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受到疫情影响的国内航空业...
孟买：据评级机构 Icra 称，受新冠疫情和随后的封锁影响的国内航空业在 21-23 财年将需要额外 32,500 至 35,000 千万卢比的资金。该公司还表示，预计 2021-22 财年行业债务将增加至 4650 亿卢比（约 46,500 千万卢比）。与此同时，Icra 副总裁 Kinjal Shah 在周四的网络研讨会上表示，预计 2021-2023 年该行业的收入将下降 44%，复合年增长率 (CAGR) 将为负 26%。“考虑到停运期间每天 75-90 千万卢比的净亏损以及预期的疲软需求，印度航空业在 2021-23 财年将需要额外 3250-3500 亿卢比（32,500-35,000 千万卢比）的资金。“预计 2021-22 财年行业债务将增加到 4650 亿卢比，”Shah 表示。在预测中，Icra 将所有五家私营企业（IndiGo、SpiceJet、GoAir、Vistara 和 AirAsia India）的总和纳入了资产负债表。这里值得一提的是，受撤资影响的印度航空已将其总债务的近一半（超过 60,000 千万卢比）存入 SPV，以使这家杠杆率很高的航空公司资产负债表对潜在买家更具吸引力。据该评级机构称，由于冠状病毒大流行导致国内客运量估计增长 0.7%，预计航空业 21 财年收入将负增长 44%。由于收入下降和固定成本高（占航空公司总成本的 35-42%），该行业的盈利能力也将在当前财政年度受到不利影响。14/05/20 PTI/Business Standard IndiGo 修改了正在接受培训的飞行员的合同条款，新条款包括最高 50% 的减薪和排班变更。消息人士告诉 Moneycontrol，这些飞行员中的大多数都是从捷特航空加入该国最大的航空公司的，捷特航空于去年 4 月暂停运营。“这些都是非退役飞行员。他们的工资减少了 50%，新合同有效期至 2021 年 3 月，”一位业内高管表示。正在接受培训的飞行员被称为“非退役飞行员”。根据新合同，这些飞行员的飞行时间为两周，休息两周。通常情况下，飞行员会被要求飞行一整个月，休假时间取决于排班安排。飞行小时数减少会影响飞行员获得的津贴。Moneycontrol 已致函 IndiGo 寻求回应，并将相应地更新报道。该航空公司已宣布从 5 月起减薪。这是在 4 月撤回类似公告之后。在给员工的一封邮件中，首席执行官 Ronojoy Dutta 表示“无薪休假将根据员工群体的不同从 1.5 天到 5 天不等。A 级员工占
可再生能源收集器变压器
PTI Transformers LP，加拿大马尼托巴省温尼伯 ORCID：1. 0000-0002-1216-6513 doi:10.15199/48.2024.11.39 可再生能源收集器变压器摘要。太阳能发电站或风电场中的可再生能源集电变压器 (RCT) 将集电系统的电压转换为传输级电压。由于主要目标是提高电压，RCT 在此功能上与发电机升压 (GSU) 变压器相似，但有一些设计特点和操作特性使这些装置独一无二，例如典型的绕组配置星形-星形-埋置三角形，低压绕组通常通过中性点接地电抗器接地。设计必须考虑低压电流和电压中的谐波。抽象的。光伏站或风电场中的可再生能源站（RES站）的主变压器将来自主系统的电压转换为输电级电压。由于主要目的是提高电压，RCT 在这方面的功能与 GSU 变压器相似，但有一些设计特点和操作特性使这些装置独一无二，例如典型的三角形-星形绕组配置，低压绕组通常通过中性接地电感器接地。设计必须考虑低压电流和电压中谐波的存在。 (可再生能源发电站主变压器) 关键词：电力变压器、可再生能源发电站、过电压、谐波。可再生能源集电变压器 (RCT) 是一种专用电力变压器，它在太阳能发电站或风力发电场中，将电站集电系统的电压（通常为 34.5 kV）转换为传输电压水平，通常范围从 138 到 345 kV 或 500 kV。可再生能源站中 RCT 的位置如图 1 所示。虽然直接连接到逆变器的小功率变压器在论文和标准 [1, 2] 中有很好的描述，但集电变压器在已发表的参考文献或标准中并没有很好的描述。因此，本文的目标就是填补这一空白。图 1。集电变压器放置在集电母线和传输线之间；来自参考文献。 [1] 大多数可再生能源可能会出于不同的原因使用多个集电变压器，例如为了限制其物理尺寸（特别是为了运输或由于场地限制），或者利用电站设计理念的特点，例如分配负载或在故障期间在电站各部分之间转移负载，或紧急加载。由于 RCT 的主要目的是提高电压，因此该变压器的功能与发电机升压 (GSU) 变压器类似。然而，RCT 与 GSU 有许多区别，包括：（i）典型的绕组配置为星形-星形-埋地三角形，而 GSU 绕组采用星形-三角形连接，（ii）RCT 的低压绕组通常通过中性点接地电抗器 (NGR) 接地，而高压绕组
英国温室气体排放统计：2025计划方法变更
