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能量系统中的灵活性和扇形耦合
与天然气和热市场相反，可以存储一定数量的能量，电力在电网络中“瞬间”流动，因此在所有时间范围内都需要平衡需求和供应。平衡需求和供应是灵活性一直是电气系统运行的基本方面的基本原因（其他操作原因在第2.1.1节中描述了）。电力部门的灵活性传统上依赖大型发电单元向上或向下升高电力生产的能力，因此遵循了电力需求。然而，间歇性发电（大部分是风，太阳能，河流水力）的使用增加可提高整体供应可变性，同时随着传统发电机的相平衡，降低了电力系统的灵活性。
探究公共部门实体对人工智能系统的使用和治理
•负责和安全的AI（政府）：CSIRO与澳大利亚政府紧密合作，提供科学和技术建议，以介绍负责和安全的AI政策的制定。这包括通过国家AI中心和AI安全研究网络提供有关AI安全的技术建议，并为澳大利亚行业开发了负责任的AI最佳实践目录以及AI多样性和包容指南。后者为政府使用AI的AI保证的国家框架的发展做出了贡献。csiro还为澳大利亚AI安全标准的发展做出了贡献，支持政府参与国际AI安全峰会，并促进了国际研究联盟，将澳大利亚定位为负责人AI的领导者。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
滑铁卢地区技术领域的创业和规模...
滑铁卢地区科技行业滑铁卢地区是一个拥有60万个社区，拥有悠久的创业历史，强大的创业生态系统支持和领先的大专院校。拥有世界第二高密度的初创公司，有1,400多家技术公司雇用了23,200多名员工。过去五年来，滑铁卢地区的技术劳动力增长了40％，使其成为北美增长最快的人才市场之一。该地区是多伦多 - 沃特卢（Toronto-Waterloo）走廊的一部分，这是100公里的延伸，构成了北美第二大技术集群。走廊是人才，增长，创新和发现的全球中心，拥有15,000多家科技公司和200,000多名科技工人。创业公司和规模的成功，十年前，滑铁卢地区大量涌入了初创企业。自2010年以来总共建立了3,885家新创业公司。在近十年中每天都在一家初创公司工作，过去五年中有2,040。成立的初创公司 - 滑铁卢地区（2015 - 2020）
让私营部门参与抵抗气候的斗争...
气候变化是21世纪最紧迫的问题之一，影响了世界各国的生态系统，经济和社会。全球温度的升高，极端天气事件的频率以及自然资源的持续消费突出了一种集体方法的紧迫性。气候变化通常是由燃烧化石燃料，砍伐森林，牲畜以及其他基于人类的生活方式和对发展渴望的行为引起的。具体来说，气候变化的主要原因和地球温度的变化包括产生能力，制造商品，使用运输和发射温室气体的费用。覆盖地球的气体排放，然后捕获太阳的热量，导致全球变暖和气候变化。
成人社会护理部门如何为英国经济做出贡献？
注释 *直接是成人社会护理部门所产生的影响，不包括非正式护理。*间接是成人社会护理对中间商品和服务的需求所产生的影响。*引起的是直接和间接在成人社会护理部门使用的个人购买行为的变化所产生的影响。* GVA由正式成人社会护理和独立护理提供者的利润中的员工收入。*使用2023个数据估算所有值。*值的总和可能与由于舍入的总值不同。* fte =全职等效
成人社会护理部门如何为威尔士经济做出贡献？
注释 *直接是成人社会护理部门所产生的影响，不包括非正式护理。*间接是成人社会护理对中间商品和服务的需求所产生的影响。*引起的是直接和间接在成人社会护理部门使用的个人购买行为的变化所产生的影响。* GVA由正式成人社会护理和独立护理提供者的利润中的员工收入。*使用2023个数据估算所有值。*值的总和可能与由于舍入的总值不同。* fte =全职等效
机构部门的资产负债表和整体经济
本出版物为国内机构部门和整体经济提供了资产负债表。记录了由联邦统计办公室计算的非财务资产，以及由德意志政府银行编制的金融资产和负债。方法论基础始终是2010年欧洲帐户体系（ESA 2010）。这个统计框架对欧盟的所有国家都具有约束力，自2014年9月以来，一般规则将总资产分解为非金融资产和金融资产。此外，它还包含统一分类非金融资产，金融资产和负债以及机构部门的规定。以下这两个组成部分的以下合并以形成综合资产负债表，或多或少地完整地了解了当前统计记录的资产，无论是在部门层面还是在整个经济中。仅在非财务资产的领域发生，因为在ESA 2010中定义的所有非财务资产类别都不可用。相应的数据均可用于库存或贵重物品，也不适用于土地以外的非生产资产，例如底土资产，水资源等。
在公共部门使用人工智能
• 指导意见，包括可用于开发和使用人工智能解决方案的模板和范例。通过这种方式，丹麦数据保护局将试图阐明，目前已经适用于个人数据处理的大量要求必须如何应用于人工智能的使用。 • 绘制整个公共部门人工智能解决方案的使用情况，以便丹麦数据保护局最终能够跟踪人工智能使用时数据保护要求的遵守情况。 丹麦数据保护局之所以关注丹麦的公共部门，是因为公共行政部门处理的数据数量和类型，就像公民在选择公共当局如何处理他们的个人数据方面没有自由一样，私营公司也是如此。最后，公共当局通常会履行对公民至关重要的职能，例如支付公共福利和提供家庭和医疗保健服务。