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展望 2024 年度太阳能
AFSIA 年度太阳能展望报告现已出到第 4 版，AFSIA 团队非常自豪地见证了该报告每年的受欢迎程度。我们的行业并不缺乏报告，但从这一冒险开始，我们就确信仍然缺少以方便易懂的格式共享的某种类型的信息。这就是我们在过去 4 年中一直努力做的事情，我们定期收到的许多支持和赞赏信息不断推动我们在分享透明市场信息的谦逊追求中做得更多、更好。我们意识到这份报告及其所包含的数据仍然不完美，但我们每天都在努力提高其质量。在官方数据太少的非洲背景下，我相信这份报告是最好的、最完整的信息来源之一，这让我们感到非常自豪。
净零途径：银行的气候缓解旅程
银行面临着越来越多的压力，以加速其气候缓解工作，这是与气候相关和与其投资组合有关的投资组合，国际政府间气候协议相关的过渡风险的驱动（例如，巴黎协定），不断发展监管发展，投资者和客户的期望提高。银行业向净零经济过渡的不完美事物不再是可选的，而是一项重要的工作。目前，许多银行通过UNEP FI的原则对负责任的银行框架及其气候加速器做出了气候承诺，净零银行联盟，并采取了重要的步骤来推进气候缓解气候，尽管没有明确的行动计划，但如何有效地操纵其脱碳方法。其他银行犹豫不决地做出气候承诺，并且仍在考虑其净净净的方法。在这两种情况下，银行希望迈向净净零的道路，包括以下各种挑战：
量子重力模拟器的光子实现
摘要。检测重力介导的纠缠可以提供证据表明重力场服从量子力学。我们使用光子平台报告了现象模拟的结果。模拟测试通过使用该变量介导纠缠并产生理论和实验性见解的量子性质的想法，从而阐明了将来的重力实验所需的操作工具。我们采用三种方法来测试纠缠的存在：贝尔测试，纠缠证人和量子状态层析成像。我们还模拟了通过重力崩溃模型预测的替代方案，或者是由于实验设置中的不完美，并使用量子状态断层扫描来证明缺乏纠缠。模拟加强了两个主要的课程：（1）必须先对哪些路径信息进行编码，然后从重力场中连贯擦除，并且（2）执行铃铛测试导致更强的结论，以证明重力介导的非局部性的存在。
通过机器学习预测探索指导符号分析的策略
摘要 - 为了提高符号分析工具的可扩展性，一个观察结果是，分析资源在分析不满意的路径上被浪费了，而这在现实中是不可能的。在存在的工作中试图预测程序路径的满足性，而无需花费资源来分析它，但这些预测模型的性能远非完美。在这项工作中，我们试图了解模型预测如何，即使不完美，也可以最有效地用于减少分析令人满意的路径所需的时间。这项工作研究了模型性能，分析域属性之间的相互作用，例如路径分析成本的分布和可满足路径的分布，所使用的符号分析工具的设计以及用于优先级和选择分析路径的算法。使用新型的模拟方法，我们研究了这个问题，发现许多因素对符号分析性能的影响与改进的预测因子一样大。最后，我们以几个关于如何最好地将机器学习预测整合到符号分析的观察结果。
人工智能即将到来，它将改变商标法
人工智能减少了人类在产品推荐和产品购买过程中的作用，意味着商标法的一些历史概念和原则将不再适用，或者至少需要以不同的方式进行解读，以反映新的零售现实。这引发了几个与商标法相关的问题，涉及混淆、不完美记忆、普通消费者和二次侵权。到目前为止，只有一个案例可以说是涉及人工智能与商标法之间的相互作用。但涉及人工智能的商标裁决数量可能会增加。作者预计，法院将以类似于欧洲法院谷歌法国案的方式来解读人工智能在商标和采购决策中的参与，在该案中，谷歌没有被判定对自动 Adword 推荐系统中的商标侵权负责，除非它已被告知侵权活动。
什么是测量风险？ - mhforce.com
精度规格为读数的 0.1%（或在此力下 +/- 10 lbf），测量值为 9990。设备是否在公差范围内？毕竟，校准实验室施加了 10,000 lbf，而测试单元 (UUT) 读数为 9990。偏差为 -10 lbf，设备符合其精度规格（接受决定而不考虑测量不确定度）。报告已发出，最终用户很满意。但是，问题是最终用户不应该满意。如果不考虑使用特定参考标准的校准实验室的校准和测量能力 (CMC)，最终用户将不知道设备是否符合所需的精度规格。基本上，此测量是基于以下假设而通过的：校准提供商的参考是完美的，并且他们向称重传感器施加了恰好 10,000 lbf。但是，没有完美的测量。这就是为什么我们估计测量的不确定度来量化这种“测量的不完美”。 这是一个错误的假设，它忽略了校准提供商测量中的不确定性。
合作车辆感知中的异常检测...
