XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScenarios
在游戏理论场景中对基于语言模型的大型社会代理的调查
游戏理论场景在评估基于大语言模型（LLM）的社会智慧的社会智能方面已成为关键。尽管许多研究在这种情况下探讨了这些代理，但缺乏全面的调查来概述当前的进展。为了解决这一差距，我们系统地回顾了有关游戏理论场景中基于LLM的SO-SOPIAL代理的现有研究。我们的调查将发现分为三个核心组成部分：游戏框架，社会代理和评估协议。游戏框架 - 工作涵盖了各种游戏方案，范围从选择以选择性到集中的游戏。社会代理人部分探讨了代理人的偏好，信念和推理能力。评估协议涵盖了用于评估代理性能的游戏不可能的指标和特定于游戏的指标。通过反思当前的研究并确定未来的研究方向，该调查提供了见解，以推动游戏理论场景中社会代理人的发展和评估。
面向金融用户的 1.5°C 情景实用指南
第七章：为净零排放转型提供资金.................................................................................163 7.1 气候融资对推动脱碳的重要性.......................................................................171 7.2 气候融资需求...............................................................................................175 7.3 能源部门.......................................................................................................176 7.3.1 化石燃料.......................................................................................179 7.3.2 煤炭.......................................................................................................179 7.3.3 石油和天然气....................................................................................179 7.3.4 可再生能源....................................................................................184 7.3.5 输配电和存储容量....................................................................................189 7.3.6 能源效率....................................................................................................190 7.4 运输部门....................................................................................................194 7.4.1 替代燃料....................................................................................197 7.4.2 基础设施....................................................................................197 7.5 AFOLU.....................................................................................................198 7.5.1 可持续农业实践................................................................199 7.5.2 基于自然的碳捕获...............................................................199 7.6 工业...............................................................................................200 7.6.1 钢铁........................................................................................................200 7.6.2 水泥........................................................................................................201 7.6.3 铝........................................................................................................201 7.6.4 氨........................................................................................................202
表征社交机器人导航方案的复杂性
摘要 - 社会机器人导航算法通常在过度简化的场景中进行策划，禁止提取有关其与现实领域相关的实用见解。我们的主要见解是，了解社会机器人导航方案的固有复合物可以帮助表征现有导航算法的局限性，并提供可行的方向以进行改进。通过探索最近的文献，我们确定了一系列有助于方案复杂性的因素，在上下文和机器人相关的因素之间消除了歧义。然后，我们进行了一项模拟研究，研究了对上下文因素的操纵如何影响各种导航算法的性能。我们发现，密集和狭窄的环境与性能下降最密切相关，而代理策略的异质性和相互作用的方向性的效果不太明显。我们的发现激发了在更高复杂性设置下发展和测试算法的转变。
