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World File Search System供需
揭示绿色主张：自愿绿色电力市场供需时间更紧密协调的影响
自 1977 年以来，能源与环境政策研究中心 (CEEPR) 一直是麻省理工学院能源与环境政策研究的焦点。CEEPR 提倡严谨客观的研究，以改善政府和私营部门的决策，并通过与全球行业伙伴的密切合作确保其工作的相关性。利用麻省理工学院无与伦比的资源，附属教职员工和研究人员以及国际研究伙伴为与能源供应、能源需求和环境相关的广泛政策问题进行实证研究。麻省理工学院 CEEPR 工作论文系列是这些研究工作的重要传播渠道。CEEPR 发布由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文，以便及时考虑和回应能源和环境政策研究，但在发布之前不进行选择过程或同行评审。因此，CEEPR 发布工作论文并不构成对工作论文准确性或优点的认可。如果您对某篇工作论文有疑问，请联系作者或其所在机构。
2024 年供需报告封面
• 确定大专和中等教育阶段的热门职业和相关学术课程以及 14 个职业集群中组织的注册学徒制。 • 包括热门职业表，其中确定了该职业热门的地区、入门级工资、STEM 领域和支持 TNECD 目标行业的工作指标以及就业所需的典型培训水平。 • 包含相关学术课程表，其中包含有关学位产生和完成者、进入田纳西州就业市场的入学情况以及田纳西州就业数据中确定的第一年工资的信息。 • 捕获促进 K12、高等教育和劳动力教育和劳动力协调的精选机构计划。
ETS2供需Final_clean
本讨论文件提供了对拟议的太阳辐射修改（SRM）技术及其多方面含义的研究，这些含义是基于德国环境机构和哥白尼可持续发展研究所召集的两个专家研讨会所获得的见解，并融合了学术文献的概述以及授权人的个人评估和个人评估和观点。SRM包含提议的多种方法，以减少太阳能对地球气候系统的影响来缓解气候变化的影响，其中包括平流层气溶胶注入（SAI）和海洋云亮点（MCB），包括突出的选择。鉴于气候危机的紧迫性，有些人倡导SRM研究是必要的，但其他人则强调了由于潜在的技术，生态和地缘政治而引起的谨慎。SRM研究的治理提出了重大挑战，分歧通常源于不同的世界观和价值观。我们强调了细微差别的方法的重要性，主张多边暂停使用SRM，同时还支持一个严格的调节研究活动的框架。我们的分析强调了关于SRM治理的知情和包容性对话的必要性，将科学探究与道德和社会的考虑之间进行了平衡。
ETS2供需Final_clean 太阳辐射修改（SRM） Forsafe-2模型中有什么新功能？
该研究研究了新的欧盟排放交易系统（ETS 2）的功能，用于道路交通，建筑物和小型系统。她解释了确定和控制证书提供的规则，包括市场稳定储备（MSR）的功能和价格阻尼机制。在研究的分析部分中，我们评估了供求的平衡以及在各种假设下进行CO 2排放和CO 2价格的拍卖。在最后一部分中，我们研究了欧盟气候保护条例框架内ETS 2与国家目标之间的相互作用（努力共享法规，ESR），与德国国家ETS（NEHS）的关系，并在2040年之前提供了前景。
可再生能源的间歇性导致能源供需不匹配。另一个问题是能源产量削减
可再生能源 (RE) 的间歇性导致能源供需不匹配。另一个问题是能源产量减少。解决这一问题的潜在方法是解决由于可再生能源产量增加而导致的电网拥堵问题。本研究将重点关注间歇性可再生能源的农场氢气生产整合（图 1），同时比较澳大利亚和荷兰的情况。
2020/2030 年奥地利电力系统灵活性供需简报
灵活性的最佳利用是未来电力供应的核心方面之一，以推动可再生能源未来的扩张。由于灵活性可以通过发电、消费和储存来提供，并影响不同的市场和电网，因此灵活性分析涵盖了能源系统的很大一部分。本研究的目的是调查奥地利目前（2020 年）和未来（2030 年）的灵活性潜力。还应估计这一时期对灵活性的需求有多高，或者单个灵活性需求选项需要多少灵活性。作为灵活性需求选项，考虑了具有能源系统模型的能源市场、平衡储备、重新调度、配电网和一天内的短期投资组合优化。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
存在供需信贷摩擦的经济中的非常规信贷政策 ∗
新冠疫情带来的全球冲击使政策制定者面临着标准政策工具在刺激经济方面的局限性。标准的货币和财政政策不足以迅速为现金流突然下降的企业提供流动性。鉴于冲击的规模及其与信贷摩擦和企业（主要是中小型企业）的复杂相互作用，此外，它们还面临信贷配给，这可能会将流动性冲击转变为偿付能力冲击。为了缓解企业的流动性短缺问题，政府迅速采取了非常规信贷政策，例如为企业贷款提供公共担保或中央银行流动性工具为由政府担保的贷款提供资金。我们认为，这些信贷政策被称为非常规政策，并被归类为与 C´urdia 和 Woodford（2011 年）；Gertler 和 Karadi（2011a 年）研究的传统信贷政策不同，原因有二：1) 贷款由政府担保的信贷政策发放； 2）信贷政策产生的贷款所需回报率是货币政策利率本身，而不是市场决定的银行贷款所需回报率，后者不含企业违约风险溢价，但包含信贷供应摩擦造成的溢价。第二个原因为货币政策考虑中央银行在信贷获取中的中介作用打开了大门。
供需冲击对最近的经济发展和价格的影响。方框3。关于西班牙经济的季度报告。经济公告4/2021。
图表3和4显示了不同确定的供应和需求冲击对IPI和欧元区PPI的变化的累积贡献。4如这些图表所示，欧元区的生产商价格最近的上涨似乎本质上是由于需求冲击。这些冲击不仅与分析期间经济的恢复有关，而且与所有经济因素大流行之后所产生的新需求有关，例如在数字化方面。本分析中确定的负供应冲击也估计有助于自2021年初（尤其是最近）以来逐渐提高生产商的价格，但最重要的是，它们将是防止欧元区的工业生产响应所观察到的需求侧压力的核心。5
应用可解释的人工智能开发预测各地区教师供需的模型
摘要 在改善教育条件的各种方法中，人们正在努力减少每位教师的学生人数。但是，对于政策决策，需要反映多种因素，例如学生人数随时间的变化以及当地要求。基于时间序列分析的统计模型已被用作指导政策决策的方法。但是，现有的统计模型是线性的，其预测准确性较低。此外，由于影响学生人数并进而影响所需教师人数的预测的因素既有内部因素，也有外部因素，因此有必要开发一个反映这一点的模型。因此，在本研究中，使用XGBoost技术开发了基于机器学习的人工智能模型，并使用特征重要性，部分依赖图和Shap值来增加模型的解释潜力。该模型的性能小于 0.03 RMSE，并确认在几个因素中，经济活动人口对教师数量的影响最为显著。通过本研究，可以检验具有更高解释可能性的人工智能模型在预测教师数量方面的适用性。关键词：教师供给、需求预测、人工智能模型开发、XGBoost、XAI、SHAP。