XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminstruments
政府为北部和土著社区提供社区可再生能源的工具
能源不安全是北方许多偏远和土著社区日常生活的一部分。社区能源正在成为解决偏远地区长期能源挑战的解决方案，但社区能源计划的成功在一定程度上取决于政府手段的充足和可及性。推动能源转型的正式政策和规则在社区能源中发挥着至关重要的作用，但人们对支持北方和土著社区社区能源的政府手段的了解有限。本文对加拿大北部、偏远和土著社区的社区能源政府手段进行了批判性评估。基于对 48 名从事北方社区能源的参与者的采访，结果显示了一系列可用的手段。虽然每种手段都发挥着不同的作用，但财政支持和社区所有权手段成为北方社区能源的主要需求。然而，许多北部和偏远的土著社区在获得支持时缺乏获得支持的能力，相互竞争有限的资源，或者受到传统和集中能源所有权体系的规则和法规的限制。多种互补和强化手段至关重要，它们对社区的需求、能力和愿望敏感。
用于空间仪器的自由曲面光学元件
q 第二年：在第二年，数据分析将结束。将对自由曲面镜制造和主要约束进行更深入的研究。为了获得最终的光学元件，将对原型进行实验室研究，以验证模型的性能。这项工作的第二部分将部分由莱昂纳多的实验室领导。今年年底，一项新的活动将开始，重点关注自由曲面光学元件的应用，旨在使卫星小型化。
通过凝聚力政策手段解决人口减少问题
背景 欧盟委员会第八份凝聚力报告强调了区域人口分布模式，区分了城市、中部和农村地区。人口趋势表明，由于欧盟内部的移民和低生育率，某些地区（尤其是东欧和南欧）的人口急剧下降。由于永久移民，输出地区正在失去高技能和能力。人口迅速减少的地区受到社会服务（医疗保健、文化）、物质（交通）和 ICT 连接、教育和劳动力机会严重缺口的影响。早在 2008 年，由于金融和经济危机，受过教育的年轻专业人士开始从欧盟南部和东部国家移民到西北部国家。随后，导致经济活动减少和失业的新冠疫情进一步加剧了这一趋势，在欧盟国家内部和之间引发了新一轮的青年移民浪潮。 EPRS《欧盟2022年人口展望》进一步阐明了这一情况，指出尽管很大一部分潜在的就业损失将通过就业机会的创造和劳动力的萎缩来弥补，但就业机会的创造可能会集中在特定的地理区域，从而导致当地劳动力市场的混乱。
为巴西的能源转型提供资金：手段和……
市场设计的变化也意味着需要新的融资解决方案。例如，在巴西电力市场，受监管的市场拍卖与推动可再生能源组合的引入有关。然而，风能和太阳能目前正通过不受监管的市场（占整个市场的 30%）引领发电矩阵的扩张。主要原因是这些技术是从绿地设施发电最具竞争力的技术。这个市场一直是致力于 ESG 目标的消费者、有竞争力的可再生能源发电商和寻找可持续资产机会的投资者可以匹配的地方，从而催化了巴西清洁能源发展的良性循环。然而，短期合同和单一承购商风险给项目的长期信贷带来了挑战。
严格审查可持续和包容性疫情后复苏的政策目标和手段
摘要 目的——本文旨在为越南当前关于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的政策辩论提供严谨性和清晰度。它旨在实现三重目的。首先，它批判性地审查了越南控制 COVID-19 的政策目标的制定和政策工具的利用。其次，它超越了政策设计，考虑了越南 COVID-19 政策的协调和实施。第三，它讨论了后 COVID 可持续和包容性增长所需的政策措施，特别是分担 COVID-19 政策的公共成本。 设计/方法/方法——本文采用实证主义研究框架，强调研究变量之间的因果关系。分析方法是混合的，结合了定性和定量技术。特别是，构建了一个简单的理论模型来评估替代疫苗策略的福利效应。没有收集原始数据。 发现——越南政府遏制疫情和保持经济增长的双重目标虽然合理，但需要澄清和更新。有人认为，从长远来看，拯救生命和保护经济之间没有权衡。下调预计增长率并致力于制定连贯透明的疫苗接种战略是越南向前迈进的最佳方式。疫苗推出顺序的选择涉及道德考虑。有人建议首先为老年人和患有基础疾病的人接种疫苗是适当的。刺激总需求和总供给的补充政策措施需要扩大，但也要更有针对性。有效协调和实施 COVID-19 政策仍然是越南面临的严峻挑战。最后，包容性增长和可持续发展应考虑到人力资本发展和分配正义。社会影响——本文提出了一些具有社会影响的政策措施。其中包括政府正式承诺实施疫苗优先战略和向贫困和弱势家庭提供基本商品的救济方案。原创性/价值——本文通过为政策目标的制定和政策工具的使用提供严谨性和清晰度，为当前的 COVID-19 政策制定做出了积极贡献。虽然疫苗接种已被作为一项国家政策手段，但其设计和实施还有很大的改进空间。本文为越南提出了适当的疫苗接种策略。它还提请关注其他
EU修复目标咨询策略 - 环境
Ilia Neudecker (IEP Associate) Henry Varga (Trinomics) Ignati Puig Ventosa, Rosary of Chifari, Luís Campus Rodrigues, Sacrament Sergence & Monag) Amanda Bach, Amy John Rashah, Paspaldzhiev, Gabriela Fist, Peter Racovsky, Peter Racovsky, Raska (Green) Lina Šleinotaitis （Ecentric）Thomas Bauwens（Ecentric）Thomas Bauwens（EcoCentric）
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
VWR® 地面空气系统 (SAS) 监测仪器
SAS SUPER ISO 100/180 USB SAS Super ISO USB 100 和 SAS Super ISO USB 180 直接源自“国际空间站”上使用的 SAS 仪器，专为制药和医院部门设计。它们便于携带且易于定位，使用长寿命可充电电池供电。SAS Super ISO USB 100 和 SAS Super ISO USB 180 的区别在于恒定气流不同（分别为 100 l/min 和 180 l/min）；此选择取决于应用，允许从几分钟到几小时的连续或顺序采样。两种型号都提供对不同实施采样程序的数据管理功能。数据可以存储在 SAS 仪器本身上，也可以通过 USB 端口下载
VWR® 地面空气系统 (SAS) 监测仪器
SAS SUPER ISO 100/180 USB SAS Super ISO USB 100 和 SAS Super ISO USB 180 直接源自“国际空间站”上使用的 SAS 仪器，专为制药和医院部门设计。它们便于携带且易于定位，使用长寿命可充电电池供电。SAS Super ISO USB 100 和 SAS Super ISO USB 180 的区别在于恒定气流不同（分别为 100 l/min 和 180 l/min）；此选择取决于应用，允许连续或顺序采样，从几分钟到几小时不等。两种型号都提供对不同实施采样程序的数据管理功能。数据可以存储在 SAS 仪器本身上，也可以通过 USB 端口下载