摘要——人工智能 (AI) 的快速发展需要对其潜在的负面影响和不可否认的好处进行批判性评估。本文深入探讨了人工智能在当代世界的多方面危险。通过研究现实世界的例子,本文探讨了人工智能如何通过算法偏见加剧现有的不平等,如何通过取代工作来扰乱劳动力市场,以及如何引发对隐私侵犯和不可预见的后果的担忧。通过强调这些风险,本文强调了负责任地开发和部署人工智能的重要性。它提倡建立强有力的道德框架和缓解策略,以确保人工智能成为积极社会变革的力量,减轻潜在危险并促进其负责任的应用,以造福人类。
摘要 科索沃共和国及其 180 万居民严重依赖两座污染严重的褐煤发电厂 Kosova A 和 Kosova B 发电。占发电量 91% 的燃煤发电厂即将达到使用寿命,需要恢复或停止运行。这意味着科索沃需要能源替代品,以建立更灵活的能源系统,从而为可再生能源提供机会。科索沃的太阳能发电量仍然低于 1%,而且由于缺乏投资和监管框架不完善,其未来的普及率受到阻碍。太阳能发电是一种价格合理、可靠的能源,可以减少贫困、降低失业率、促进经济增长并改善科索沃人民的健康。这与联合国 2030 年议程设定的可持续发展目标相一致,特别是目标 7,“确保人人都能获得负担得起、可靠、可持续的现代能源”。该项目的目的是设计一个技术经济最优的普里什蒂纳大学光伏系统,并研究在科索沃实施光伏系统的潜在技术、社会和经济影响,以帮助实现联合国 2030 年议程,特别是可持续发展目标 7。该项目包括一个定量部分,其中使用系统顾问模型 (SAM) 进行模拟,以计算在不同政策方案下在普里什蒂纳大学安装光伏模块的能量产生和盈利能力。此外,还通过汇编有关科索沃和其他欧洲国家的政策结构的信息进行了一项定性研究,以确定可再生能源发展的障碍和未来趋势。结果表明,普里什蒂纳大学安装光伏系统是有利可图的,其中检查的财务指标(例如 NPV、LCOE 和回收期)显示所有政策情景下的盈利能力。在 200 kWp 的基本方案中,遵循当前政策和容量限制,每个计量点的最大允许容量为 100 kWp,可支付 60% 的年度电费。另外还制作了两个采用替代政策方案的模型,一个采用净计费模型,其中销售费率有所改变,另一个采用更高的容量 298.49 kWp,利用整个屋顶面积。298.49 kWp 的系统产生的能量最高,可以支付 80% 的早期电费。净计费模拟表明,在电力销售价较低的净计费方案中,小规模光伏发电也能实现盈利。所有政策情景下的 LCOE 范围为 6.98 至 8.24 ¢/kWh,低于普里什蒂纳大学的电力购买价。模拟结果和定性研究得出结论,太阳能发电的成本和技术潜力是有利可图且可行的。除了就业机会和健康福利等社会经济因素外,与科索沃目前的能源生产形式相比,太阳能发电可能是一种有竞争力的能源替代品。然而,由于科索沃的限制性可再生能源政策和可能昂贵的上网电价,通过定性研究收集到的建议是,对于大规模光伏发电,如果需要,可以改用拍卖方案,并可能使用 FiP,监管机构将强调开放、公平和竞争的市场。太阳能具有竞争力,在此类计划中会表现良好,科索沃的利益相关者和监管机构应鼓励其实施。关键词:太阳能光伏;产消者;光伏激励措施;净计量;净计费;LCOE;自用;科索沃
由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源,结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案,可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR),以抵消难以减少的排放。在这里,我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链,并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料,即农业残留物和废弃物。我们发现,这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2(目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2)并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2(占欧洲温室气体排放总量的 3%)。然后,我们进行地理空间分析,量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离,发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论,用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会,可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
响应休斯顿地区电网不断增长的需求,Eolian Energy开始计划2020年拟议的La Porte电池存储现场。如果获得批准,LA Porte项目预计将在2028年之前运营,涉及5亿美元的投资。该项目旨在提供500兆瓦的电力,从而大大支持该地区的能源。在演讲中,米勒(Miller)提供了拟议地点的演练,并解释了如何选择该地点。她还讨论了Ercot的高峰需求记录和增长趋势,强调了La Porte站点在其他电气提供商失败的情况下如何作为关键备份,从而增强了网格可靠性和稳定性。
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度(DBH)处的高度和直径。制作了同类方程,以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种,半径为30公里,在四个不同的方向(东,西,北部和南方)。结果表明,ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种,其次是ficus eligiosa。根据本研究,开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存,以及其他热带落叶林。
联合学习是一种分散的方法,用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据,并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后,健康管理和异常检测系统中非常重要,因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是,对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资,因为计算,能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载,这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求,但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可,但是通常不加区分地使用它,而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射,通过分析,我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外,我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求,以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上,我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析,以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下,在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明,FedAvg在平衡数据方面的表现最佳,而FedProx在IMBA分布中表现出色,其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺,但其实施可能并不总是证明成本是合理的,尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测,但是要仔细考虑有用性和基础设施成本,这对于长期成功而言是限制的。
这项预可行性评估向各种利益相关者介绍了斐济地质公园的概念。它试图提供更多的创造力、思维和证据来指导未来工作的范围。评估提出了斐济地质公园的初步概念,并包括供决策者考虑的建议。通过将地质公园集中在现有旅游基础设施和住宿条件良好的地点,它更有可能通过媒体和熟悉访问吸引旅游经营者和斐济旅游局的支持,并提高公私伙伴关系的可能性。需要进一步评估当地领导的程度,包括省级和地方政府以及 mataqali 领导的保护和养护计划,以确保社区和资源所有者的大力参与。这些因素已被确定为成功开发地质公园的关键基础。详细的现场访问和社区咨询对于确定本评估中确定的选项的可行性至关重要。还需要确定一个组织冠军和多利益相关者管理机制来推动这一进程。
摘要 - 电脑摄影仪(EEG)已被广泛用于脑部计算机界面(BCI),这使瘫痪的人能够由于其便携性,高时间分辨率,较高的时间分辨率,易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位(SSVEP)基于BCI的BCI系统,该系统使用多种视觉刺激(例如计算机屏幕上的LED或盒子)在不同频率上流动的数十年来,由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中,我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究,重点介绍了能够持续,准确检测SSVEP的数据分析,从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战,包括信号预处理,频谱分析,信号分解,特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动,精神疲劳,转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
1再生加工厂有限责任公司,34176 US Highway 19 N,棕榈港,佛罗里达州34684,美国; harrell@regenerativeplant.org博士2伯尔尼大学伯尔尼大学解剖研究所,瑞士伯尔尼,伯尔尼2号; valentin.djonov@unibe.ch 3 3心理学系,关于生物和化学危害的有害作用研究中心,Kragujevac大学医学科学学院,69 Svetozara Markovica Street,34000 Kragujevac,塞尔维亚; ana.volarevic@medf.kg.ac.rs 4 Departments of Genetics, Microbiology and Immunology, Center for Research on Harmful Effects of Biological and Chemical Hazards, Faculty of Medical Sciences, University of Kragujevac, 69 Svetozara Markovica Street, 34000 Kragujevac, Serbia 5 Faculty of Pharmacy Novi Sad, Trg Mladenaca 5, 21000诺维·萨德(Novi Sad),塞尔维亚 *通信:vladislav.volarevic@faculty-pharmacy.com;电话: +381-3430-6800