印度的能源安全方案
班加罗尔。摘要该系统是一种人类检测系统，该系统是为消防操作而设计的，该系统使用最先进的深度学习和计算机视觉技术来处理烟雾真空可见性和结构障碍问题。实时对象检测是由Yolov8在OPENCV中完成的，以及其他技术，用于图像采集和视频增强，例如Clahe和Super-Jolelose。它通过用绿色边界盒环绕着实时视频供稿来检测并突出显示的用户，以促进及时的本地化。该系统的另一个目的是姿势检测，该姿势检测对撒谎，站立或蹲伏的姿势进行了分类，以帮助优先考虑个人。该技术的模块化功能使其可以轻松适应不同的环境，并与无人机安装或固定摄像机等系统兼容。因此，这项技术是强大的，可扩展的，适用于救援任务中的实时应用。引言概述有些情况证明了在火灾紧急情况下的人类检测系统，事实证明这是许多救援行动的救生员。在大多数情况下，甚至训练有素的救援手术人员由于烟雾浓而遭受严重和持久的障碍而遭受严重和持久的损害，因为烟雾浓厚，火灾和无法无法克服的结构性障碍，妨碍了他们能够找到和拯救濒临灭绝的生活的行动。这激发了使用深度学习在火灾期间开发系统检测的系统，该系统使用先进的技术来提高救援任务的效率和准确性[8] [10]。作为救援措施的一部分，该系统检测到火灾受影响地区的人的存在，并使用可见的绿色边界实时强调其位置[2]。这可以帮助救援人员可视化人们应以当地为导向的地区迅速到达。系统使用Yolov8，这是标准的最新实时对象检测框架[2]。嵌入系统中的OPENCV是用于图像处理目的[7]。与其复杂算法集成在一起，整个系统都渴望在极度降低的可见性条件下进行优化[10]。例如，使用视频升级，姿势分析可以说明被检测的人的状况，这使救援人员应如何紧急帮助[9]。基础工作的例子正在收集进一步的发展特征，例如检测面，类 -
太空中共享的四个替代方案
人类活动在外太空的迅速扩张可能会在未来50至100年内带来新的经济，社会和政治困境。未来的治理将不得不越来越多地兼顾地球空间的社会正义，资源权衡和环境可持续性问题。这对全球共享的治理提出了新的挑战，即现有的研究是否适合在全球环境中解决公共问题，以及外太空共享（DIS）的治理是否与土壤结合的可持续性治理融为一体。为了探索这些问题，本研究使用方案建设技术，通过在太空上的2022 Commons期间进行的研讨会来生成替代的未来场景。我们基于两个主要的上下文条件得出了四个未来的方案：（i）空间资源分配的公平程度，以及（ii）与地球结合的可持续性的整合程度，更具体的地球系统治理。四种替代方案是（i）太空卡特尔，其中空间资源的使用变得有钱人和强大的占主导地位； （ii）以地球为中心的淘金热，其中当前的“惯常业务”仍在继续； （iii）开放空间（也是太空乌托邦），在该空间中，空间资源的开放获取可导致太空发展发展，而牺牲了地球的可持续性；最后，（iv）地球可持续性，在地球和太空中的挑战是通过综合治理模型来解决的。基于从这些方案中确定的挑战，我们讨论了对政策和治理的特定和交叉切割的影响，以便将来更好地解决空间中的公共问题。
对欧洲河流系统中的总磷转运进行建模：气候和社会经济情景下的参数化和预测
1沿海系统，分析和建模研究所，德国盖斯塔赫特的Helmholtz-Zentrum。2德国汉堡大学地质研究所。 3 penpet石化贸易GmbH，德国汉堡。 4 Max Planck气象学院，德国汉堡。2德国汉堡大学地质研究所。3 penpet石化贸易GmbH，德国汉堡。4 Max Planck气象学院，德国汉堡。4 Max Planck气象学院，德国汉堡。
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
2024 年标准情景报告：美国电力行业展望
AC 交流电 AEO 年度能源展望 ATB 年度技术基线 BECCS 含碳捕获与储存的生物能源 CAGR 复合年增长率 CapEx 资本支出 CARB 加州空气资源委员会 CC 联合循环 CCS 碳捕获与储存 CO 2 二氧化碳 CSP 聚光太阳能 CT 燃气轮机 DC 直流电 dGen 分布式发电市场需求模型 DOE 美国能源部 EIA 美国能源信息署 EPA 美国环境保护署 H2-CT 氢燃料燃气轮机 HVDC 高压直流电 IRA 2022 年通胀削减法案 ITC 投资税收抵免 LCC 线路换向转换器 MMBtu 百万英热单位 MMT 百万公吨 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 NETL 国家能源技术实验室 NG-CC 天然气联合循环 NG-CT 天然气燃气轮机 NOx 氮氧化物 NREL 国家可再生能源实验室 OGS 油气蒸汽 O&M 运营与维护 PTC 生产税收抵免 PV 光伏 RE 可再生能源 RE-CT 可再生能源燃气轮机 ReEDS 区域能源部署系统 TW 太瓦 TWh 太瓦时 TW-mi 太瓦英里 USLCI 美国生命周期库存数据库 VSC 电压源转换器
经济范围为气候风险。 ...
气候变化将通过物理风险（例如海平面上升）以及较高的能源成本和能源消耗变化等过渡风险来影响经济。作为气候变化安装的威胁，企业正在专注于量化这些物理和过渡风险对它们的意义。使用Moody的分析全球宏观经济模型，我们制定了气候风险情景，使组织能够分析业务影响并强调其投资组合，以应对气候变化带来的风险。覆盖了18,000多个宏观经济变量，这种宽敞的气候相关宏观经济数据范围允许从广泛的气候场景中进行选择，以准确量化与气候变化相关的物理和过渡风险。我们的产品包括：
评估质子，环境和经济方面的质子交换膜燃料电池中废热恢复的不同方案
这项研究评估了四种情况下聚合物电解质膜燃料电池（PEMFC）的废热的利用：热量和功率组合（CHP），合并的冷却，加热和功率（CCHP），合并的冷却和功率（CCP），以及与有机兰克（Orc Cyce）一起产生有机的电力（ORC）。该方法涉及热力学建模和参数分析，以评估能源效率，节省燃料和环境影响。CCHP方案表明，总体系统效率最高，为87％，可节省46％的燃料和降低55％的CO₂排放量。ORC方案利用废物来发电，可实现41％的电效率，总体效率为68％，节省了26％的燃料和49％的CO₂排放量。这项研究表明，整合CCHP系统在能源，环境和经济指标之间提供了卓越的性能。这些发现通过优化废物恢复，减少排放并根据消费者需求和运营条件提供量身定制的解决方案来促进可持续能源系统。