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东南部太阳能，第七版报告 2024 年 7 月
太阳能发电厂 今年的太阳能发电厂榜单上，有多家佛罗里达州的公用事业公司。市政公用事业公司奥兰多公用事业委员会位居榜首，佛罗里达电力与照明公司和杜克能源佛罗里达公司也位列其后，这反映了投资者所有的公用事业公司和市政公用事业公司都在增加该州的太阳能发电量。公用事业公司乔治亚电力公司和杜克能源进步公司已经制定了部署更多太阳能发电的计划，尽管其中一些计划进展缓慢。国有公用事业公司 Santee Cooper 今年再次上榜，这得益于其自己的资源计划以及中央电力合作社直接委托的太阳能发电。太阳能发电厂 今年的报告反映了几家太阳能发电厂：这些公用事业公司的四年预测仍低于去年的区域平均水平。田纳西流域管理局 (TVA) 不幸未能达到今年避免上榜所需的基准。尽管预计新增太阳能发电量将大幅增加，但阿拉巴马电力公司仍未从 SunBlocker 名单中脱颖而出。北卡罗来纳电力合作社、塞米诺尔电力公司和 PowerSouth 今年均位列榜单末尾。
教学大纲-ME-24-25-4Y.pdf
机械工程教学大纲教学大纲适用于2024 - 2025学年及其后四年课程的学生。机械工程系提供的每门课程的定义和术语应归类为入门水平课程或高级水平课程。纪律核心课程是一门强制性课程，候选人必须以法规规定的方式通过。纪律选修课程是指机械工程部提供的任何技术课程，以满足机械工程学学位的课程要求，这些课程尚未归类为学科核心课程。课程课程包括240个学分的课程，如下所示：工程核心课程要求学生至少完成42个工程核心课程的学分。纪律核心课程学生必须完成所有纪律核心课程（78个学分），包括36个学分的入门核心课程和42个高级核心课程学分。纪律选修课程学生必须完成机械工程部提供的至少36个学分的纪律选修课程。选修课程学生必须完成机械工程部或工程学院内部或外部的其他部门提供的12个学分。大学要求学生必须完成：
美国建国之初的布坎南：平等与不平等共和国的宪政经济
摘要 詹姆斯·M·布坎南将美国建国史视为其宪法愿景的重要灵感来源。布坎南和建国者都相信人人道德平等，并坚信社会秩序可以建立在契约和交换的纽带之上。早期革命者受到古典共和主义理想的启发，即公正的政府服务于公众利益，但布坎南和后来的建国者并不认为依靠政治行为者追求共同利益就能避免暴政。布坎南坚持一致的宪法协议，这突显出制宪会议没有获得占人口近五分之一的黑人美国人的同意，但建国者并没有向他们推广道德平等原则。因此，布坎南的作品使人们将建国者视为他在整个作品中倡导的宪法心态的原型，但也使人们认识到建国者未能实现他真正的共识政治理想。因此，布坎南著作的实际意义在于促进对现实世界政治（在这里指的是美国的建国及其后的政治发展）的评价，并指明以宪政心态为基础的未来改革方向。
使用扩散模型的自引导少数族裔样本
摘要。我们提出了一种新的方法，用于产生生活在数据歧管的低密度区域上的少数族裔。我们的框架建立在扩散模型的基础上，利用指导抽样的原理，该原理在推理期间包含了基于能量的指导。我们采样器的关键定义特征在于其独立的性质，即仅通过验证的模型实现。这使我们的采样器与现有技术的采样器分歧，这些技术需要昂贵的其他组件（例如外部分类器）来少数群体。具体来说，我们首先通过评估重建损失W.R.T.来估算在内部潜在样本中特征的可能性。其后平均值。这一代然后以最小化估计的可能性的最小化，从而鼓励在随后的时间段的潜在样本中出现Mi-Nority特征。为了改善采样器的性能，我们提供了几种时间调度技术，可以正确管理指导对推理步骤的影响。实验基准的真实数据集进行了示例，即我们的方法可以极大地提高在现有技术上创建现实的低样本少数族裔实例的能力，而不会依赖昂贵的其他元素。代码可在https://github.com/soobin-um/sg-minority上找到。
低阻力艾哈迈德体的人工智能控制......
本研究提出了一种机器学习或人工智能 (AI) 控制低阻力 Ahmed 体的方法，其后倾角 ϕ = 35°，旨在找到有效减阻 (DR) 的策略。根据机身横截面积的平方根，所研究的雷诺数 Re 为 1.7 × 10 5。控制系统包括五个独立操作的稳定微喷射阵列，沿后窗和垂直底座的边缘吹出，车身尾部的二十六个压力抽头，以及一个基于蚁群算法的控制器，用于无监督学习近乎最优的控制律。成本函数的设计同时考虑了 DR 和控制功率输入。AI 控制的学习过程发现强迫产生高达 18 % 的 DR，相当于阻力系数降低 0.06，大大超过了之前报道的这种机身的任何 DR。此外，发现的强迫因素可能提供替代解决方案，即在 DR 略微牺牲的情况下大幅提高控制效率。在有控制和无控制的情况下进行的大量流量测量表明，车身周围的流动结构发生了显著变化，例如后窗上的流动分离、再循环气泡和 C 柱涡流，这些都与窗户和底座上的压力上升有关。揭示了 DR 的物理机制，以及在最佳控制或最大 DR 下改变的流动结构的概念模型。进一步将该机制与最高控制效率下的机制进行了比较。
世界各地人工智能伦理的不同面貌
摘要 — 人工智能 (AI) 正在改变我们的日常生活，其应用领域包括医疗保健、太空探索、银行和金融。人工智能的快速发展引起了人们对人工智能技术对社会的潜在影响的日益关注，其后果在伦理上值得商榷。近年来，各国政府、国家和国际组织发布了多项道德原则。这些原则概述了指导人工智能道德发展、部署和治理的高级准则。然而，这些原则的抽象性、多样性和上下文依赖性使得它们难以实施和操作，导致原则与执行之间存在差距。最近的大多数研究分析和总结了现有的人工智能原则和指南，但它们没有提供关于原则实施差距以及如何缓解这些差距的发现。这些发现对于确保人工智能实施符合道德原则和价值观尤为重要。在本文中，我们对所有大洲的当前道德人工智能原则进行了背景和全球评估，旨在确定针对特定国家或适用于各个国家的潜在原则特征。接下来，我们将分析当前各国人工智能的准备程度和当前人工智能伦理原则的实施情况，以确定人工智能原则实施方面的差距及其原因。最后，我们提出了缓解原则实施差距的建议。
附件 1 标准化规划假设（第 1 部分...
