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Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
Bertrand Braunschweig、Rodolphe Gelin、François Terrier。人工智能安全之墙：confiance.ai 计划中的方法。人工智能安全研讨会 (SAFEAI)，2022 年 2 月，虚拟，加拿大。�hal-03657293�
摘要 AI 在高速发展的过程中面临着一些“障碍”。除了社会和伦理方面的考虑，AI 社区在使用、设计和研究方面也面临着一些相互关联但又汇聚了一些考虑的障碍：信任、安全、能源、人机合作和“非人性”。安全问题对所有这些问题来说都是特别重要的主题。Confiance.ai 工业计划旨在通过开发七个相互关联的项目来解决其中的一些问题，这些项目从不同的角度解决这些方面的问题，并将它们集成到基于 AI 的系统的工程环境中。我们将介绍 confiance.ai 采取的具体方法以及基于成员提供的真实工业用例的验证策略。
![GRACE, Jamie 和 BAMFORD, Roxanne (2020)。“人工智能正义理论”：使用罗尔斯方法更好地为政府的机器学习立法。法庭之友。[文章]](/simg/c/c2198d55ef11638e64693034d757bb4c81053a45.png)
GRACE, Jamie 和 BAMFORD, Roxanne (2020)。“人工智能正义理论”：使用罗尔斯方法更好地为政府的机器学习立法。法庭之友。[文章]
SyRI 法律没有规定那些在 SyRI 中处理其数据的人有告知义务，因此可以合理地认为相关人员知道其数据正在或已经用于该处理。SyRI 立法也没有规定在适当情况下单独通知数据主体已进行风险报告的义务。只有一项法律义务，即提前在政府公报上公布 SyRI 项目的启动情况，并在之后根据要求访问风险报告登记册。可以在实践中使用的示范信……不是基于“挨家挨户”通知相关人员的法律义务，而法院无法根据现有信息确定市政当局之间是否存在实施法律的固定做法。相关人员事后也不会自动收到通知。只有在对风险报告进行审计和调查时才会发生这种情况。这并非易事。
适应气候变化：IOM和难民署在气候迁移上进行交流的方法
适应气候变化……摘要国际组织在气候变化沟通中的作用至关重要，因为全球气候移民的合作主要依赖于这些参与者。这项研究分析了国际移民组织（IOM）和联合国难民高级专员（UNDCR）如何与公众沟通有关气候移民的。对从这些组织的在线平台收集的数据进行的定性分析表明，在讨论气候移民的讨论中出现的主要框架是“移民为适应性”和“作为受害者的气候移民”。本文表明，IOM和难民署的覆盖范围中的叙述具有许多相似之处，但是他们的信息内容略有不同。难民委员会重点关注有关国家的活动，而IOM则传播了其作为气候移民的倡导者的作用。
全面回顾微电网在架构、缓解方法和未来方向方面的挑战
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Grenergy 接近阿塔卡马绿洲第一阶段的最后阶段
关于 Grenergy Renovables：Grenergy Renovables 是一家西班牙公司，成立于 2007 年，是一家独立的可再生能源生产商，主要生产光伏和储能产品，自 2015 年起在西班牙证券交易所上市。其业务模式涵盖所有项目阶段，从开发、建设和财务结构到工厂运营和维护。该公司在全球 11 个国家/地区拥有超过 15 GW 的太阳能，处于不同的开发阶段，业务遍及欧洲（西班牙、意大利、德国、波兰和英国）、北美（美国）和拉丁美洲（智利、秘鲁、墨西哥和哥伦比亚）市场。更多信息：
Editorial: Predictive and diagnostic approaches for systemic disorders using ocular assessment
Systemic diseases often manifest in the eye due to their unique vasculature and neural composition. The retina, for instance, shares similar embryological origins with the brain and is supplied by a rich vascular network. This makes it an ideal site for detecting vascular and neurological changes that reflect systemic conditions. Conditions such as diabetes, hypertension, and autoimmune diseases frequently display characteristic ocular signs, which, when detected early, can facilitate timely interventions. For example, diabetic retinopathy remains a prominent example of how ophthalmic examinations can reveal the severity and progression of systemic diabetes. Retinal imaging enables the identification of microaneurysms, hemorrhages, and neovascularization, all hallmark features of the disease ( 1 ). The presence of these signs not only confirms the diagnosis but can also predict the potential for systemic complications ( 2 ).
使用2D MRI SLICES诊断的比较研究中的机器学习方法
MRI是一种无创成像方法，可防止患者暴露于对比剂或电离辐射。MRI提供了大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。 可以使用有关大脑的结构，功能和代谢方面可以从MRI获得的信息来识别 AD。 重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。 此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。AD。重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。
使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视
复杂的网络威胁的扩散迫使组织采用高级解决方案来保护敏感的数据并减轻企业风险。人工智能（AI）驱动的网络安全系统已成为这项努力中的变革性工具，利用机器学习和预测分析，以检测，响应和预防网络攻击。但是，实施这些系统要求组织与合规性平衡，特别是鉴于严格的全球隐私法规，例如《通用数据保护法规》（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）。本文研究了将基于AI的网络安全框架集成到企业风险管理中的战略方法。关注的关键领域包括实时威胁检测，异常识别和自动事件响应。AI分析大量数据集和识别模式的能力使组织能够主动解决漏洞，最大程度地减少停机时间并保护关键资产。此外，本文探讨了组织如何将这些框架与隐私设计原则保持一致，以确保在培养消费者信任的同时遵守数据保护法。还解决了采用AI驱动网络安全系统的挑战，包括与数据使用，算法透明度有关的道德问题以及过度依赖自动化系统的风险。来自领先行业的案例研究表明，组织如何成功实施这些系统以增强弹性并保持竞争优势。通过采用战略管理实践，包括健全的治理模型和持续监控，组织可以优化AI驱动的网络安全系统的有效性。本文得出的结论是，当经过深思熟虑的整合时，不仅可以加强企业风险的减轻风险，还支持合规，创新和长期组织增长。