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World File Search System安全约束
无投资周期
2020 年 5 月摘要 2012 年至 2017 年期间，澳大利亚国家电力市场 (NEM) 一直问题重重，包括煤电厂突然关闭、国内天然气市场吃紧以及电价大幅上涨。随后从 2017 年到 2020 年，供应方做出的反应是一个投资超级周期——12000MW 的电厂承诺，涉及 105 个项目，总投资超过 200 亿美元，其中大部分是可变可再生能源。出现的问题包括进入滞后、连接延迟、系统频率超出正常频带、系统强度下降、频率控制辅助服务成本上升以及运营商对安全约束调度过程的干预增加。市场机构措手不及。然而，市场机构并没有发现和解决紧急问题，而是提出了一系列市场重新设计提案，重点关注未来投资和资源充足性。在本文中，我们分析了近期的 NEM 表现，发现所有紧迫问题都与实时电力系统安全有关，而非资源充足性，并反映了因创纪录水平的同时（异步）新进入而导致的变化率问题。要解决这个问题，需要建立“缺失市场”来恢复电力系统的弹性。根本的市场重新设计是一种干扰——它很可能成为必要，但对于为什么会这样以及何时需要这样做，并没有统一的共识。就目前而言，没有任何改革提案能够接近解决 NEM 现有的紧迫问题。关键词：可再生能源、能源市场、投资周期 JEL 代码：D24、G31、L94。
PCA驾驶员的ED技术检查表
安全约束：在两个座位上的工厂或更好的安装；必须牢固地安装；皮带没有磨损；乘客和驾驶员的同等限制。4点线束禁止，除了Schroth快速拟合Schroth批准的汽车型号外。5-，6和7点安全带必须使用带有工厂路由孔的座椅。到期日期遵守最低标准的SFI和FIA通知。p F头和颈部约束（汉斯）：安全带。p f结构完整性：没有松动的身体或内部零件；在悬架点或附近没有结构性生锈。p f门：必须从内部和外部运行。p f挡风玻璃：驾驶员直接视线的前挡风玻璃上没有裂缝。不会损害视力。p f镜子：最少状态良好并牢固地安装的单镜。p f刹车灯：功能且可见的刹车灯。p f转向信号：对于注册的街车，运行和可见的转弯信号，左右前后。未注册的赛车不需要。p f气盖：到位并固定，垫圈完整。p f流体：任何类型的流体均无滴水。p f流体线：适当的配件和线路状况。P F电池：检查电缆，腐蚀或泄漏迹象的一般状况。剧烈摇摆时，电池应保持牢固固定。p f油门返回：自由操作和适当的弹簧。p f皮带：风扇和其他辅助皮带，状况良好，张力良好。p f刹车：制动踏板必须坚固。
应用能源 - NSF-PAR
本文提出了一种电力市场策略，以实现多微电网 (MMG) 的优化运行。提出了一种新的技术经济目标函数，该函数考虑了微电网所有者 (MGO) 的利润，减少了未供应的能源 (ENS)，并提高了微电网 (MG) 的可靠性。MMG 包括多个 MG，它们可以以优化的方式将其电力传输到上游电网以及其他 MG。每个 MG 都拥有各种发电源，例如光伏、风力发电机、热电联产装置、柴油发电机和电池。威布尔、贝塔和正态分布函数用于可再生能源和负载的概率建模。此外，还考虑了 MG 的安全约束以及当客户遭遇停电时对 MGO 的特殊处罚。提出了一种新的电力市场策略和 MG 之间的能源交易方法，以提高 MGO 的利润。使用野山羊算法 (WGA) 作为优化技术。考虑到不同的 MMG 运行模式，模拟了不同的测试场景。所提出的方法确保在 MMG 环境中，所有微电网的利润增量百分比与其最大可能利润相比相同。模拟结果表明，所有 MGO 都可以通过参与拟议的电力市场获得其最大可能利润的相同百分比（约 72%）。此外，结果表明，拟议的能源市场提高了客户满意度，增强了 MG 的可靠性，公平分配了 MGO 的利润，并最大限度地降低了总成本。
败血症治疗人工智能临床医生案例研究
摘要 目的 在基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统进行临床部署和获得监管部门批准之前，建立对该系统安全性的信心对于提高自主性至关重要。在此，我们对 AI Clinician 进行了安全保障，AI Clinician 是一个之前发布的基于强化学习的脓毒症治疗推荐系统。 方法 作为安全保障的一部分，我们根据临床专家意见和现有文献定义了脓毒症复苏中的四种临床危害。然后，我们确定了一组不安全的场景，旨在限制 AI 代理的行动空间，以降低做出危险决策的可能性。 结果 使用重症监护医学信息集市 (MIMIC-III) 数据库的一个子集，我们证明，在我们预定义的四种临床场景中的三种中，我们之前发布的“AI 临床医生”推荐的危险决策比人类临床医生少，而在第四种场景中差异并不具有统计学意义。然后，我们修改了奖励函数以满足我们的安全约束并训练了一个新的 AI Clinician 代理。重新训练的模型显示出增强的安全性，而不会对模型性能产生负面影响。讨论虽然数据中缺少一些背景患者信息可能会促使人类临床医生采取危险行动，但数据经过精心策划，以限制这种混杂因素的影响。结论这些进展为基于人工智能的临床系统的系统安全保障提供了一个用例，可以生成明确的安全证据，这些证据可以复制到其他人工智能应用或其他临床环境中，并为医疗器械监管机构提供信息。
