连接到电力网络的数据中心将需要提供与其麦克风相匹配的现场或近端发电和/或存储容量(符合衍生要求),并且这一代人需要参与批发电力市场。参与一个成熟的稳定市场,例如单电力市场(SEM)可以提供收入来源,这可以有助于抵消资产寿命中生成资产所需的初始资本支出。根据本决定要求提供现场或近距离调度生成的数据中心将不需要满足强制性需求减少(MDC)规定。新的数据中心需求与完整麦克风的联系与在批发市场中实现可调度的现场或近距离发电和/或存储有关的联系。现场或近端一代必须按照需求逐步构建,以确保最低率的发电能力与站点麦克风匹配。需求灵活性在所有新的数据中心连接上都没有需求灵活性规定的其他要求,但是系统运营商可以要求从本地系统的数据中心进行需求灵活性规定,这是逐案的必要条件。这可能有助于促进对需求灵活性目标的贡献,如《国家能源需求战略》(NEDS)所设想的。可再生能源目标和排放要求
脑机接口 (BCI) 的研究和开发持续增长。特别是,BCI 专利申请在最近几年呈指数级增长(Greenberg 等人,2021 年)。然而,对于不同类型的 BCI,情况有所不同:侵入式和非侵入式、主动和被动式,尤其是在健康用户的可能使用方面。侵入式 BCI 提供最佳性能,甚至可以提供对运动决策形成的早期阶段的访问,与通常的输入设备相比实现更快的交互(Mirabella 和 Lebedev,2017 年),但它们具有高风险和成本,并且不太可能在不久的将来供健康用户使用。现有的非侵入式 BCI 具有较低的带宽、速度和准确性,这就是为什么在脑/神经-计算机交互路线图中,只有被动式,而不是主动式 BCI 被视为健康用户的潜在技术(BNCI Horizon 2020, 2015;Brunner 等人,2015 年)。被动式 BCI 使用“不以自愿控制为目的的大脑活动”(Zander 和 Kothe,2011 年)。由于它们不要求用户的注意,因此其较低的交互速度是可以接受的(Current Research in Neuroadaptive Technology,2021 年)。相比之下,主动式 BCI 的用户通过有意识地控制自己的大脑活动来明确地控制应用程序(Zander 和 Kothe,2011 年)1。这些 BCI 必须与手动输入设备(键盘、鼠标、触摸屏)和新兴的非接触式替代品(基于语音、手势和凝视)竞争,因为它们在人机交互 (HCI) 中发挥着同样的作用(Lance 等人,2012 年;van Erp 等人,2012 年)。尽管已经宣布了一些尝试,希望通过推进大脑传感器技术来大幅提高非侵入式 BCI 的性能(最引人注目的是 Facebook 计划实现“直接从大脑”快速输入文本— Constine,2017 年),但脑电图 (EEG) 仍然是唯一广泛使用的技术,其性能仍然低于机电输入设备所提供的性能。例如,据报道,非侵入式异步“脑开关”(一种需要低假阳性率但只能检测一个离散命令的 BCI)的平均激活时间约为 1.5 秒(Zheng 等人,2022 年)。此外,虽然一些非医疗主动 BCI 使用完善的非侵入式 BCI 范例——运动想象 BCI、P300 BCI、稳态视觉诱发电位 (SSVEP) BCI 和代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) BCI——但许多项目依赖于基于学习到的变化 EEG 节律的更不精确的控制(Nijholt,2019 年;Prpa 和 Pasquier,2019 年;Vasiljevic 和 de Miranda,2020 年)。由于性能低下,主动 BCI 仍然主要供无法使用其他输入的人(例如瘫痪者)负担得起。尽管如此,为健康人开发主动 BCI 的尝试仍在继续。在本意见中,我简要概述了它们目前开发的应用领域,然后尝试弄清楚这些尝试的动机以及近期的前景。
频率测量的理论 41 时间间隔测量 42 使用测量系统 44 计算机控制的测量系统 46 参考频率 47 分频器 48 时间间隔计数器 48 计算机 49 测量系统的输出 50 系统的日常运行 51 记录保存 53 频率测量的可追溯性 53 频率校准测量的内容 55 总结 60
频率测量的理论 41 时间间隔测量 42 使用测量系统 44 计算机控制的测量系统 46 参考频率 47 分频器 48 时间间隔计数器 48 计算机 49 测量系统的输出 50 系统的日常运行 51 记录保存 53 频率测量的可追溯性 53 频率校准测量的内容 55 总结 60
ot网络安全是一个越来越多的共识,即存在必须解决的漏洞,从而受到人们的关注。然而,许多挑战使得在IP和串行通信的混合网络中实现了全面的防御性网络安全,即使不是不太可能的话,尤其是考虑到许多其他优先公用事业公司所面临的其他优先事项。此外,典型的IT安全解决方案不能满足SCADA环境的要求。正在进行重大努力,以制定新的标准,这些标准将解决OT网络安全的许多独特要求并促进广泛采用。
过失法经常被要求适应新技术。人工智能(“AI”)也是如此。尽管 AI 经常让人联想到自动机器人,尤其是自动驾驶汽车,但大多数现有的 AI 技术都不是自动的。相反,它们是决策辅助工具,旨在改善人类决策的低效率、任意性和偏见。决策辅助工具经常用于过失法或过失类似物运作的环境中,包括医学、财务建议、数据安全和驾驶(在部分自动驾驶汽车中)。这些工具的用户与 AI 的互动方式与任何其他形式的技术发展一样——将其纳入现有的决策实践中。因此,了解这些工具的使用如何影响过失法要求的注意义务以及人们履行这些义务的能力非常重要。本文讨论了这一讨论,认为人工智能对过失法继续赔偿受伤者的能力构成了严重挑战。通过在人类决策者和其决策后果之间插入一层难以捉摸、不直观且统计得出的代码,人工智能颠覆了我们对错误选择责任的典型理解。本文认为,人工智能的独特性质为过失带来了四个复杂因素:1)无法预测和解释人工智能错误;2)人类与人工智能交互界面上的物理或认知能力限制;3)