T h e w or ki n g gr o u p i n v ol v e d i n t h e r e vi e w of E S A c o n si d er e d t h e i m p a ct of c h a n gi n g p att er n s of m e nt al h e alt h pr o bl e m s a n d c urr e nt tr e at m e nt o pti o n s. T h e y al s o c o n si d er e d t h e p h y si c al d e s cri pt or s i n t h e P er s o n al C a p a bilit y A s s e s s m e nt ( P C A) u s e d i n I B (t h e a s s e s s m e nt pr e vi o u sl y u s e d t o d e ci d e o n w or k c a p a bilit y）di s a a bli n g di s e s e s e s e s e n s e n t o n t o n t o n t o n t o n t o nt p at er n s e n s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e n t tr e n t tret h e r e c o m n d a t hi s w或ki n g gr o u p f或t h e e s a r e g u g ul ati o g ul ati o n s of 2 0 0 8 s of t h h i s w或ki n g g gr o u p f i e n d aT h e s e r e g ul ati o n s w er e i m pl e m e nt e d i n O ct o b er 2 0 0 8, wit h all n e w cl ai m a nt s b ei n g a s s e s s e d u n d er t hi s s y st e m.
周五经济 11 月零售通胀率降至 5.48%......
2024 年 12 月 13 日 - 星期五 经济 11 月零售通胀率降至 5.48% 统计和计划实施部 (MoSPI) 周四发布的数据显示，基于消费者价格指数 (CPI) 的零售通胀率从 10 月份的 14 个月高点 6.21% 降至 11 月的 5.48%，表明各行业价格压力持续存在。数据显示，农村地区的通胀率较高，为 5.95%，而城市地区的通胀率为 4.83%。 https://www.business-standard.com/economy/news/nov-retail-inflation-eases-to-5-48-industrial-output-grows-3- 5-in-oct-124121200751_1.html 印度 10 月份工业生产增长 3.5% 12 月 12 日发布的官方数据显示，以工业生产指数 (IIP) 衡量的印度工业产出在 2024 年 10 月增长了 3.5%，高于上个月的 3.1%。数据显示，10 月份制造业产出同比增长 4.1%，发电量增长 2%，采矿活动增长 0.9%。这些行业分别比去年同期增长了 10.6%、20.4% 和 13.1%。在 4 月至 10 月期间，工业产出增长了 4%，而去年同期的修订值为 7%。然而，与去年同期相比，10 月份的 IIP 较去年同期的 11.9% 大幅下降。https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators/iip-grows-3-5-in-october-up-from-3-1-a-month- ago/articleshow/116251702.cms 印度储备银行的数据显示，11 月份印度的对外直接投资减半至 22.8 亿美元 印度储备银行 (RBI) 的数据显示，2024 年 11 月，印度的对外直接投资 (FDI) 承诺从 2023 年 11 月的 41.7 亿美元几乎减半至 22.8 亿美元。与 2024 年 10 月的 34.3 亿美元相比，环比有所下降。以金融承诺表示的对外直接投资包括三个部分：股权、贷款和担保。 2024 年 11 月，股权承诺下降至 7.4329 亿美元，而一年前为 12 亿美元，2024 年 10 月为 7.835 亿美元。债务承诺从 2023 年 11 月的 1.792 亿美元大幅上升至 2024 年 11 月的 9.677 亿美元。然而，对外债务 FDI 低于 2024 年 10 月的 13 亿美元。https://www.business-standard.com/finance/news/india-s-outward-fdi-halves-to-2-28-billion-in-november-shows- rbi-data-124121201003_1.html 预计本财年经济增长 6.5-7%；印度工商联合会主席哈沙·瓦尔丹·阿加瓦尔周四表示，印度第二季度 5.4% 的 GDP 增长只是“暂时现象”，该行业机构预计印度本财年的经济增长率将达到 6.5%-7%，同时预计私人投资将回升。在接受 PTI 采访时，阿加瓦尔还是 Emami Ltd 的副董事长兼董事总经理。表示，印度储备银行需要在通胀和经济增长之间“走钢丝”，他认为央行一直在谨慎行事。值得注意的是，印度工商联合会主席表示，一旦唐纳德·特朗普领导的美国政府下个月上台，印度面临的挑战将“减少”。“从地缘政治角度来看，现在每个国家都在制定一项政策，即主要
最大限度地发挥微电子设备的性能 ...
