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ENISA，能源部门信息共享活动.pdf
三菱在宣布这一事件时，并未解释为何在发现数据泄露后等待了这么久才公开这一消息。然而，其中的“迄今为止，尚未确认与此事相关的任何损害或影响”可能意味着该公司选择隐瞒信息，直到清楚了解数据泄露可能造成的影响为止。
Edge Intelligence和不可知论机器人范式在资源同步中，在灵活的机器人和设施控制系统中共享1个共享2 3
电子邮件地址：dicky-kin-lok.keung@connect.polyu.hk（K。L. keung），yin-yuen.chan@connect.polyu.hk（y。y。14 Chan），kam.kh.ng@polyu.edu.hk（kam k.h. ng），lunmak@gmail.com（S。L. mak），chli@ieee.org（C。H. Li），1514 Chan），kam.kh.ng@polyu.edu.hk（kam k.h.ng），lunmak@gmail.com（S。L. mak），chli@ieee.org（C。H. Li），15
1. 基于风险分担的弹性可再生能源供应网络模型
i vc irh 新冠疫情对发电厂总产能的影响 [无量纲] 新冠疫情对能源需求的影响 [无量纲] 一年中的天数 [无量纲] 单位政府补贴 [ ] 最高
创建火花能量共享 - ...
本指南介绍了委员会和社区如何控制和共享能源生产。澳大利亚的电网过去完全依赖煤炭和天然气，但目前正以惊人的速度转向可再生能源。这些可再生能源被称为分布式能源 (DER)，其规模可以小到家庭屋顶太阳能系统。DER 正在改变我们对生产和分配电力的看法。DER 不是从一个中心位置为所有用户供电的大型发电站，而是从网络的多个点获取和共享能源，从而提高弹性和可靠性。我们希望通过采取合作的方式来控制当地社区和委员会的能源生产和使用需求，从而帮助它们参与这一变革并推动变革。本指南旨在回答一个重要问题 - 如果社区内生产的电力可供社区使用，会怎样？为此，本指南：• 介绍能源共享社区的概念，• 概述技术、电力市场规则和法规，• 展示理事会和开发商如何鼓励本地发电和未来能源共享的机会。社区电力共享正在迅速发展，因此指南的在线版本包含更多最新信息，可在 www.landcom.com.au/creatingaspark 上找到
“共享经济”如何共享？来自 97 个 Airbnb 市场的证据
近年来，Airbnb 等数字平台已成为一股重要的经济和政治力量，它们将自己标榜为“共享经济”——一种新的、更公平的社会和经济活动组织方式，同时又扮演着自有市场的所有者和管理者的角色。近年来，这些平台受到各种各样但日益严格的监管，这不禁让人想知道这些监管如何影响它们的平台市场。本文通过对 97 个城市和地区的 Airbnb 市场收入分配进行大规模国际比较分析来检验这些说法，重点关注收入不平等的水平及其演变，并使用机器学习对房东头像进行分类来估算种族和性别收入差距。通过研究 834,722 个房源、513,785 名房东和 13,466,854 条评论，本文发现平均基尼系数为 0.68，这意味着市场收入的大部分往往流向大约 10% 的房东。各个城市的集中化程度差异很大，但随着时间的推移，集中化程度不断提高，政府监管似乎是一个抵消因素，但这只能暂时减缓少数大型房东日益增长的主导地位。该论文还发现，性别和种族收入差距很大，黑人房东的平均房源收入比男性少 22%，女性房东的平均房源收入比男性少 12%。这些发现为正在进行的学术和政策辩论提供了重要数据，也为进一步研究共享经济中的不平等及其监管方式提供了一个起点。
人工智能与知识共享
过去十年，组织流程和绩效的演变在很大程度上得益于数据分析、人工智能 (AI) 和商业智能应用等尖端技术。随着组织内现有和新知识不断提高人工智能的能力，尖端技术的使用日益增多，提高了效率和生产力。因此，人工智能可以识别业务流程中的冗余，并提供最佳资源利用率以提高绩效。然而，由于缺乏对现有知识和新知识的整合，很难确定人工智能最佳改善组织绩效所需的知识性质。因此，组织在业务流程、竞争、技术进步和在快速变化的社会中寻找新解决方案方面继续面临反复出现的挑战。为了解决这一知识差距，本研究采用了一种模糊集理论方法，该方法以人工智能、知识共享 (KS) 和组织绩效 (OP) 的概念化为基础。我们的结果表明，仅实施人工智能技术不足以提高组织绩效。相反，结合人工智能和知识共享的互补系统为不断变化的数字化社会中的业务运营提供了更可持续的组织绩效策略。
共享经济中参与者之间的关系