无法使用智能卡读卡器的国防部员工:您将通过邮寄方式收到临时密码,邮寄地址为登记的家庭住址。如果您没有收到密码信,请与当地客户服务代表核实/更改您的邮寄地址。一旦他们在您的薪酬系统中更新了密码,您可以通过在 myPay 主页上选择“忘记或需要密码”来通过邮件申请临时密码。收到临时密码后,请在 myPay 主页上选择“创建您的 myPay 个人资料”开始。
•自动化(SAE 4级)*•零排放(例如,电动或燃料电池)•符合联邦机动车安全标准(FMVSS)•符合美国的要求•符合美国的要求•符合美国残疾人Act(ADA)要求(ADA)要求•旨在在所有气候条件下运作10到14个客人,可容纳10至14个驾驶员•在20-30个驾驶过程中•30-30在20-33大约二十至三十五个第一代,专用的,即交通就绪的AV的潜在采购。使用3年的RFI/RFP流程使用了3年的跨越RFP,该RFP于2021年3月发布,并且资金可用,第一辆车将在2022年3月最早进行运营。*在董事会安全运营商上也以礼宾服务为服务
THE EFFECTS OF ROBOT VOICES AND APPEARANCES ON USERS' EMOTION RECOGNITION 1 AND SUBJECTIVE PERCEPTION 2 3 SANGJIN KO 1 , JACLYN BARNES 2 , JIAYUAN DONG 1 , CHUNGHYUK PARK 3 , AYANNA HOWARD 4 AND MYOUNGHOON 4 JEON 12* 5 6 1 Grado Department of Industrial and Systems Engineering, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, USA 7 2 Department of Computer科学,密歇根州技术大学,美国密歇根州霍顿8 3美国乔治华盛顿大学乔治华盛顿大学生物医学工程系9 4美国俄亥俄州立大学电气和计算机工程系,俄亥俄州哥伦布,俄亥俄州,美国俄亥俄州,美国俄亥俄州10 11 *通讯作者:Myounghoon Jeon Tel。: +1-540-231-3510,电子邮件:myounghoonjeon@vt.edu 12 13作为社会机器人在人们日常生活中的影响,对人们了解人们对机器人的看法,包括社交性,14信任,接受,接受和偏好的研究变得更加普遍。研究已经考虑了表达机器人情绪的视觉,声音或触觉提示,而15的研究几乎没有研究在研究影响情绪感知的不同因素之间的相互作用时提供了整体观点。我们通过改变机器人的语音类型,外观和17个情感,调查了在对话任务中用户对机器人的多个方面。在我们的实验中,二十名参与者与两个具有四种不同语音类型的机器人进行了互动。当参与者向机器人阅读18个童话故事时,机器人发表了7种情感的声音反馈,参与者通过19次调查评估了机器人的个人资料。纯语音条件的后续研究(n = 10)证实了实施方案的重要性。结果表明,1)情感感知的准确性因情绪的不同而有所不同,2)常规的人类声音20显示了更高的用户偏好和自然性,3)但是,特征性的声音更适合表达情绪的表达情绪高度明显高21,而4)参与者表现出比与人类动物robot相比,参与者表现出更高的情感识别的精度。这项研究的结果23可以提供设计社交机器人所需的准则,这些机器人在机器人24和用户之间的对话中考虑情感方面。25 26关键字:社交机器人;会话代理;情感声音;用户感知;用户偏好27 28
抽象目标:糖尿病在全球范围内增加,包括在沙特阿拉伯。益生菌可以降低糖尿病并发症的后果。开菲尔发酵牛奶(KM)是益生菌的宝贵来源。它在预防医学领域引起了越来越多的关注。这是由于其抗氧化剂,免疫调节和抗炎特征。这项研究旨在检查KM对高血糖和脂质特征,促炎性细胞因子和链蛋白酶糖尿病(STZ) - 糖尿病大鼠中肝损伤的影响。方法:将三十二个雄性大鼠分为四组:i对照; II-糖尿病患者(大鼠注射60 mg/kg STZ以诱导糖尿病); III-糖尿病 + 10 mL/kg km:用10 mL/kg km处理的糖尿病大鼠; IV-糖尿病 + 20 mL/kg km组:用20 mL/kg km处理的糖尿病大鼠。KM治疗期为35天。Serum hyperglycemia markers (glucose, glycosylated hemoglobin (HbA1c) and insulin), lipid profile (total cholesterol (TC), triglyceride (TG), high-density lipoprotein (HDL-C), very low-density lipoprotein (VLDL-C), low-density lipoprotein (LDL-C)) and pro-inflammatory估计标记(肿瘤坏死因子-Alpha(TNF-”)和白介素6(IL-6))。此外,还评估了肝组织组织病理学的变化。结果:KM相对于糖尿病群有效减少了血糖,HBA1C,TG,TC,VLDL-C和LDL-C。此外,KM显着增加了血清胰岛素和HDL-C。在KM处理的组中,两个炎症介质TNF-和IL-6的水平降低。km治疗改善了STZ诱导的肝发炎和坏死。这些效果在接受高剂量的组中最为明显。结论:KM给药可有效地通过增强胰岛素分泌引起的STZ引起的血糖水平升高。km给药减少了血脂血症的炎症和标记。此外,KM消费似乎改善了STZ引起的肝损害。