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超越 4 小时锂离子电池
本报告是《储能未来研究》的延续，探讨了推动近期储能部署从四小时或更短时间向四小时以上时间转变的因素。该报告以《储能未来研究》系列的第一份出版物《储能部署的四个阶段：美国电力系统中储能不断扩大的作用的框架》为基础，该报告建立了一个概念框架，介绍了在当前和未来潜在的储能部署的四个阶段中，新型、具有成本竞争力的固定式能源储存的作用和机遇。这份最新出版物深入探讨了第 2 和第 3 阶段，在此期间，太阳能光伏 (PV) 和储能相互提升价值，而更低的成本和技术改进使储能具有成本竞争力，同时服务于更长持续时间的应用。
指挥部署纪律计划第 2 版（03 APR...
经过 13 年的冲突，我们的陆军正在转型为一支主要驻扎在美国本土的远征军。我们陆军的许多初级领导人已经习惯于轮流部署以支持伊拉克自由行动/新黎明行动和持久自由行动（阿富汗），在执行短期部署方面经验有限。近期部署的特点是部队在战区接收设备，而不是从驻地部署所有有机设备，以及在部署和接收、准备、前进和整合过程中大量使用承包商。在许多情况下，执行涉及部队所有有机设备的短期部署所需的基本技能在过去几年中已经萎缩。
一个低成本和灵活的社交机器人平台，用于...
将社会机器人从单行内到野外环境会引入需要创新解决方案的意外挑战[11]。尽管野外机器人的部署可能是挑战，但由于机器人可以遇到各种各样的新型社交场景，因此这些实验是有价值的，并且在实验室环境中策划这些场景的困难。此外，许多研究人员表明，野外互动可能会导致新兴的人类行为，这引发了继续进行社会机器人研究的新思想[6，11，17，20]。存在许多适合野外部署的机器人，例如市售胡椒[16]，NAO [8]，Furhat [4]和Boston Dynamics Spot [3]；定制的机器人[5，9，10，12，13，15，19]；或现在不可用的Jibo [1]和Kuri [2]。但是，这些平台中的许多非常昂贵，无法复制或不可用
操作许可证：映射面部识别技术的公众可接受性
面部识别技术（FRT）的快速发展已在现代监视的安全技术（SOSS）系统（例如CCTV）中使用，越来越广泛。FRT是基于人工智能的技术，是这些系统的力量乘数，为部署它的组织提供了安全，效率和商业智能的增长。同时，这是一项有争议的技术，但这是不均匀的。公众倾向于接受该技术已成为通过机场通过海关的过程的一部分，但是零售商的使用却引发了频繁的反弹。这些争议的频率表明，安全顾问和其他负责向组织提供有关安全系统适用性的建议的从业者未能将潜在的FRT部署的“公共可接受性”纳入其建议中。现有对FRT公众可接受性的研究表明，FRT的某些部署比其他部署更公开接受。这是为了（i）确定可接受性的部署模式，并（ii）开发一个模型来映射基于“奖励临时”与“可感知的风险”取舍的潜在部署的可接受性。该模型可以协助FRT供应链中的参与者，以在特定部署方案中与面部识别技术的适当性做出更明智的选择。
Andy Yilin TangAndy Yilin Tang
Genesis Therapeutics 2024年6月 - 2024年9月，软件工程实习生•设计模板模块，以提高Apo-Holo和Holo-Holo交叉插值的扩散模型性能。•在17个属性预测任务中为内部ML模型创建了自动化服务体系结构。棉被2024年2月 - 2024年6月机器学习实习生•基于图像的基于图像的架构，用于通过增强学习的电路板放置。•设计的路由信息的放置管道，表现优于现有的基于启发式的路由位置。2023年6月 - 2023年9月的软件工程实习生 - 平台•设计/构建的RepliT Deployments Analytics，处理数千个网站的要求。请参阅博客。•开发了LLM驱动的部署调试器，其精度为80％，并补充了AI代理概念验证。Cloudflare 2022年6月 - 2022年8月软件工程实习生 - 伊利诺伊州魔术香槟•使用GO降低了范围的API处理延迟，将数百万个请求减少了96％。研究经验
使用 Ampere 云原生处理器进行 AI 推理
合适规模的 AI 计算 在快速发展的 AI 部署领域，“合适规模的计算”概念已成为 AI 推理的关键策略。这意味着精确校准计算资源以满足 AI 应用程序的需求，重点是实现性能、功耗和成本效率之间的最佳平衡。随着 AI 部署量不断激增，精简基础设施的必要性日益突出，需要采取一种全面的方法，满足延迟和吞吐量要求，同时精心管理与采购、数据中心基础设施、房地产、能耗、冷却和其他运营开销相关的成本。仅仅将更昂贵、耗电更大、专业化程度更狭窄的硬件投入 AI 无法满足所需规模的业务需求。
迁移到 AWS 云如何减少碳排放
AWS 委托 Accenture 研究本地部署与 AWS 部署的可持续性指标，该指标基于绿色软件基金会通过 ISO 认证的 (ISO/IEC 21031:202) 软件碳强度 (SCI) 标准，该标准定义了一种计算软件系统碳排放率的方法（见下页方框）。Accenture 使用具有代表性的存储密集型工作负载和计算密集型工作负载，分析了模拟本地部署和 AWS 部署的能源消耗概况。它超越了 SCI 方法（侧重于绝对碳减排），包括企业采购无碳能源，从而减少电力消耗产生的排放。Accenture 根据二手研究及其与托管这些中心的组织合作的经验，整合了本地数据中心采购的无碳能源数据。此外，报告中还包括 AWS 采购的无碳能源数据。