共享经济已成为一个有影响力的研究领域，其中平台调解客户对服务提供商资源的临时访问。为了提供平台客户和服务提供商关系形成过程的概括图景，我们整合了 192 项研究的效应大小，其中包括 214 项相关样本（N = 88,154）。研究结果表明，个人以客户或服务提供商身份加入平台存在激励因素和抑制因素，并且这些因素通过两级关系质量途径影响对平台的态度和行为反应。调节分析表明，客户激励因素和抑制因素对客户对服务提供商和平台反应的影响取决于国家一级的调节因素和文化背景。这些结果为共享经济参与者之间的关系形成提供了见解。该研究还为平台管理者（尤其是酒店和旅游业的平台管理者）提出了建议，以更有效地管理他们与用户的关系。
通过数据和模型共享实现人工智能创新
2020 年 9 月，美国国家科学基金会 (NSF) 融合加速器 (CA) 在其 D 轨道第一阶段的“通过数据和模型共享实现人工智能驱动的创新” (NSF 2020) 中资助了 18 个项目。本文简要概述了这 18 个项目，这些项目侧重于将研究转化为数据和模型共享的实践，以共享开放以及涉及隐私问题的敏感数据/模型。从 2020 年 9 月到 2021 年 5 月，这些项目参加了 CA 创新课程（参见本期特刊中的 Baru 等人），并致力于概念验证原型以测试和说明他们的想法。第二阶段的提案于 2021 年 5 月提交给 NSF。18 个项目中的 6 个被选中进入第二阶段，如下面各自的项目描述中所述。 NSF 的“驾驭数据革命大构想”表达了对共享数据和数据驱动模型（特别是 ML/AI）的 ModelCommons 的需求（NSF 2018）。这些想法在 2018 年 8 月的 ACM KDD 2018 通用模型基础设施研讨会（CMI 2018）上得到了进一步阐述。2019 年 6 月发布的国家人工智能研发战略计划更新（NSTC 2019）强调了相关问题，包括 (i) 开发和提供各种数据集以满足各种人工智能兴趣和应用需求的紧迫性，同时应对标准化、隐私等相关挑战，(ii) 使培训和测试资源响应商业和公共利益，以及 (iii) 开发开源软件库和工具包以实现数据共享和访问。Track D 中开展的努力将有助于创建国家人工智能研究基础设施，正如国家人工智能安全委员会 (NSCAI 2021) 所建议的那样。 Track D 第一阶段项目涵盖了广泛的应用领域，解决了与共享开放和敏感数据和模型相关的一系列问题，包括隐私问题和访问控制考虑。这 18 个项目可以根据共同的问题和挑战分为以下几大领域：(1) 医疗保健/医学、神经科学、美国手语 (ASL)、荟萃分析、兽医学；(2) 水、
具有角共享框架的锂超电子导体
ll-solid-State电池越来越吸引着吸引人的注意力，作为用于消费电子和电动汽车1中应用的下一代储能设备。用无机固体电池（SE）代替了常规电池中易燃的有机液体电解质（SE），并实现了高能电极的使用，从而增强了安全性和高能密度2。实现此类电池的关键因素是具有高离子电导率和出色的电化学稳定性的SES的开发，并且针对锂金属阳极和高压阴极3。虽然高离子电导率显然会降低细胞阻抗，并可能增加阴极复合物4中的活性材料负载，但最近还显示它可以减少锂金属阳极5中机械应力的堆积。几种基于硫化物的无机SES，例如Li 10 Gep 2 S 12（LGPS）6，L 7 P 3 S 11（参考7）和硫磺锂8具有高离子电导率（> 10 ms cm -1），超过了液体电解质6、7、9。然而，硫化物10 - 13的化学和电化学稳定性有限，在空气或水上释放时可能释放14、15是制造和应用的潜在安全问题。相反，许多氧化物SES表现出极好的空气和电化学稳定性11，但它们的离子电导率通常低于硫化物SES 16。如果可以识别出锂运动的结构和化学特征，则可以加速新的快速锂离子导体的发现。到目前为止，仅发现了少数几个氧化物SES（例如，NA超离子导体（NASICON） - 型氧化物17，石榴石18和钙钛矿锂19），并以室温（RT）离子电导率（σRT）为0.1-1-1-1 ms cm-1 cm-1 cm-1-1-1-1-1 rt）。在硫化物中，找到超离子导体的重点是晶体结构，这些晶体结构在几乎能量等效的位点之间提供了低障碍离子途径20。这导致了这样的原理：与封闭式结构相比，具有以身体为中心的立方体（BCC）排列的材料更可取，因为这种BCC布置允许通过低活化能的面部共享四面体位点锂迁移。
复合储能直流微电网无通信电压恢复功率共享
在本文中，我们提出了一种新的分散控制和功率共享策略来管理能源 (ES)、储能系统 (ESS) 和公共直流链路之间的功率流。在所提出的技术中，我们消除了 ESS 之间的所有通信，以降低复杂性并提高可靠性，保持直流链路电压恢复。在这种情况下，电池和超级电容器 (UC) 是 ESS，而 ES 可以是任何电源，例如光伏、风能、燃料电池等。该技术根据电池的充电状态 (SoC) 和能量容量按比例共享电池之间的微电网功率不平衡，实现 SoC 均衡。该技术还促进了 UC 的电压恢复，在功率瞬变期间提供功率峰值后保持其平均电压恒定。对于所有 ESS，仅测量局部变量，例如局部电流和直流链路电压，ESS 之间没有共享数据。进行了小信号和稳定性分析，以及实验室台架上的实验结果，证明了该技术的可行性和性能。