III. 投资组合评估标准 可靠性应被视为建模输入约束，而不是单独的评估指标。规划储备金 (PRM) 与资源充足性 (RA) 计划相结合，是委员会确保维持系统可靠性水平的机制。在系统分析中，每个资源投资组合应包含足够的资源水平以满足 PRM 要求，目前为峰值需求的 15-17%。4 虽然 IOU 也可以选择计算和报告可靠性指标（例如负载损失概率），或定性评估给定投资组合在 PRM 之上的可靠性效益，但委员会不鼓励在 PRM 程序（R.08-04-012 或其后续版本）之外评估可靠性效益。IOU 或任何其他受访者提交的所有资源计划应评估并记录每个投资组合在成本、风险和温室气体排放指标方面的绩效。这些 2 可能的例外是机密的市场价格数据，可以合理地用公共工程或市场价格数据替代。 3 我们认为，能源司制定的可再生能源发电方案是根据透明且经过审查的方法制定的。但是，如指导原则 B 所述，将商业活动反映在可再生能源发电组合中是有好处的。因此，这些方案包括一些汇总的机密信息
附件 1 标准化规划假设（第 1 部分...
III. 投资组合评估标准 可靠性应被视为建模输入约束，而不是单独的评估指标。规划储备金 (PRM) 与资源充足性 (RA) 计划相结合，是委员会确保维持系统可靠性水平的机制。在系统分析中，每个资源投资组合应包含足够的资源水平以满足 PRM 要求，目前为峰值需求的 15-17%。4 虽然 IOU 也可以选择计算和报告可靠性指标（例如负载损失概率），或定性评估给定投资组合在 PRM 之上的可靠性效益，但委员会不鼓励在 PRM 程序（R.08-04-012 或其后续版本）之外评估可靠性效益。IOU 或任何其他受访者提交的所有资源计划应评估并记录每个投资组合在成本、风险和温室气体排放指标方面的绩效。这些 2 可能的例外是机密的市场价格数据，可以合理地用公共工程或市场价格数据替代。 3 我们认为，能源司制定的可再生能源发电方案是根据透明且经过审查的方法制定的。但是，如指导原则 B 所述，将商业活动反映在可再生能源发电组合中是有好处的。因此，这些方案包括一些汇总的机密信息
SAM - 空军杂志
飞机和远程传感器平台。这些系统进入敌方武器库将使美国的作战变得非常复杂，因为美国的作战仍然严重依赖非隐形飞机，而且未来几年也将如此。已退役的美国空军空战司令部前指挥官理查德·E·霍利将军在二月份的空军协会研讨会上表示，这些新型地对空导弹如果部署数量足够多，能够形成重叠交战区，那么将对非隐形战斗机形成“一堵砖墙”。S-300系列包括SA-10、SA-12和SA-20导弹及配套雷达。每种导弹—雷达组合都适用于一定高度和目标范围内的作战。正是这种明确的“两位数地对空导弹”威胁，在过去20年里刺激了美国隐形系统的发展。 SA-10“咕噜”导弹是 S-300 导弹中最常见的一种，最早由苏联出售，后来由其继承国俄罗斯出售。它专门用于对付战斗机，射程近 50 英里，最高速度接近 6 马赫。苏联军方设计 SA-12a“斗士”主要用于对付来袭的战术弹道导弹，其后续型号 SA-12b“巨人”被认为相当于
实现不完整的多视图学习
摘要 - 在多视图环境中，由于观察过程的限制，它将产生缺失的观察结果。最新的表示学习方法难以通过简单地填充缺少的视图数据或通过推断现有观点中的一致表示来固定来探索完整信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深层生成模型，以学习完整的生成潜在表示，即完整的多视图变化自动编码器（CMVAE），该模型由由高斯分布的混合物表示的完整潜伏变量产生多个视图的生成。因此，缺失的视图可以完全以潜在变量为特征，并通过估计其后验分布来解决。因此，引入了一种新颖的变分下限，以将视图不变信息整合到后推理中，以增强学习潜在的表示的凝固性。挖掘了视图之间的固有相关性，以寻求跨视图的通用性，而导致视图丢失的信息则通过视图权重达到坚固性来融合。基准实验结果在聚类，分类和跨视图图像生成任务中证明了CMVAE的优势，而时间的复杂性和参数灵敏度分析则说明了效率和鲁棒性。此外，应用于生物启发性数据的应用例证其实际意义。