简介 本备忘录总结了气候领导委员会的排放、收入和技术(“CERT”)模型的方法。CERT 及其运作旨在分析 Baker-Shultz 碳红利计划所阐明的联邦全经济碳价的影响。1 CERT 可进一步用于评估改变现有和新兴技术对能源市场的相对价格的其他干预措施。CERT 依赖于预测能源使用和技术组合、温室气体(“GHG”)排放和联邦收入的建模技术。它是 Thunder Said Energy(“TSE”)提供的分析工具的演变。2 TSE 是一家专门为政策研究人员和市场参与者提供数据、见解和建模的咨询公司。委员会更新并扩展了这些工具,以提高它们与共识市场展望的可比性,例如美国能源信息署 (“EIA”) 发布的年度能源展望 (“AEO”) 3。4 CERT 还探讨了住宅和商业供暖需求的电气化、其对负荷的影响以及可再生能源容量、能源存储和批发电力市场上的热调度之间的相互作用。本方法备忘录概述了来自 TSE 和其他市场展望的假设、数据和建模技术。之后,它讨论了气候领导委员会 (“CLC”) 为对 CERT 中的电力市场和技术部署进行更具体的分析而做出的定制改进。CERT 概述 CERT 的基础是一系列相互关联的技术部署模型,这些模型描述了当代美国能源市场以及能源供应和能源需求将如何随着经济和人口变化以及现有技术和新兴技术(例如小型模块化反应堆或“SMR”,5 等)的部署而演变。CERT 假设整个美国经济(例如住宅用电、工业部门、航空部门等)对“能源服务”的需求以及以化石燃料或电力形式供应能源的选项。CERT 研究这些供需互动如何响应碳定价。许多核心假设、数据和技术均改编自 TSE 对美国能源市场及其对碳定价的潜在反应的分析。6 CERT 的能源需求增长基于高水平宏观经济表现,以美国国内生产总值(“GDP”)增长、美国人口增长和国际能源署(“IEA”)定义的一次能源强度来衡量。7 CERT 通过直接化石燃料燃烧(例如,使用天然气的家庭供暖、使用内燃机或“ICE”的汽车等)的混合能源供应来满足能源需求。或通过输送电力。电力可以通过多种技术产生,例如燃烧煤炭、天然气或馏分燃料油(“DFO”)的热电厂群。零碳工厂包括水力发电站、传统核电站或 SMR、风能和太阳能。大规模电池存储的潜力也是 CERT 结构的一部分。根据能源供应概况,CERT 预测二氧化碳(“CO 2”)、甲烷和其他温室气体排放。CERT 包括“负排放”概念,如自然汇(例如,
增材制造工艺起源于原型制造,并被称为快速原型制造,因为它们可用于快速制造样品部件。这意味着,除了现有工艺外,增材制造工艺还提供了另一种制造选择。每种制造工艺都有其特定的优势和劣势。在传统的制造工艺(例如机械加工)中,这些优势和劣势是已知的,并在设计和选择制造工艺时得到了适当的考虑。在增材制造工艺中,设计师在很大程度上仍然缺乏这种丰富的经验。与任何制造技术一样,增材制造也需要某些框架条件,以实现最佳的成本效益比。在未来,工业 3D 打印也将成为传统制造技术在技术上合理且经济的替代方案,用于某些制造任务。AM 尤其适用于小批量生产的复杂几何组件。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域,现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点,通常是通过检测、分割或分类等任务。然而,这些方法通常被设计为黑盒模型,缺乏可解释性。在本文中,我们介绍了可解释人工智能 (I-AI),这是一种新颖的统一可控可解释流程,用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题:放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度,我们提供了一个统一的解决方案,可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同,这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息,而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型,可以精确控制解释过程,同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型,我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验,我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图,它编码了充分和相关的信息,仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
摘要 可持续旅游意味着以考虑其对经济、社会和环境的影响的方式旅行,不仅是现在,而且是未来。近年来,菲律宾企业的可持续发展工作越来越重视减少对环境的影响,尤其是那些从事可能损害自然资源的重大制造活动的大公司。因此,本研究旨在评估达斯马里尼亚斯、甲米地的两个度假村——Tubigan Garden Resort 和 Coco Valley Richnez Waterpark——是否实施了与节约能源、管理水和处理废物相关的可持续做法。该研究采用定性方法,使用文献综述方法,并以半结构化方式对五名经理或员工进行访谈。研究结果表明,Tubigan Garden Resort 和 Coco Valley Richnez Waterpark 都通过使用可再生能源、管理废物和与当地旅游部门合作展示了有效且经济的做法。他们优先考虑减少浪费和节约能源,采用回收、废物分类和利用太阳能等可再生能源等方法。沟通和交流在分享知识和学习可持续实践方面发挥着重要作用。针对节能节水的政策让客人和员工都参与其中。尽管面临资金有限和人员短缺等挑战,但这些举措凸显了酒店业对可持续发展的全面态度。
2024 年 4 月 16 日 — 与知名工业和大学签署谅解备忘录。(在印度国内和海外)开展研究和创新合作。空间技术孵化中心。
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中央药品标准控制组织 第 2 页,共 138 页 3.特殊注意事项 ...................................................................................................................... 19
积极的心理健康 (PPWB) 越来越被认为是健康人和心血管疾病 (CVD) 患者心血管健康的关键因素。这篇小型综述综合了目前关于 PPWB 与心血管健康之间关系的知识状态,研究了这两个群体中关于 PPWB 的相关研究。PPWB 的概念化涵盖了享乐和幸福方面,乐观、人生目标和活力等结构起着至关重要的作用。对健康个体的研究表明,PPWB 与改善的心血管健康指标之间存在显著关联,而对心脏病患者的研究则强调了 PPWB 在预测死亡率和再入院等结果方面的重要性。将 PPWB 与心血管健康联系起来的机制途径包括生物过程、健康行为变化和缓解压力的其他心理资源。尽管证据越来越多,但仍有疑问尚未解答,需要进一步研究以了解这些关系并制定有效的干预措施。在促进身体健康的同时促进心理健康可以加强心血管疾病的预防和管理,为改善患者预后和整体健康提供全面的方法。