体和心理功能成熟，他们能够更好地对环境做出反应。每个孩子的敏感时期都不同，并且对应于他们的个体增长和发展速度。这次对于童年时期的认知能力，语言技能，运动技能和社会情感发展至关重要[2]。因此，为培养好奇心并鼓励积极参与的幼儿创造有益的学习环境至关重要。儿童早期的敏感时期是刺激孩子发育，奠定正确基础并最大程度地提高其增长和发展潜力的机会。
最大化AI法案中的基本权利保护：定义和禁令
本文还与AI实践的五个禁止申请讨论了现有问题。再次，使用不清楚或不足的语言会产生潜在的漏洞来避免法律的应用。虽然所有禁令都包含令人不安的语言并需要澄清，但我们决定专注于特别关注的五个，并且可能没有受到其他禁令的广泛关注，例如禁止远程生物识别系统。取而代之的是，我们讨论了有关禁令的问题：有害的潜意识，操纵和欺骗性的技术；无法获得的社会评分；个人犯罪风险评估和预测；互联网或闭路电视材料的不靶向刮擦，以开发或扩展面部识别数据库；和生物特征分类。
使用低成本MSPM0
日本电子和信息技术工业协会（JEITA）指南，用于改善电池充电安全概述一系列电池温度阈值，这些电池温度阈值可能会影响越过充电参数。这些阈值通常定义为：低于0°C的冷温，低于10°C但高于0°C的凉爽温度，温度高于45°C，但低于60°C，温度低于60°C。温度低于冷阈值的规定行为，高于热门阈值是停止充电，直到电池温度归一化。可以降低电池温度的电池温度，充电电流和最大电荷电压可以降低。不同的指南适用于不同的应用程序，我们建议检查适用于给定电池组的特定指南。
在紧急情况计划中最大化营养中的幼儿发展
乌干达：2012年的一项研究研究了将基于集体的社会心理干预与现有的基于社区的治疗喂养计划相结合的影响，该计划是针对乌干达北部患有严重营养不良儿童的内部流离失所者。干预措施进行了4-6周，包括三个喂养中心的母亲和婴儿游戏小组会议，再加上由社会心理促进者和营养支持人员参加的家庭访问。在小组会议期间，母亲了解了儿童发展的营养和其他方面，并与育儿分享了自己的经验和挑战。家庭访问从小组会议上进行了加强学习，同时为母亲提供了与婴儿一起学习和练习简单，适合年龄的游戏活动的机会。严格的评估发现，干预组中的母亲对婴儿的参与和反应更大，而忧虑和悲伤减少，
通过任务创造力和人类验证最大化生成的AI益处
关于生成AI应用程序的许多现有文献都是矛盾的，发现对AI进行投资将带来更好的组织成果，但也指出，不利的AI甚至可能是一个浪费的适得其反的倡议。我们开发了一种概念框架，以根据生成AI在管理中使用的任务类型来表征生成的AI益处。我们的工作表明，任务创造力在成功的Generative AI结果中起着关键作用，但是人类验证（人类从事监督角色的程度）才能获得收益。我们的概念框架集中在白领工作上，并暗示生成AI的管理是具有重要管理信息的战略选择。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
2024 年最大化人工智能价值潜力的首席执行官指南
我们经常与首席执行官会面讨论人工智能——一个既引人入胜又瞬息万变的话题。在过去一年与 1,000 多名客户合作后，我们将在新系列中分享我们最新的学习成果，旨在帮助首席执行官驾驭人工智能。随着人工智能处于转折点，2024 年的重点是将人工智能的潜力转化为真正的利润。以下是首席执行官经常询问的一些关于从人工智能中获取价值的关键问题：