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在这篇系统的文献综述中,我们研究了现有的研究,这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献,以发现与传统计量经济学模型相比,所提出的方法是否提供了较高的预测,可解释的AI的应用如何广泛,并概述了潜在的进一步研究领域。通常,我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的,通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络,例如长期术语内存和门控复发单元,始终排名最高的模型。但是,传统的计量经济学模型仍然高度相关,通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功,研究的一个有希望的领域是使用混合模型,结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的,但我们发现,很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此,我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样,我们看到了概率机器学习应用的潜力,可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。
‣重新访问2017年Bechtel/WSI成本研究,对四个alpha概念(脉冲,中间密度)‣基于E. Ingersoll等人的新反应堆 - 稳定范式的更新工厂成本(BOP)成本核算方法。‣ Public summary report plus four proprietary reports to the four ALPHA PIs ‣ Modular design/construction can significantly shorten construction times and lower indirect (interest) costs ‣ Cost savings realized by centralized manufacturing and shipping complete subsystems ‣ Total capital cost are approximately half of those from the 2017 study ‣ For 400-MWe power plant, average capex of $800M and $2/W, average LCOE = 47 $/MWh (34-54 $/MWH的范围)
Cognitive science is the study of the human mind and brain, focusing on how the mind represents and manipulates knowledge and how mental representations and processes are realized in the brain. Conceiving of the mind as an abstract computing device instantiated in the brain, cognitive scientists endeavor to understand the mental computations underlying cognitive functioning and how these computations are implemented by neural tissue. Cognitive science has emerged at the interface of several disciplines. Central among these are cognitive psychology, linguistics, and portions of computer science and artificial intelligence; other important components derive from work in the neurosciences, philosophy, and anthropology. This diverse ancestry has brought into cognitive science several different perspectives and methodologies. Cognitive scientists endeavor to unite such varieties of perspectives around the central goal of characterizing the structure of human intellectual functioning. It is this common object of inquiry that integrates traditionally separate disciplines into the unified field of cognitive science.
摘要:物联网(IoT)越来越无所不在。The greater values of the IoT can be realized by enabling data sharing between different stakeholders.但是,最大的挑战之一是确保安全并为物联网数据共享提供信任。在本文中,我们确定了最新的(SOTA)方法和技术,以实现安全的物联网数据共享。我们提出了高级结果,强调了SOTA趋势并驱动了最多的域,以及更深入的细节,例如用于保留数据共享环境中安全性的程序和方法。区块链技术,智能合约和跨性别文件系统(IPFS)是最广泛使用的方法之一。今天的解决方案探索了一种更加分散的数据共享方法,因此需要考虑几个方面。基于发现,我们确定了未来工作的潜在研究指示,包括公共和私人区块链之间的差异,共享和分析的结合,数据质量的价值以及数据管理和治理的重要性。
• Our track record of educating a skilled workforce, in person and online. The three goals of this plan are interdependent. We must rally around them all to be successful. Our research ambitions will be achieved with new revenues from a fully realized educational mission, one defined by improved outcomes and expanded online education. Our ability to drive economic development requires producing an educated workforce as well as creating human-centered, sustainable solutions that emerge from big discoveries. Achieving our goals in the Believe It! Campaign will also help fuel our success. Our plan is rooted in pragmatic, scalable problem-solving; powered by our belief in a bright future; and driven by the moral imperative of civic contribution rather than institutional self-preservation. By focusing on excellence and impacts in all we do—and open to new ways of thinking and doing— we will deliver on the promise of our public mission and reward the public's trust by proving what public research universities can achieve.
