b“ 1部门,巴斯克大学(UPV/EHU)计算机科学与人工智能,西班牙圣塞巴斯蒂安2 Donostia International Physics Center(DIPC),圣塞巴斯蒂安,西班牙3 3号Biomedicina de Sevilla研究所(IBIS),ROC \ xc2 \ xc2和部门dev> div> xc2 \ xc4 \ xc4 \ xb1a celular,celelulta,de Biolog \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc4 \ xc4 \ xc4 \ xb1a,塞维利亚大学,西班牙塞维利亚大学,西班牙4个生物医学网络研究中心,神经疾病疾病(Ciberned)(ciberned),spain spintute,spain ridrid。 Gulbenkian de Ci \ XCB \ X86encia, Oeiras, Portugal 6 Biofisika Institute (CSIC-UPV/EHU), Leioa, Spain 7 Laboratoire of Optique et Biosciences, CNRS, Inserm, Ecole Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France 8 MRC Laboratory of Molecular Biology,剑桥,英国9号英国剑桥大学的生理学,发展和神经科学的<美国波士顿学院的计算机科学界11。de biogenieria, universidad carlos III de Madrid, Madrid, Spain 12 Area de Bioingenieria, Instituto de Investigaci \ XC2 \ XB4ON Gregory Mara \ XCB \ XCB \ X9C \ XC2 \ XB4ON, Madrid, Spain 13 Ikerbasque, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain相应的作者“
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Adolfo Méndez Madrigal 是一位经验丰富的硬件验证高级经理,拥有丰富的学术背景,拥有瓦伦西亚理工大学电子系统、并行和分布式计算硕士学位、瓦伦西亚大学项目管理硕士学位和 ESADE 管理硕士学位。
分别于 2001 年和 2009 年获得塞维利亚大学的 Física 和医生执照。 2001 年 6 月,我开始了 IMSE-CNM 博士研究,并进行了研究。 2004 年 9 月和 2009 年 3 月在 Micronas GmbH(弗莱堡,阿莱曼尼亚)和 2009 年和 2012 年在 Trident Microsystems 进行了模拟高级工作;开发电视接收和视频发送过程的产品。 2012 年,ams-OSRAM 合并了 ASIC,并成为了医疗成像产品的高级负责人,致力于消费类产品和实际生产。他是 10 项专利的共同发明者,也是国会和国际评论家的共同发明者
随着能源价格上涨,优化可再生能源发电厂的规模至关重要,特别是在由于远距离输电线路导致电力供应不可靠的地区。本研究通过为面临此类挑战的西班牙市政府优化可再生能源发电厂组合来解决这一问题。所提出的方法涉及系统性方法。首先,彻底分析能源需求。接下来,探索可用的可再生资源并确定最佳工厂位置。然后使用多目标粒子群优化算法来确定每个工厂的规模,以最小化年化成本和电网能源进口。使用分支定界技术从理论配置中选择最合适的可行最优值,并优先考虑实用性。在所分析的具体案例中,结果显示 20 年内部收益率为 8.33%。这是通过每个工厂的以下容量实现的:750 kW 光伏太阳能、160 kW 涡轮发电、180 kW 水力抽水、160 kW 生物质发电厂和 200 kW 风力涡轮机。这项研究为能源挑战提供了创新的解决方案,为成本效益高、可持续的项目提供了实用的见解。
在2022年期间尤其重要的是通过CFM参与IKUR战略获得了巴斯克政府的支持。除了雇用大量的博士前和博士后研究人员之外,通过Ikur策略计划获得的资金还可以使现有并在CFM上购买新的科学设备,尤其是启动了一个新的实验室,以购买“量子技术材料”的新实验室,以购买能够稀释的冰期冰期旋转式磨砂素的材料。与CFM的低温药物有关的另一个里程碑是建造了氦气回收和液化厂的建造。这是可能的,这是由于主要来自西班牙研究机构和CSIC的资金。我们希望这种新设施将成为CFM低温扫描隧道显微镜活性的重要提升。
在当今的全球文化中,互联网已成为主要的通信和商业工具,大规模分析和预测公民行为的能力已成为政府在集体智慧和安全方面的优先事项。与此同时,在人工智能 (AI) 为政府理解和发展集体行为分析带来的新可能性的背景下,与公民隐私相关的重要问题也随之出现。为了确定政府对人工智能的主要用途并明确公民对其隐私的担忧,在本研究中,我们进行了系统的文献综述,进行了深入访谈,并应用了数据挖掘技术。根据我们的研究结果,我们根据政府使用的可能影响集体行为并导致大规模行为改变的人工智能策略类型对公民隐私的风险进行了分类和讨论。我们的研究结果揭示了政府使用人工智能策略的 11 种用途,以改善与公民、城市组织、公共机构或经济提供的服务等领域的互动。关于政府使用人工智能时公民的隐私,我们确定了 8 个主题,涉及人类行为预测、智能决策、决策自动化、数字监控、数据隐私法律和法规以及行为改变的风险。本文最后讨论了以公民数据收集的道德设计为重点的法规的发展,其中提出了对政府的影响,旨在规范安全、道德和数据隐私。此外,我们提出了一个由 16 个研究问题组成的研究议程,供进一步研究。
本文档是公认的手稿版本的已发表作品,以ACS应用聚合物材料以最终形式出现3(6):2865–2883(2021),版权所有©2021 American Chemical Society在PEER PEER REVICE和发行者的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作,请参见https:// doi.org/10.1021/acsapm.1c00252