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World File Search System不均衡的
净零电力和氢气：灵活性的容量要求
这些跟踪指标不应被视为规定性的，而应被视为未来需求的合理范围。氢燃料电厂和天然气 CCS 的确切规模和最佳组合具有很大的不确定性。更广泛的能源系统中的外围发展将影响部署，例如剩余需求的形状（特别是峰值时间和最高连续累计剩余需求量等指标）、支持基础设施的交付风险、替代解决方案的竞争（例如 DSR 和储能）以及国家和国际政策。除此之外，可按需调度的低碳发电技术仍处于早期开发阶段，需要政府的支持举措，这可能会遇到延误或面临不均衡的优先事项和资金。
灵活组织中的战略形成亨利·明茨伯格和......
生产复杂、独特的产品迫使组织聘用训练有素的专家，并将他们的才能结合在多学科团队中。（3）这些专家被安置在专门的单位，用于行政和内务管理，但被派往临时团队开展项目工作；因此，结构呈现矩阵形式。（4）由于工作的复杂性和不可预测性，该组织在很大程度上依赖于相互调整进行协调，这种协调受到联络人员和常设委员会等半正式结构参数的鼓励。不鼓励通过直接监督和标准化进行协调，也不鼓励支持它们的更正式的结构方面，如层次结构、绩效控制和规则。（5）该组织是“有选择地”分散的；对不同决策的权力以不均衡的方式分散，取决于处理手头问题所需的信息和专业知识的可用性。
应用人工智能：人工智能产品和应用的价值评估
除了数据和学习算法的交织（加上探索性方法固有的结果不确定性）之外，人工智能的许多好处都是定性的，支撑着更广泛的商业计划或一系列项目，其回报是不均衡的，并且呈非线性增长。另一个挑战在于找到正确的平衡：在选择最有前景的用例时，决策机构必须考虑到，过分强调早期阶段（即概念验证 (PoC) 级别）的回报预期会阻碍创新并减慢可行产品和/或应用程序的开发速度，而不积极衡量价值贡献则会带来专注于劣质用例或“为了人工智能而做人工智能”的风险。（请注意，在本文中，我们使用术语“用例”来指代处于构思阶段的项目，而“产品”或“应用程序”是指已经付诸实践并实施的用例。）
游戏开发中的生成式人工智能研究：一项调查 - ijrpr
Moon、Hee-Seung 等人的研究 [14] 调查了如何使用生成式人工智能，特别是生成对抗网络 (GAN) 来定制玩家的游戏难度。许多玩家的技能组合和偏好很难通过传统的 DDA（动态难度调整）来适应。为了根据玩家行为分析修改内容和复杂性，这项研究建议使用 GAN。设想一个游戏环境或游戏功能，它会根据您的熟练程度实时调整，从而生成一个让您感兴趣的定制挑战。但这也存在困难。人工智能训练需要大量的玩家数据，而且结果可能是不均衡的游戏玩法或偏离游戏主旨的内容。总的来说，这项研究着眼于如何使用生成式人工智能来定制挑战，让游戏对更广泛的玩家更有趣。
供应链弹性指南 | FEMA
延迟和不均衡的交付会引发消费者的不确定性，从而增加需求并进一步挑战交付能力。在最糟糕的日子里，涉及大量幸存者，应急管理可以积极促进现有供应源的最大可能流动：公共供水系统；商业水/饮料瓶装商；食品、药品和医疗用品分销商；燃料供应商；等等。要有效地做到这一点，需要一定程度的网络理解和一系列关系，这些必须在极端事件发生之前培养。理想情况下，关键的私人和公共利益相关者将通过定期的研讨会和桌面演习来构思、测试和完善战略概念和运营准备。在可能的情况下，缓解措施将预先加载。通过这种方式，公私关系和私私关系通过实际问题解决得到加强。
巴西对科技促会 2024-2025 年优先事项的贡献......