异常检测是确保自动驾驶安全性的关键要求。在这项工作中，我们利用合作感来共享附近车辆的信息，从而在复杂的交通情况下更准确地识别和共识。为了解决不完美沟通的现实挑战，我们提出了一个基于合作感知的异常检测框架（CPAD），该框架是一个强大的架构，在沟通中断下仍然有效，从而促进了可靠的性能，即使在低频段设置中也可以促进可靠的性能。由于没有用于车辆轨迹的多代理异常检测数据集，因此我们引入了15,000个不同的方案，其中90,000个轨迹通过基于规则的车辆动力学分析生成的90,000个基准数据集。经验结果表明，我们的方法在F1得分，AUC中优于标准异常分类方法，并展示了针对代理连接中断的强大效果。代码和数据集将在：https：//github.com/abastola0/cpad
使用多...
深层生成模型可以生成以各种类型表示形式（例如Mel-Spectrograms，Mel-Frequency cepstral系数（MFCC））生成的高保真音频。最近，此类模型已用于合成以高度压缩表示为条件的音频波形。尽管这种方法产生了令人印象深刻的结果，但它们很容易在调理有缺陷或不完美时产生可听见的伪影。另一种建模方法是使用扩散模型。但是，这些主要用作语音声码器（即以MEL光谱图为条件）或产生相对较低的采样率信号。在这项工作中，我们提出了一个高保真性的基于扩散的框架，该框架从低比二酸离散表示形式中生成任何类型的音频模式（例如，语音，音乐，音乐，环境声音）。以同样的比率，就感知质量而言，该方法的表现优于最先进的生成技术。培训和评估代码可在Face-Bookerearch/Audiocraft GitHub项目上找到。在以下链接上可用。
嘈杂存储模型中的容忍错误的遗漏转移
量子加密的嘈杂存储模型允许根据以下假设：作弊用户最多可以访问不完美，嘈杂的量子内存，而诚实的用户根本不需要量子存储器。通常，作弊用户的量子存储器越嘈杂，越来越安全的遗忘转移的实现，这是一个原始的，可以允许通用安全的两方和多方计算。对于遗忘转移的实验实现，必须考虑诚实用户所拥有的设备有损和嘈杂，并且需要应用错误校正以纠正这些可信赖的错误。后者有望降低协议的安全性，因为作弊用户可能会隐藏在可信赖的噪声中。在这里，我们利用熵的不确定性关系，以信任和不信任的噪声来获得关于遗忘转移的安全性的紧密界限。特别是，我们讨论具有独立且相关的噪声的嘈杂存储和有限存储。
用量子混合算法求解大规模线性方程组
当今的中型量子计算机虽然不完美，但已经能够执行明显超出现代经典超级计算机能力的计算任务。然而，到目前为止，量子大规模解决方案仅针对有限的问题集实现。这里采用基于相位估计和电路宽度和深度的经典优化的混合算法来解决科学和工程领域中普遍存在的一类特定大型线性方程组。引入了基于相关相位估计幺正运算的纠缠特性的线性系统分类，从而能够通过简单的矩阵到电路映射高效地搜索解决方案。在几台 IBM 量子计算机超导量子处理器上实现了一个 2 17 维问题，这是量子计算机解决线性系统的破纪录结果。演示的实现为未来线性方程组解的量子加速探索设定了明确的基准。