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全球电力需求：增长的动力是什么以及它为何重要？
尽管在 1.5°C 情景下，电力在最终能源总消费中的占比预计将从 2023 年的 23% 增加到 2050 年的 52% 9 ，但必须注意的是，电气化大幅增加并不一定意味着最终能源总需求相应增加。事实上，电气化为将能源消费与经济增长脱钩提供了一条变革性途径，尽管经济活动大幅增加，但全球能源需求预计将趋于稳定，这突显了这一点。据预测，虽然到 2050 年全球经济将增长近一倍（年增长率为 2.4%），但最终能源需求在同一时期的增长幅度仅为其一小部分 10 （图 2）。这主要归因于电气化带来的效率提升，与基于化石燃料的系统相比，电气化本质上可以提供更多的能源服务。例如，交通运输中的电气化——电动汽车 (EV) 的效率是内燃机的 3-5 倍——在降低总体能源强度方面发挥着重要作用。同样，建筑物热泵等技术的进步也减少了供暖能源需求，进一步证明了从效率较低的能源系统（例如基于燃烧的能源系统）向高效电力系统的转变如何导致能源需求相对于能源服务的增加而显着减少。
基于模型的方法解决可持续城市系统的能源需求
可持续城市采用综合方法来解决公民的环境、社会、经济、文化和制度问题。为了在这种背景下成功实现城市系统的转型，研究能够实现这种转型的关键支持技术非常重要。此外，基于计算机的建模方法非常有助于分析此类技术对城市组织和活动的好处。采用基于模型的方法，我们在本文中介绍了一种解决可持续城市环境的技术，该技术采用绿色边缘计算技术来满足城市系统对能源和数字服务的需求。我们的研究评估了这项技术在各种城市环境中的部署，并展示了它如何通过利用城市屋顶的太阳能潜力来帮助满足数字活动对电力的关键需求。由于其独特的特点，所提出的建模框架是一种有价值的分析工具，可用于协助决策，以提高城市系统的质量。
数据驱动的模拟和场景分析，将自动按需舰队集成到公共交通中
通过模拟不同的方案，利益相关者（例如车队运营商，用户和城市行政管理）可以使用相关的关键绩效指标（KPI）分析未来的发展。这些基于模拟的见解支持数据驱动的决策，并为移动性转变做出了重要贡献。STF因此可以实现面向目标的计划，从而使自动驾驶汽车可持续有效地整合到现有的运输系统中，并为连接的，防止未来的公共交通系统铺平了道路。
AI革命：满足大规模的AI基础设施要求
预测AI推理的计算和能量需求更具挑战性。似乎可以肯定的是：越来越多的消费者和企业将采用AI，并且每个用户每天的AI查询数量都会增长。现在的关键问题：这将发生多快？较大的生成AI模型会被分解为较小的应用特定模型吗？通过“边缘计算”将在智能手机和个人计算机上进行多少AI推论，这涉及对数据附近的数据处理？
分析项目中劳动力市场趋势和需求...
ASOO-Agency for Vocational Education and Training and Adult Education Artificial Intelligence AWC-American Wood Council Centre for Advanced Wood Processing Computer-Aided Design Computer Numerical Control Energy Efficiency European Structural and Investment Funds European Union Food Processing Skills Canada Gross Domestic Product Gross Value Added Information and Communication Technology Initial Vocational Education and Training Kosovo Agency Statistics Kosovo Tax Administration Life-Long Learning Lifelong Learning Week Millennium Challenge Corporation Ministry of Education, Science, Technology and创新\千年基金会科索沃工业部，企业家和贸易国家资格赛框架促进终身学习可再生能源技术和职业教育以及培训职业教育和培训
医疗器械中人工智能的责任风险要求更高......
经过十多年的期盼，机器学习和人工智能终于开始在临床实践中产生有意义的影响。[1] 2017 年至 2019 年期间，美国食品药品管理局批准了 40 多种使用人工智能进行临床应用的医疗器械。[2] 然而，尽管人工智能算法潜力巨大，但它正面临严格审查，尤其是在患者受伤的情况下可能承担的责任。到目前为止，这种担忧主要集中在医生的医疗事故上。[3] 尽管如此，医生只是包括医疗系统和设备制造商在内的复杂生态系统的一部分，两者的责任紧密相连。[4] 监管机构一直在关注人工智能在医疗领域的应用，尤其是在医疗产品中的实施。 2024 年 12 月，FDA 发布了一份指导文件，其中列出了人工智能设备的营销提交建议，“以促进安全有效的人工智能设备的开发”。[5] 同月，新的欧盟指令 2024/2853 生效，该指令针对人工智能等新技术带来的挑战对产品责任进行了改革，以确保“无论涉及何种技术，索赔人都享有同等程度的保护，所有企业都能从更多的法律确定性和公平的竞争环境中受益”。[6] 随着监管机构推动法律改革，以及涉及医疗技术中人工智能产品责任的案件不断增加，制造商必须考虑应对责任风险的策略。 医疗设备中人工智能的潜在责任可能会产生深远的影响，包括有前景的算法是否会进入临床实践。换句话说，在生物医学技术中使用或开发人工智能的责任风险增加可能会阻碍开发人员和医疗保健领导者将这些创新整合到临床护理中。 使用人工智能的不同类型的医疗设备 在过去十年中，大量用于辅助临床实践和患者治疗的人工智能应用已经
承受压力：上游如何满足延迟能量过渡的需求
资料来源：伍德·麦肯齐（Wood Mackenzie）上游供应链服务，公司报告。展示的前四个供应链公司（SLB，Halliburton，Baker Hughes和Weatherford）； *前三个季度的数据年度化。
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。
电力需求计划：客户容量津贴（KVA）
从有关安装中的负载组以及根据/NZS 3000：2018表C3所占据的负载组的详细信息。AS3000：2018中的表摘录作为示例中包含在附录A中，但是，开发人员应以最新值参考AS3000的最新修订版。通过直接比较类似的安装。在这种情况下，计划者/设计人员应首先尝试通过测量或获得现有变压器（S）的最大需求指示器（MDI）读数来确定类似安装的VA/M 2，并将此值除以安装区域。应注意，在执行此计算时，应考虑在测量时占用的建筑物百分比，否则估计可能会超出或低估需求。然后，通过将估计的VA/M 2乘以其面积，可以获得计划/设计的新安装需求的最大需求估计。