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算法正义的框架
在本文中，我们通过通过社会福利功能来扩大现有的公平定义来提出一个基于公用事业的算法正义框架。在哲学背景下经常与彼此一起讨论正义与公平，尽管相关，但它们是不同的概念。在计算机科学中，一些公平的概念依赖于前安的解释：在高水平上，如果类似的人在期望方面经历了相似的结果，则算法是公平的。但是，由于这些公平性的定义不会对算法的事前行为施加限制，因此从公平算法中实现的结果可能与该算法的输入不符。我们认为，将约束放在算法的事前行为上是设计算法的必要步骤。我们通过介绍了几个算法的例子，这些算法在算法上是算法公平的，但表现出不公正的行为（对于某些正义概念）。然后，我们提出了一个正式的数学定义，以实现福利的公平性，植根于公认的正义哲学观念。我们的定义利用了社会福利功能，来自福利经济学的工具，这些工具为不同的结果如何影响社会提供了相对衡量。在介绍了此定义后，我们研究了公平与正义观念之间的关系，包括不可能的结果以及创建既公正又公正的算法的框架。
房间空调，壁挂式，用于加热和冷却，14 个榻榻米，其他 2 个单位
2024年10月18日——国防部部长官房卫生监察长、国防政策局局长、国防采购、技术和后勤局局长（以下简称“国防部提名暂停局”）……
美国21GWDC公用事业规模光伏电站的系统级性能和退化
我们评估了 411 个公用事业规模（即 > 5 MW 交流和地面安装）光伏 (PV) 项目群的性能，这些项目总容量为 21.1 GW 直流（16.3 GW 交流），于 2007 年至 2016 年在美国投入商业运营。这批项目占 2017 年美国太阳能发电总量的 50% 以上。利用有关各个项目特征的详细信息，结合模拟辐照度数据，我们评估了第一年的实际性能符合模拟和声明预期的程度。然后，我们采用“固定效应”回归模型来统计分离年龄对系统性能的影响，以分析后续几年系统级性能下降的情况。我们发现，这批公用事业规模的光伏项目第一年的性能一般都达到了事前预期，但随后的系统级性能下降——发现为 1.3%/年（±0.2%）——平均比事前预期（通常为 0.5%/年）和过去的研究结果（从 0.8%/年到 1.0%/年）都要差。我们强调，1.3%/年是一个系统级估计值，它不仅仅涵盖了模块性能下降（例如，还包括污染、电站性能下降的平衡以及维护和/或其他事件的停机时间）。对各种项目特征的侧面分析表明，在较新的项目和较大的项目中，以及在长期平均温度较低的场地，系统级性能下降率往往较低。
可再生能源支持计划概述...
可再生能源生产商在批发市场上销售其（预期产量），并承担平衡责任。除了这一收入来源外，他们还会收到一笔钱，通常是他们实际生产的每兆瓦时电费，时间通常与其资产的使用寿命一致。这笔钱可以预先确定并在整个合同期限内固定（事前溢价），也可以定期调整（事后溢价）。溢价可以是固定的（即独立于市场价格），也可以是可变的（即取决于市场价格的变化，如差价合约），并辅以上限或下限。
公告第179号 令和6年10月15日
2024 年 10 月 15 日——...产品必须是新的，且质量相当或更好，并且必须提前向主管提交说明所用材料的目录或其他文件，并获得批准。 在进行工程施工时，合同...