因智而智。在此基础上,将人工智能技术嵌入到教学的不同要素中,产生了四种创造性和增量性的智能形态:AI代理、AI助手、AI导师和AI伙伴。其中,“AI代理与教师”实现了教学任务的分工,“AI助手与教师”实现了教学活动的辅助协同,“AI导师与教师”实现了教学方式的恰当协同,“AI伙伴与教师”实现了教学主体的互动协同。在四种实践形态中,AI与教师应各司其职,发挥各自优势,承担相应的岗位职责,共同实现高效教学和个性化教学育人。
就其交换价值而言,每一种特定商品都有价格,以不完美的形式表达一定数量的货币,因为它必须投入流通才能实现,而且由于其特殊性,它是否实现仍是一个偶然问题。但是,就其不是作为价格而是以其自然属性实现而言,它通过与它所满足的特定需求的关系而成为财富的一个要素;并且,在这种关系中,[它]仅表达(1)用途财富,(2)仅表达这种财富的一个非常特殊的方面。相反,货币除了作为有价商品的特殊用途外,是(1)实现的价格;(2)满足每种需求的东西,因为它可以交换每种需求的期望对象,而不管其特殊性如何。商品只有通过货币中介才拥有这种属性。货币直接拥有所有商品的财富,因此也拥有整个财富世界和财富本身的财富。货币的普遍财富不仅是一种形式,同时也是内容本身。可以说,财富的概念是在特定对象中实现和个性化的。在特定商品中,就其价格而言,财富仅被设定为尚未实现的理想形式;就其具有特定使用价值而言,它仅代表财富的一个非常单一的方面。相反,在货币中,价格是实现的;其实质是财富本身,从其特定存在方式中抽象出来(马克思,1857-58 年 [1973])。
1. 无论是否实际向非控股权益分配,归属于非控股权益的自由现金流部分均会被扣除,以反映此类分配可能不会在产生这些分配的期间发生这一事实。2. 某些项目被排除在自由现金流和派息率计算之外,因为它们被视为不代表公司的长期现金产生能力,包括与过去业务收购相关的或有对价的已实现损益、与已实现收购相关的交易成本、ERP 实施费用、在合同到期前再融资某些借款或结算衍生金融工具的已实现损失或收益,以及与旨在提高 Innergex 长期现金产生能力的财政战略相关的纳税。战略交易实现的收益也添加到自由现金流和派息率中,这些收益使公司能够为其增长提供资金,而无需增加杠杆或稀释股东权益。 3. 截至 2023 年 6 月 30 日的过去十二个月的自由现金流不包括为管理公司在 Aela 收购案和 Innergex 现有智利项目中承担的无追索权债务再融资谈判期间面临的利率上升风险而达成的 7170 万美元利率对冲结算实现收益。相反,收益在自由现金流中使用有效利率法在解除对冲工具所涵盖的期间内摊销。4. 截至 2023 年 6 月 30 日的过去十二个月的自由现金流不包括在法国收购案完成的同时结算外汇远期合约实现的 4350 万美元收益。 5. 截至 2024 年 6 月 30 日的过去十二个月的自由现金流不包括在处置 Innergex 在德克萨斯州的运营组合中的非控股权益的同时,在结算 Phoebe 电力对冲合同时实现的 7,450 万美元损失。6. 截至 2024 年 6 月 30 日的过去十二个月的自由现金流包括处置 Innergex 在法国运营和开发组合中的 30% 非控股权益以及处置 Innergex 在德克萨斯州的运营组合中的非控股权益后实现的投资收益。此类战略交易实现的收益为税后净额。与德克萨斯州投资组合交易相关的收益的计算基于管理层截至本新闻稿发布之日对交易对资产税基影响的最佳估计。
为了表征该技术,我们进行了几种层压实验:• 第一次层压实验是使用两条非金属化 LTCC 胶带实现的,层压板是在室温下将两片绿带连接起来并在它们之间形成一层薄有机流体层而制成的。• 第二次层压实验是使用金属化 LTCC 胶带通过丝网印刷技术沉积 Ag/Pd 导体金属糊剂实现的。层压板是在室温下将两片绿带连接起来并在它们之间形成一层薄有机流体层而制成的。• 第三次层压实验是使用三片绿带实现的。第一和第三条绿带未经机械加工。第二条绿带具有 L 形通道,这些胶带的连接是通过有机流体层压实现的。使用软橡胶辊施加低层压压力;通常达到 2.5 或 5 MPa 的值。