在这一优先主题下，委员会可讨论人工智能等新数字技术兴起为产业和创新政策带来的挑战和机遇，这些政策旨在提高生产能力、实现产业结构多样化，生产出价值更高的产品，使所有人受益，同时保护包括本土知识在内的文化特征。前沿技术不断涌现和发展，这让政策制定者难以驾驭和设计相应的政策。在这一主题下，委员会可研究不同发展水平国家所面临的具体挑战和机遇，以及最不发达国家可以采取哪些措施来应对它们所面临的不成比例的挑战；努力确定最佳做法，为创新和经济多样化制定包容性政策；讨论如何利用国际合作来确保不均衡的技术能力不会加剧不平等。
我们可以从空间经济学中学到什么？
19 世纪中叶以来，由于通讯成本几乎消失，距离和位置是否从经济生活中消失了？为什么许多国家存在持久而巨大的地区差异？为什么企业会设在劳动力和土地昂贵的地区？建设区域间交通基础设施有助于减少空间不平等吗？为什么城市存在，为什么它们的大小不同？为什么大城市的工人工资更高，住房更贵？不同城市的工人是否按技能分类？道路收费是解决交通拥堵的理想工具吗？我们讨论了各种方法，从经典区位理论到定量空间模型。空间经济学既是经济学的核心，也是经济学的边缘。它的核心在于经济增长一直是、现在仍然是地理上局部的和不均衡的，而经济史学家则令人信服地指出，城市在经济增长中发挥了根本性作用。
基于 AI 的网络拓扑优化系统
摘要 – 现有的网络拓扑规划没有充分考虑日益增长的网络流量和链路容量利用不均衡的问题，导致资源利用率较低，也增加了网络建设的不必要投入。本文介绍的基于人工智能的网络拓扑优化系统，构建了用于时间序列流量预测的长短期记忆（LSTM）模型，利用Python库NetworkX进行图分析，根据节点流量动态地通过删边或增边来优化网络拓扑，并在节点流量增加时保证网络负载均衡，主要详细介绍了LSTM预测模型的构建过程、参数优化策略以及网络拓扑优化等内容。该系统能够有效提升资源利用率，对复杂网络拓扑的优化具有重要意义。本文最后对人工智能未来的发展进行了展望，并提出了与运营商网络合作、建立跨界生态发展的可能性。
2022-2025 BSB 战略
5.20 研究表明，律师行业正在老化，这可能会给未来律师供应带来真正的挑战，并加剧消费者获得司法公正的担忧。这些问题可能在公立律师行业最为严重，因为公立律师行业提供的实习律师数量也可能面临压力。这些问题还可能对女性和少数族裔背景的人产生不均衡的影响，进而影响我们实现律师行业更加多元化的目标。我们还知道，人们对律师行业某些部门的福利存在担忧，这可能会对（例如）未来的刑事律师供应和多样性产生影响。挑战不仅仅是培训更多的律师，还要了解未来几年消费者需要什么，以及这与新执业律师的渠道如何对应。英国律师协会需要灵活应对消费者期望的变化，并促进符合公众利益的创新。
面向人工智能未来的数字基础设施现代化：
人工智能带来的能源需求不断增长，具有更广泛的社会影响。能源消耗增加可能会加剧能源不平等，尤其会影响那些已经面临能源短缺或高成本的国家和社区。如果人工智能驱动的需求导致能源价格上涨或短缺，能源基础设施较不完善、电力供应不均衡的发展中地区可能会进一步处于不利地位。另一方面，尽管存在这些挑战，但人工智能与能源的交汇也带来了独特的机遇。人工智能技术本身具有通过改善需求预测、加强电网管理和提高能源使用效率来优化各个部门的能源消耗的潜力。人工智能可以在将可再生能源整合到电网、更有效地平衡供需以及减少对化石燃料的依赖方面发挥关键作用。此外，对更可持续的人工智能解决方案的追求正在推动节能计算的创新，硬件和算法的进步旨在减少人工智能技术的碳足迹。随着企业对人工智能的投资，人们越来越意识到需要平衡创新