XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System共享模式
具有交易缓存的多组分分支预测指标中的共享模式记录表
I。代表性的示例包括Alpha 21264锦标赛预测器[11]，偏斜分支预测因子，例如2BC-GSKEW分支预测器，该预测已计划为Alpha EV8前端[15]。驱动多组分预测指标的主要动机是观察[10]，即不同的动态预测因子在预测准确性方面与不同分支的不同，因此需要使用多个预测指标来预测分支。多组分预测因子已经在文献中进行了广泛的研究，并具有多种设计策略，试图提高预测准确性和功率[2]，[5]。典型且广泛流行的多组分预测指标由本地和全局预测指标组成，并使用复杂的比赛预测方案来选择运行时这些预测变量之间的最终预测。基于本地历史的预测指标仅使用有关其当前预测所考虑的分支的过去结果信息，而全球人除了目前外，还考虑了前面分支的结果历史，同时对特定分支进行了预测。本地和全局组件保持单独的模式
使用碳市场保护处于风险的森林
销售碳信用额的收入的15％是指定用于社区主导活动的投资，这是由土著人民和当地社区直接决定的。剩下的85％的碳信贷收入将投资用于土著村庄，可再生能源，维修运河并保护气候变化的土地所有权。在2023年，该国所有242个土著村庄和社区都提交了社区设计的村庄可持续发展计划，并已经从销售树木信用额那里获得了资金。在迅速成为全球新的福利共享模式的情况下，圭亚那周围的村庄表明，Redd+ Finance可以帮助改善森林管理和气候弹性，而管辖权福利共享可以导致资金直接到达土著社区，以便在他们期望的情况下使用。
天空和空间频谱共享：调查
摘要：为实现无线通信无缝覆盖的愿景，天地一体化网络被提出作为第六代（6G）移动通信系统的关键组成部分。然而随着无线设备的增加，空中网络使用的频谱逐渐变得拥挤，空间网络也迫切需要开发新的频段来解决频谱短缺问题。作为解决频谱短缺问题的有效途径，空地网络之间的频谱共享得到了广泛的研究。本文总结了空地网络之间频谱共享的最新研究进展。首先，本文概述了空中网络和空间网络，介绍了空中网络和空间网络的主要应用场景。然后，本文总结了空地网络之间的频谱共享技术，包括现有的频谱使用规则、频谱共享模式和关键技术。最后，我们总结了空地网络之间频谱共享的挑战。本文为天地一体化网络的频谱分配和频谱共享提供了指导。
人工智能权利法案建议 - 研究数据联盟
动机：AI 权利法案团队的目标是向 EOSC 未来和研究数据联盟提出建议，说明在各种司法、学科和研究场景中 AI 治理/AI 权利法案的需求，同时考虑到数据创建者、模型开发者、模型和数据重用者以及生活/隐私/福祉受到 AI 和数据共享模式影响的公民/社区/患者的潜在权利。我们的团队研究 AI 治理应如何塑造 AI 系统中收集和使用的数据、个人在这些数据中的权利以及社区如何采用和适应 AI 驱动的决策和创造力形式，其中生态繁荣和人类福祉在任何 AI 系统的设计之初和整个过程中都是优先考虑的，是社会和全球繁荣与进步的关键指标。我们的目标是让 EOSC 选区和 RDA 成员了解包容性人工智能治理，并鼓励民间社会参与人工智能标准制定，超越孤立的风险模型，帮助引导人工智能系统，为所有人创造繁荣的未来。
X82DF-2.0 - WinGD
1 引擎摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>............. . . . 1-1 1.1 发动机性能和特点 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> 1-1 特殊引擎功能 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1-3 1.2 主要发动机数据。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . 1-5 1.2. 1 发动机评级字段 - 评级点数 。 . . . . . . div> . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。....1-1 1.1 发动机性能和特点 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>1-1 特殊引擎功能 .....。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1-3 1.2 主要发动机数据。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . 1-5 1.2. 1 发动机评级字段 - 评级点数 。 . . . . . . div> . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-3 1.2 主要发动机数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>......1-5 1.2. 1 发动机评级字段 - 评级点数 。...... div>......。。。。。。。。。。。。。..1-6 1.3 燃料运行模式 .....................................1-7 1.3.1 气体模式下的操作。.......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....1-9 轴功率计要求 .........................1-10 iCER 系统。............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-10 1.3.2 柴油模式下的操作。................................1-12 1.3.2 Flex 系统 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 iCER 柴油 Tier III 模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-13 1.3.3 混合燃料模式下的运行。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-14 燃烧稳定模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-14 燃油共享模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-15 1.3.4 操作模式之间的切换。。。。。。。。。。。。...........1-17 转运和气体行程 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-17
具有混合存储和点对点能源共享功能的电网互动式可再生能源产消者的最佳经济调度
摘要 — 目前，很少有研究关注与混合储能系统（确切地说是抽水蓄能和电池储能系统的组合）结合运行的混合可再生能源系统的最佳电力调度。此外，缺乏研究专注于分析在对等能源共享方案下将电网互动式可再生能源与混合储能相结合的混合能源系统的经济电力调度所带来的潜在能源成本降低。鉴于这些概念中的每一个都有降低运营能源成本的潜在好处；本研究提出了一个最佳能源管理模型，两个电网互动式生产消费者以对等能源共享模式运行，以从混合可再生能源和混合储能系统供应负载，同时最大限度地降低从国家电网购买能源的成本。使用与内部电力共享定价结构相关的不同场景进行了模拟。结果表明，所提出的安排有可能大幅降低能源成本；减少生产消费者对电网的依赖，并减少对更大储能的需求。
摘要小册子
在建筑信息模型 (BIM) 的发展过程中，建筑的数字表示变得越来越详细。同样，建筑性能模拟 (BPS) 的主要关注点是建筑行为的虚拟演绎。当然，将 BIM 与 BPS 结合的大部分努力都集中在 BPS 继承 BIM 中捕获的几何和语义建筑属性的方法上。但这些属性主要是静态的。因此，BIM 中捕获的建筑物几何和结构的构成要素很少是动态的。然而，尽管建筑物的经典表示可能主要涉及静态元素，但建筑物本身却在高度瞬态的边界条件下运行，包括外部（即微气候）和内部（居住者的存在和行为）。因此，从动态角度增强 BIM 模型的冲动经常源于 BPS 的发展。从历史上看，BPS 的早期发展侧重于物理（例如热、视觉、声学）现象的建模方法。这伴随着与外部边界条件有关的高分辨率数据集。在此背景下，建筑物居住者的高分辨率模型的开发是一个相对较新的关注点。因此，不能说该领域的技术水平已经足够成熟。因此，本贡献探讨了识别和实施该领域更稳健解决方案的必要条件。为此，概述了对三个基本论述层次的系统考虑：i）基础理论层次（关于室内环境条件的居住者要求的结构化领域知识来源）；ii）本体论层次（用于可互操作地表示和交流居住者及其行为的共享模式）；iii）应用层次（与居住者有关的本体论简化过程的计算实现）。鉴于这一概念背景，本文提出了一种理论驱动的本体论提案。