“按照道德规则维持秩序……
所有这些都主张从建设性和安抚性的角度对与法律和秩序管理相关的问题进行反思。本报告正是在此框架和精神下编写的。权利捍卫者负责捍卫基本权利和自由，包括示威权和身体完整权，因此，他开展了一项研究，以评估维护秩序的工具和方法是否符合道德规则，通常依靠他根据提交给他的案件所提出的建议。人权捍卫者成立了负责这项工作的代表团，并于 2017 年选举期结束时开始调查。鉴于主题的规模和所涉主题的多样性，研究调查范围仅限于公共当局对在大都市地区为抗议或公开表达而组织的流动或静态集体运动的管理，涉及道德和安全规则以及对权利和自由的尊重。在我们的研究结束时，维持秩序的管理——旨在允许行使公共自由同时尊重公共秩序——在其理论上表现为一种结构化和专业化的系统。另一方面，其实施引起了示威者和警方的各种批评和重大紧张，需要加强培训和控制要求（第一部分）。过去几年里，我们社会的发展——新参与者和新抗议模式的出现、过度媒体化和即时信息、与机构关系的转变等——促使公共当局努力调整其管理公共秩序的做法和手段。同样，面对恐怖主义威胁下日益增长的安全需求，维持秩序的司法和镇压层面在公共秩序管理中占据了更为重要的地位，而监督和保护示威活动的使命则受到损害。因此，维持秩序的理论所依据的公共自由的行使与安全约束之间的微妙平衡被削弱了。实施更加保障自由的执法确实是更加和平管理的条件。虽然与示威期间发生的暴行有关的安全需要要求采取镇压措施，但必须优先采取预防行动并支持示威自由。此外，保护示威自由和维持秩序的首要任务必须促使安全部队将使用诸如在
基于概率模型的飞机优化...
新冠肺炎疫情在全球突然爆发，导致航空运输量大幅下降。截至 2020 年 4 月，全球航班数量下降近 80%，其中国际航班受影响最为严重 [1]。在各国政府和国际组织（如国际民用航空组织 (ICAO) 和世界卫生组织 (WHO) 等）的共同努力下，航空运输业已逐步复苏，首先是洲内运营 [2]。显然，尽管疫情对航空业的影响将持续数年，预计的航空运输量增长将有所延迟 [3, 4]，但随着行业指导的统一和医疗手段的日益有效发展，航空运输将继续逐步恢复。当主流旅行恢复时，航空交通发展、航空交通效率和安全仍将是一个需要考虑的关键问题。在空中交通管理领域，高度复杂的区域之一是终端机动区 (TMA)。作为所有到达航班汇聚的区域，安全问题在飞机运行期间比其他区域更具影响力。众所周知，由于不确定性导致的飞机轨迹变化可能导致潜在冲突，因为协助空中交通管制员决策过程的系统很少考虑此类扰动。因此，空中交通管制员必须根据其经验和直觉干预飞行操作，这进一步增加了他们的工作量并进一步影响了运营效率。空中交通管理部门已经注意到不确定性的潜在影响。在欧洲，单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 已明确表示有兴趣在预测准确性方面提高空中交通服务，同时考虑到到达航段的内在不确定性 [5]。为改进轨迹预测，已开展了相关项目，例如 COPTRA 和 TBO-MET，最近还启动了一个名为 START 的新项目，以确保空中交通安全，同时增强发生干扰时的恢复能力 [6]。在此背景下，我们认为未来的系统需要考虑预测误差，因此 TMA 中的到达飞机调度需要同时考虑多种考虑因素，例如不确定性、安全约束和效率。在本文中，我们提出了一种确定稳健到达时间表的新方法，该方法可以潜在地提高对冲飞行运行期间不确定性的能力，同时仍满足安全所需的各种约束。在考虑标称飞机轨迹的预测误差的情况下进行冲突检测和解决。本文组织如下：第 2 部分介绍相关研究摘要。第 3 节描述了模型公式，包括所提出的模型和作为基准的另外两个模型。根据每个模型的特点，分别为所提出的模型和基准模型给出了不同的目标函数。第 4 节介绍了我们解决问题的方法。然后，在第 5 节中，介绍了一个模拟框架，以研究所提出的模型在干扰下的性能。在第 6 节中，说明了计算结果，并比较了基于这三个模型的优化解决方案获得的模拟结果在出现不确定性时的冲突吸收能力。最后，第 7 节总结了本文。