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现实条件下微电网运行策略
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从条件线性操作中生成非线性...
大型骨气或连续可变的非线性可以具有许多应用，从猫状态的量子量的发生范围到量子传感，到灵敏度超过Heisenberg在资源中扩展的量子传感。然而，超大非线性的产生在实验上已经极具挑战性。我们描述了一种新的协议，其中人们可以通过Ancilla模式在光学模式下有条件地应用线性操作，从而有效地生成大型Kerr型非线性，然后在探针模式下测量Ancilla和矫正操作。我们的协议可以生成高质量的schrödinger猫状态，可用于量子计算，可用于对相位空间中的未知旋转或位移进行感应，并在资源中具有超级黑姐的缩放。我们最终使用Faraday效应与光学模式相互作用的原子合奏进行了潜在的实验实现。
西班牙合作总体规划 2024-2027。......
这是 2023 年 2 月第 1/2023 号全球团结与可持续发展合作法案获得批准后通过的第一部总体规划，它是基于使该法案获得通过的同一社会和政治共识的产物，反映了这项公共政策的跨领域性质。这项新总体规划不仅仅是之前规划的延续，还根据上述法案的创新性和开拓性引入了重要的新概念和方法，以确保我们能够通过合作行动应对当今世界面临的重大全球危机，并巩固西班牙作为一个坚定、积极主动的可持续发展利益相关者的地位，言行一致，倡导一种基于倾听和与合作伙伴合作的新型合作模式。
实时预测小区域的温度相关过量死亡率：朝着操作框架
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应，但尚未开发出一种全面，稳健和可扩展的实时系统，用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白，我们提出了一个灵活的操作框架，用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合，后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测，我们展示了一种实时应用，以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图，从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测（预期的）与热量相关的过量死亡的应用，但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域，但提供了有关气象暴露的数据，以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担，尤其是在低收入和中等收入地区，在这种情况下，对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
人工智能与合作
人工智能与合作 计算社区联盟 (CCC) 四年一次的论文 Elisa Bertino（普渡大学）、Finale Doshi-Velez（哈佛大学）、Maria Gini（明尼苏达大学）、Daniel Lopresti（理海大学）和 David Parkes（哈佛大学） 人工智能 (AI) 的兴起将使人们越来越愿意将决策权交给机器。但我们不应该仅仅让机器做出影响我们的决策，还需要找到与人工智能系统合作的方式。我们迫切需要开展“人工智能与合作”方面的研究，以了解人工智能系统和人工智能与人类的系统如何产生合作行为。对人工智能的信任也很关键：信任是内在的，而且只有随着时间的推移才能获得。这里我们使用“AI”一词的最广义，正如最近的《AI 研究 20 年社区路线图》（Gil and Selman，2019 年）所用，其中包括但不限于深度学习的最新进展。如果成功，人类与 AI 之间的合作可以像人与人之间的合作一样构建社会。无论是出于内在的乐于助人的意愿，还是出于自身利益的驱动，人类社会都已经变得强大，人类物种也通过合作取得了成功。我们在“小”范围内合作——以家庭为单位、与邻居、与同事、与陌生人——并在“大”范围内作为一个全球社区寻求在商业、气候变化和裁军问题上达成合作成果。自然界中也进化出了合作，在细胞和动物之间。虽然许多涉及人类与 AI 合作的情况是不对称的，最终由人类控制，但 AI 系统变得如此复杂，以至于即使在今天，当人类只是作为被动观察者时，人类也不可能完全理解它们的推理、建议和行动。研究议程必然很广泛，涉及计算机科学、经济学、心理学、语言学、法律和哲学。事实上，合作可以意味着很多不同的事情。早期的分布式人工智能文献研究了所有共享相同效用函数并且都想要相同东西的人工智能系统。但我们也可以考虑自利、理性的代理人的经济模型，即寻求对他们个人最有利的代理人。合作也可以在这里产生。正如博弈论中经典的囚徒困境所熟知的那样，合作也可以在自利代理人之间的反复互动中产生。为了使人与人工智能系统成功合作，我们需要能够理解人类偏好、能够模拟他人行为、能够响应规范和道德结构的人工智能系统。我们需要在现行法律、制度和协调机制内运作的人工智能系统，并了解新类型的“相遇规则”在促进合作方面将发挥什么作用
电力供应下多能枢纽的电气化：用于成本效益的温室气体MITI