摘要 — 微电子热敏电机 (TE) 发电机 (μ TEG) 是一种常见的潜在解决方案功率发电机和单相集成电路 (IC)。由于 µ TEG 电路中的寄生电阻和热阻，因此存在性能限制。寄生效应或曼塞洛斯可能会严重影响使用相对低 TE 性能指标（如硅 (Si)）的 TEG 器件。在这种情况下，必须仔细注意整个 TEG 电路，而不仅仅是 TE 材料特性。这里，μ TEG 器件的定量模型包括所有与 I C 兼容的常见的重要电和热寄生器件。该模型提供了有关可再生能源发电和效率的耦合方程组或数值解。考虑到现场的抗裂性和实际性能值，该模型显示了 TE 元件总横截面的横截面积热比（称为“包装分数”）。在整个区域或在其流动区域，可以指定功率或效率，但不能同时实现两者。对于实际的材料和设备参数，优化系数通常为 1 % – 1 0 %，低于许多 µ TEG 设计中使用的值。模型说明了一些 TEG 示例的发电情况，并提供了显着的性能或改善效果的设计。索引术语——能源采集、热电 (TE)、TE 发电机。
S PONTAN EI TY 让生活变得有价值。如果我们拥有了
自发性使生命变得有价值。如果我们对每个问题都有答案，并且能够在走向未来的特定道路之前准确地预测我们的行动和选择的结果，人类的生活将会大不相同——有些人甚至可能会说是不同的。我们必须自己努力，犯错误，并向错误中学习，这一事实提供了一定程度的自由，但我们任何人都不应认为这是理所当然的。我们不久前才有机会驾驶一辆可以直达街道的汽车，或者绕着街道跑一圈，第一次尝试一条新路线，而不是直接选择最短的路线，然后依靠这条路线到达目的地。虽然我们都对现在能够如此轻松地环游世界感到欣慰，但这里也存在一个可能的成本增加——自动参数 x。我们现在能够以无摩擦的方式进行交易，从而推动我们无法保持的反应。在发送或接收信息之前，身体动作的消除意味着我们的思考和信息消耗时间减少了。但如果这还不够的话，我们现在还以“自助服务”承诺的性能增益的名义，消除了人机交互，转而支持机器响应。作为我们称之为数字化转型的条件的一部分，人们已经放弃了呼叫中心的人类操作员，转而支持在线聊天机器人。曾经依赖于自己或工作或游戏的同理心人际杀戮现在或成为预测性在线互动的一部分。曾经令人钦佩的表达语言现在已经让位于一些WW或DS。虽然这可能被认为是细胞体效率的新水平，但很少有人会不同意我们已经失去了人类本质的一些东西，尽管我们在交易绩效中感知到了所有的收获。因。为了实现人类的梦想，我们每个人都训练着与云端相连的机器，以相似的心态行动：像我们一样思考，使用我们的语言和言语，而不考虑它的偏见和成见，所有这些都是在按下按钮的推动下进行的。更有趣的是，当算法和大数据引擎使用自动数据收集机来观看手部监听我们的声音时，可能会，甚至间接地。有了位置和条件信息等额外参数，能够看到某人的面部表情，甚至听到他们说话的语气或内容，可能就足以驱动分析引擎来确定某人是快乐还是悲伤，是否真的容易激动，甚至是否处于特定情况的“危险之中”。可以预先假设个人会采取先发制人的行动，而这些个人可能会以自然的倾向进行干预，
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA