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利用聚光太阳能创造地质...
我们提出了一种混合可再生能源系统——地热能存储系统 (GeoTES) 和太阳能系统——以提供低成本的可调度电力，时间范围从每日、每周到每季不等。带太阳能系统的 GeoTES 使用聚光太阳能集热器场来产生热水，然后注入沉积盆地以产生合成地热资源。然后，可以在电网需要时调度存储的地热。GeoTES 对于光伏和风能等非灵活可再生技术渗透率高的电网尤其有价值。在这项工作中，我们结合了电力循环模拟工具 IPSEpro 和国家可再生能源实验室 (NREL) 的经济分析工具 SAM，开发了一个复杂的混合模型来评估 GeoTES 的技术和经济潜力。分析表明，在适当的初始充电期内，存储中的热损失几乎可以忽略不计，是一种适合长期储能的技术。评估了各种电力循环选项，并选择了最合适的电力循环进行进一步研究。 GeoTES 系统的年度计算表明，季节性存储 4000 小时可实现 12.4 ¢/kWh e 的平准化存储成本 (LCOS)；该值远低于现有的长期存储。与电池和熔盐储热系统不同，GeoTES 的 LCOS 对 8 小时以上的存储时间不敏感。这一结果表明，GeoTES 可以成为未来电力市场上具有竞争力的季节性存储技术。GeoTES 系统的平准化电力成本也经过仔细分析，根据太阳能集热器的价格，其变化范围在 10.0 到 16.4 ¢/kWh e 之间。[DOI：10.1115/1.4047970]
神经形态双目系统完全基于事件的运动估计
摘要：随着人工视网膜的进步，神经形态计算在过去 20 年中已成为一个日益增长的研究领域。机器人、自动驾驶、医疗设备中的应用开始出现。然而，仍然存在一些主要问题，因为使用的方法过于频繁地模仿，甚至简单地适应为根本不同类型的数据而开发的标准基于帧的技术。这些技术通常处理批量数据，执行全局优化，同时忘记事件的基本性质。由于它们呈现场景的微小变化，我们认为在计算时应将其视为此类变化。本论文重点关注视觉里程计的案例，以开发完全基于事件的计算技术，利用现有的神经形态传感器的全部优势。使用无穷小更新，我们开发了低延迟算法，同时处理截然不同的场景动态。通过仔细分析事件流，我们相信可以在低计算成本下实现低延迟，这再次表明神经形态工程是减少计算机视觉能量足迹的一种方法。第一部分解决了屏幕跟踪问题。通过使用惯性模型，我们开发了一种高频跟踪解决方案，无需事先了解相关形状。第二组算法展示了如何从双目系统计算光流和深度，并以异步方式使用它们来计算视觉传感器自我运动估计。第三部分将前两个部分组合成一个虚拟模型，几乎不需要对场景进行任何假设即可恢复在线姿势。最后，最后一部分更深入地分析了基于事件的范式中时间的重要性，并描述了为实现正确和高效的时间处理而实施的开发框架解决方案。
fmo 的投资方式以负责任的方式管理......
森林砍伐是气候变化和生物多样性丧失的主要原因之一，所有这些都对脆弱社区产生了不成比例的不利影响。与此同时，由于人口增长、收入增长和向更可持续的经济转型，对木材的需求也在增加。目前，全球对工业原木（用于工业用途的原木形式木材）的需求中约有一半来自人工林，而另一半则来自天然林。为了更好地保护天然林和扭转净森林砍伐，需要更负责任地管理的人工林来满足对木材不断增长的需求。FMO 认识到迫切需要增加负责任管理的森林和人工林的数量，已承诺到 2030 年在林业和可持续土地利用方面投资高达 10 亿欧元。我们的主要关注点是全球南方，那里的热带和亚热带地区有利的生长条件使树木种植既高效又具有经济可持续性。FMO 意识到林业经营可能带来有害的社会和环境后果。然而，我们也坚信，与客户一起，我们可以引入并坚持更可持续的做法，为我们的核心可持续发展目标做出积极贡献：体面工作和经济增长、减少不平等和气候行动。FMO 有能力在该领域有所作为。作为少数拥有专门从事林业投资团队的开发金融机构 (DFI) 之一，我们专注于投资负责任和可持续管理的林业业务。鉴于林业部门固有的风险，我们保持严格的客户选择流程，仔细分析每个项目并在必要时实施额外的保障措施。这些保障措施是融资合同的一部分，由客户实施并由 FMO 监督。这种方法使我们能够推动和加强林业部门环境、社会和治理 (ESG) 标准的实施。
通过控制衬底偏离角来改善垂直 GaN-on-GaN 功率开关器件的晶圆级均匀性
2 法政大学 关键词：GaN-on-GaN、肖特基势垒二极管、均匀性、光致发光、功率器件 摘要 为了大规模生产 GaN-on-GaN 垂直功率器件，n 漂移层在 10 15 cm 3 范围内的净施主浓度 ND NA 的晶圆级均匀性是一个重要因素，因为它决定了击穿电压 VB 。在本研究中，我们通过控制 GaN 衬底的偏角展示了 GaN 肖特基势垒二极管晶圆级均匀性的改善。通过 MOVPE 在具有各种偏角和偏差的独立 GaN 衬底上生长外延结构。使用电容电压测量（C V）、光致发光（PL）和二次离子质谱（SIMS）仔细分析了 ND NA 的变化。与碳有关的NA变化导致了NDNA的不均匀性，而这与晶圆的衬底偏角有关。通过最小化偏角的变化可以提高NDNA的均匀性。引言在GaN衬底上制造的垂直结构GaN功率开关器件对于高效功率转换系统很有前景，因为这些器件提供极低的导通电阻（R on）和高击穿电压（VB）[1-3]。减少对器件成品率和可靠性致命的致命缺陷是一个重要问题。GaN-on-GaN二极管初始故障机理已有报道[4]，其中具有外延坑的二极管在非常低的反向电压下表现出严重击穿。此外，最近有报道称表面粗糙度会影响可靠性[5]。在使用金属有机 (MO) 源引入碳 (C) 杂质时，n 漂移层中的净施主浓度必须控制在 10 15 cm3 范围内才能获得高 VB [6]。通过低施主含量，可以在负偏置条件下抑制 pn 或肖特基界面处的峰值电场 [7, 8]。然而，关于垂直 GaN-on-GaN 器件中净施主浓度的晶圆级均匀性的报道很少。
保险政策如何承保生成式人工智能风险
人工智能技术融入英国企业的步伐正在迅速加快，并为企业带来毋庸置疑的效率效益。2022 年，英国有超过 3,000 家人工智能公司，创造了超过 100 亿英镑（120 亿美元）的人工智能相关收入。[1] 2023 年 6 月 7 日，英国首相里希·苏纳克宣布，英国将主办首届全球人工智能安全峰会——这是让英国成为“人工智能创新世界领导者”的一步——而峰会的重点之一就是降低人工智能风险。[2] 在拥抱人工智能的同时，英国当局也对其潜在风险发出了警告，例如人工智能助长黑客攻击和侵犯知识产权。本文总结了英国对生成式人工智能（一种新的人工智能工具）的一些担忧，以及针对这些风险的一些潜在保险解决方案。要点是，投保人现有的保险政策，如网络、财产、专业责任（特别是技术错误和遗漏）以及董事和高级职员保险，以及犯罪保险，可能会为这些新风险提供保障。人工智能风险可能与这些保单的措辞不太吻合，保险公司可能会辩称保单措辞中的排除条款或空白适用。但是，在仔细分析了现有的保险范围和独特的人工智能相关风险后，投保人应该考虑任何灰色地带，包括探索新的以人工智能为重点的专业保险产品。生成式人工智能风险 6 月 14 日，英国国家网络安全中心首席执行官 Lindy Cameron 强调了 NCSC 致力于“实现人工智能带来的好处”。然而，NCSC 警告了人工智能安全方面的风险，例如，新型人工智能黑客攻击的风险日益增加。例如，生成式人工智能（如大型语言模型或 LLM）可能用于编写更“令人信服的鱼叉式网络钓鱼电子邮件”，以帮助渗透公司的网络安全防御并发起大规模黑客活动。[3] 这也可能导致业务数据被泄露。
人类决策权 - Chicago Unbound
摘要 计算技术的最新进展引发了人们对权力从人类转移到机器决策者的担忧。从监禁到贷款审批再到大学申请，企业和国家行为者越来越依赖机器学习工具（人工智能的一个子集）来分配商品和执行强制措施。人们认为机器学习工具正在以牺牲重要个人利益的方式取代甚至消灭人类能动性。对这种担忧的一种新兴法律回应是人类决策权。欧洲法律已经在《通用数据保护条例》中采纳了这一想法。美国法律，尤其是在刑事司法领域，已经朝着同一方向发展。但没有一个司法管辖区准确定义这项权利的含义，也没有为其创建提供明确的理由。本文探讨了人类决策权的法律可能性。我首先定义了该权利应用于国家行动的技术可行性条件。为了理解其技术谓词，我指定了机器决策与人类决策不同的边界。这种技术背景化使我们能够细致入微地探索人类和机器决策之间的差距是否具有规范意义。基于这种技术核算，我随后分析了人类决策权的规范性利害关系。我考虑了三个潜在的规范性理由：（a）呼吁个人利益参与和给出理由；（b）担心国家行动的推理不足或个性化；（c）基于负面外部性的论点。仔细分析这三个理由表明，国家采用人类决策权没有普遍的理由。对于缺乏充分理由或不准确的决定的规范性担忧，对法律想象力有着特别强大的影响力，最好通过其他方式来解决。同样，对于算法工具造成社会权力不对称的担忧，也不能通过人类决策权来抵消。事实上，现有证据并没有坚定地支持人类决策权，而是暂时指向一种与之相反的“经过良好校准的机器决策权”，认为它最终在规范上更有依据。
美国内政部海洋能源管理局代理局长沃尔特·克鲁克香克在众议院自然资源委员会能源和矿产资源小组委员会上的发言
主席 Lowenthal、排名成员 Gosar 和小组委员会成员，感谢你们邀请我今天出席会议，讨论海洋能源管理局 (BOEM) 的使命。政府的“美国优先”海上能源战略要求提高国内能源产量，以刺激国家经济并确保国家安全，同时负责任地管理环境。这些目标的实施与 BOEM 的法定使命相一致。BOEM 负责以经济和环境负责的方式管理我国海上能源和矿产资源的开发。BOEM 通过石油和天然气租赁、可再生能源开发和海洋矿产租赁来完成这一使命，所有这些都以严格的、基于科学的环境审查和分析为指导。BOEM 通过支持海上石油和天然气资源勘探和生产以及促进可再生能源开发的计划，提供获取外大陆架 (OCS) 资源的机会，从而帮助支持政府增加国内能源产量的目标。因此，作为确保国家能源未来、造福经济和创造就业机会的更广泛努力的一部分，BOEM 在推进政府扩大负责任的国内能源资源开发的综合方法方面发挥着重要作用。BOEM 管理 OCS 能源和矿产资源的获取，并根据法规要求确保公平的市场价值或公平回报，以帮助满足国家的能源需求和矿产需求，同时平衡这种获取与保护人类、海洋和沿海环境。作为国家的海上能源和矿产资源管理者，BOEM 进行全面的分析，以决定在何处、何时以及是否可以或应该进行海上能源和矿产开发。2021 年预算申请为 BOEM 运营提出了 1.888 亿美元的资金，其中包括 6310 万美元的抵消收款。2021 年申请包括 BOEM 总预算权限比 2020 年颁布的水平净减少约 280 万美元。 BOEM 的 2021 年请求反映了对进一步推进政府优先事项和发展该局认真执行其使命的能力所需资源的仔细分析，
人类决策权 - Chicago Unbound
计算技术的最新进展引发了人们对权力从人类转移到机器决策者的担忧。从监禁到贷款审批再到大学申请，企业和国家行为者越来越依赖机器学习工具（人工智能的一个子集）来分配商品和执行强制措施。人们认为机器学习工具正在以牺牲重要个人利益的方式取代甚至消灭人类机构。对这种担忧的一种新兴法律回应是人类决策权。欧洲法律已经在《通用数据保护条例》中采纳了这一想法。美国法律，特别是在刑事司法领域，已经朝着同一方向发展。但没有一个司法管辖区准确定义这项权利的含义，也没有为其创建提供明确的理由。本文探讨了人类决策权的法律可能性。我首先定义了该权利应用于国家行动的技术可行性条件。为了理解其技术谓词，我指定了机器决策与人类决策不同的边界。这种技术背景化使我们能够细致入微地探索人类和机器决策之间的差距是否具有规范意义。基于这种技术核算，我随后分析了人类决策权的规范性利害关系。我考虑了三个潜在的规范性理由：（a）呼吁个人利益参与和给出理由；（b）担心国家行动的推理不足或个性化；（c）基于负面外部性的论点。仔细分析这三个理由表明，国家采用人类决策权没有普遍的理由。对于缺乏充分理由或不准确的决定的规范性担忧，对法律想象力有着特别强大的影响力，最好通过其他方式来解决。同样，对于算法工具造成社会权力不对称的担忧，也不能通过人类决策权来抵消。事实上，现有证据并没有坚定地支持人类决策权，而是暂时指向一种与之相反的“经过良好校准的机器决策权”，认为它最终在规范上更有依据。