住宅供暖和私人迁移率的电力通常被视为对该行业巨大温室气体（GHG）排放问题的解决方案。然而，通常认为相关计划的无限制措施是无限制的。因此，尚不清楚供应如何在有限的供应范围内。因此，我们调查了如何共同计划的DE-/集中资产升级和启用的车辆2型电动汽车可以克服瑞士五种住宅建筑类型的这种限制。，基于能量中心概念对多能系统进行了新的新型优化，该概念扩展了经典的分散能源中心的能源枢纽，以将投资包括在集中资产中，同时选择，设计和操作此类资产和操作，以最大程度地减少生命周期的需求，同时覆盖三分之一的热量，而A涵盖了三个份额，A）的限制，A）有限，c）否（独立的）集中电力。 优化证明了集中式供应限制至关重要，因为可实现的CO 2EQ缓解措施对AV的a）> 60％> 60％以上的b）45％降至仅C）30％。 此外，在冬季，资产的实质性变化和广泛的资产组合非常最佳，可以克服唯一的电能损失瓶颈。 令人惊讶的是，所有部分有限的方案在内，包括核淘汰和额外的跨境电力贸易停止产生相似的结果，这使得在非电信的参考文献中可以减少50％的排放量，而无需额外的年度成本。，基于能量中心概念对多能系统进行了新的新型优化，该概念扩展了经典的分散能源中心的能源枢纽，以将投资包括在集中资产中，同时选择，设计和操作此类资产和操作，以最大程度地减少生命周期的需求，同时覆盖三分之一的热量，而A涵盖了三个份额，A）的限制，A）有限，c）否（独立的）集中电力。优化证明了集中式供应限制至关重要，因为可实现的CO 2EQ缓解措施对AV的a）> 60％> 60％以上的b）45％降至仅C）30％。此外，在冬季，资产的实质性变化和广泛的资产组合非常最佳，可以克服唯一的电能损失瓶颈。令人惊讶的是，所有部分有限的方案在内，包括核淘汰和额外的跨境电力贸易停止产生相似的结果，这使得在非电信的参考文献中可以减少50％的排放量，而无需额外的年度成本。从低成本到低发射溶液，天然气的集中式燃气轮机和与空气源热泵结合的分散的组合热量和发电厂（CHPP）被沼气Chpps，地面源热泵和集中的光伏流离失所，而局部光伏电动机和局部光伏和2-HOMEADS则是构造的。更强的缓解措施证明是昂贵的。总的来说，考虑到有限的供应避免了高估可实现的减轻，低估总成本以及对过于简单的资产组合的识别。
AI驱动的军事行动的战略意义
1“在一个键AI.I.指标，中国领先于美国：人才”，《纽约时报》，访问，2024年5月25日，https：//www.nytimes.com/2024/03/03/22/technology/china-ai-ai-talent.htalent.html。2艾伦，托马斯。“人工智能和国家安全”。哈佛肯尼迪学校贝尔弗科学与国际事务中心，2020年4月。3 Kania，Elsa B. “战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。” 新美国安全中心，2019年11月。 4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。3 Kania，Elsa B.“战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。”新美国安全中心，2019年11月。4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。4中国国务院。“新一代人工智能发展计划”。2017年7月20日。
自动化运输对角色、操作和...的影响
Abstract 这项国家研究是欧盟 CEF 计划项目 EU EIP 中“促进自动驾驶”工作包的一部分，重点关注自动驾驶的五个高级应用：高速公路自动驾驶仪、指定车道上的自动卡车、混合交通中的自动公交车、机器人出租车以及自动维护和道路施工车辆。报告描述了世界不同地区尤其是欧洲与自动驾驶相关的监管框架和权威策略。该研究估计了 2040 年之前芬兰新车中所检查应用的份额、整个汽车保有量和交通性能。该研究提出了对自动驾驶的规划操作环境（Operational Design Domain，ODD）特征进行分类的提案，并将其应用于选定的应用。该研究还估算了到 2040 年运营环境的实施、维护和使用所造成的成本。此外，还研究了高水平自动驾驶对汽车出行、出行、道路网络、道路特性和道路规划、交通管理、交通安全、平稳性和环境影响以及经济和就业的影响。最后，报告讨论了对道路管理员和当局的角色和责任的影响。该研究基于文献、案头分析、专家访谈和 2018 年举办的两次专家研讨会、该领域的大会和活动以及正在进行的研究结果。联系人 Alina Koskela/Eetu Pilli-Sihvola 报告语言 英语 保密 公开 总页数 137
供应链和运营管理中的人工智能集成
摘要。人工智能 (AI) 已成为供应链和运营管理的变革力量，显著提高了效率和弹性。本文探讨了机器学习、预测分析和实时数据处理等 AI 技术在需求预测、库存管理、物流和风险缓解方面的集成。通过分析不同的数据源，AI 可以提高需求预测的准确性、降低库存成本、优化物流路线并增强供应链的可视性。案例研究和数据驱动的见解展示了 AI 驱动的系统如何使公司能够适应市场动态、防止中断并实现大幅成本节约。研究结果表明，对于旨在优化供应链运营并构建能够应对未来挑战的强大、有弹性的框架的企业来说，采用 AI 至关重要。
序言：本课程介绍了向量空间的概念，该矢量空间是一项统一的抽象框架，用于研究涉及潜水员的线性操作
co 1将许多熟悉的系统视为向量空间，并使用矢量空间工具（例如基础和维度）与它们一起运行。co 2了解线性变换并使用其矩阵表示来操纵它们。CO 3 Understand the concept of real and complex inner product spaces and their applications in constructing approximations and orthogonal projections CO 4 Compute eigen values and eigen vectors and use them to diagonalize matrices and simplify representation of linear transformations CO 5 Apply the tools of vector spaces to decompose complex matrices into simpler components, find least square approximations, solution of systems of differential equations etc.