人工智能通过在线协作活动提高学习成果
Giacomo Nalli 1 、Daniela Amendola 1 和 Serengul Smith 2 1 意大利卡梅里诺大学 2 英国伦敦密德萨斯大学 giacomo.nalli@unicam.it daniela.amendola@unicam.it s.smith@mdx.ac.uk 摘要：大学课程的一个关键战略目标是通过电子学习环境推广和发展新的创新教学活动，旨在让学生直接参与学习过程。协作活动代表着重要而有效的教学方法，可以通过主动学习来改善学习成果。此外，它们还可以培养软技能，因为它们使学习者能够一起工作并练习批判性反思和冲突谈判。最近，在线学习环境被用于设计和交付基于学生工作组的作业。事实上，数字技术的发展使得学生和教师能够灵活地组织这些在线活动。这项工作的目标是为本科生开发成功的协作活动，以确保提高特定主题的知识和软技能。影响协作学习成功的根本因素之一是学生小组的形成，即由四五名学生组成具有不同认知资源、特征和行为的异质小组。然而，正确实施小组需要仔细分析每个学生的行为，而这对老师来说可能很难察觉。在这项工作中，使用人工智能算法开发的智能软件被用来帮助老师实现学生的异质组。它由一个机器学习模型组成，该模型包括应用于 Moodle 学习分析的聚类技术，用于返回识别不同学生资料的集群，以及一个自动组织小组的特定算法，确保异质性，包括每个集群中的至少一个学生。在执行结束时，软件将异质组列表返回给老师。该软件被应用于需要在特定在线课程中为大学生使用 Moodle 电子学习平台进行小组工作的作业。定量分析证明了本研究提出的小组组成数值方法的有效性，以确保成功的协作活动，学生对课程的看法也证实了这一点。关键词：协作活动、机器学习、Moodle、电子学习
美国公司必须警惕俄罗斯货物转移
借鉴阿富汗和伊拉克军事冲突的历史经验，美国执法部门已开始拆除在乌克兰战场上缴获的俄罗斯武器系统，以对其中发现的美国原产电子元件的来源展开刑事调查。在伊拉克和阿富汗，首选武器是简易爆炸装置（IED）。十多年前，在仔细分析 IED 弹药并使用序列号作为证据后，美国司法部对参与 IED 操作所必需的美国原产射频技术供应链的众多个人和公司提起了刑事指控[1]。[2] 在当今的全球冲突中，关键技术是微芯片。尽管由于严格的制裁和出口管制措施，俄罗斯军方被正式禁止获得美国原产的微电子产品，但乌克兰战场已被证明是进行高级法医检查的沃土，有证据表明美国原产的技术仍在流入俄罗斯手中。因此，美国执法官员正在追捕，2023 年 10 月底和 11 月初，美国司法部逮捕并指控多名个人非法获取、隐藏和运送出口管制的两用技术给俄罗斯军方，包括价值超过 700 万美元的半导体、集成电路和其他受控技术，用于支持俄罗斯对乌克兰的侵略。[3] 从电动吸奶器到微波炉再到洗衣机，微电子产品无处不在，这为俄罗斯军事机构非法转移和获取美国原产技术提供了多种机会。正如美国司法部副助理司法部长崔恩英 (Eun Young Choi) 最近所说，美国司法部的目标是那些为俄罗斯非法行为提供便利的人——“比如律师和基金经理——以及为俄罗斯军方提供弹药和其他军事和战术装备的采购网络。“[4] 本文讨论了俄罗斯军方某些令人惊讶的高优先级项目，并建议公司如何避免成为俄罗斯非法供应链的推动者。与俄罗斯邻国的奇怪贸易激增 2023 年 10 月 31 日，纽约东区美国地方法院公布了一份刑事起诉书。美国诉戈尔采夫案的起诉书指控三名个人（一名美国公民和两名加拿大公民）参与了一项全球采购计划，涉及在布鲁克林注册的公司实体，购买了价值数百万美元的