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Daniel G. Pennington 主席 Robert C. Frazee 副主席 Wesley Chesbro Janet Gotch Steven R. Jones Paul Relis • Ralph E. Chandler 执行董事 如需本出版物的更多副本，请联系综合废物管理委员会公共事务办公室/回收热线 8800 Cal Center Drive, MS 12 Sacramento, CA 95826 http://www.ciwmb.ca.gov (800) 553-2962（仅限加州）或 (916) 341-6308 出版物编号 210-97-009 印刷在再生纸上 由 Environmental Science Associates, Inc. 为综合废物管理委员会准备，属于合同编号 IWM-C1089（75,000 美元）。本报告的陈述和结论为承包商的陈述和结论，不一定代表综合废物管理委员会、其员工或加利福尼亚州的陈述和结论。州政府不作任何明示或暗示的保证，也不对下文所含信息承担任何责任。任何提及商业产品或流程的行为均不得解释为对此类产品或流程的认可。综合废物管理委员会 (IWMB) 不会因残疾人士参与其计划而歧视他们。请致电公共事务办公室 (916) 341-6300，索取 IWMB 出版物的无障碍格式。听力障碍人士可通过加州中继服务 1-800-735-2929 联系 IWMB。
2024 年可再生能源容量统计
这些表格中显示的可再生能源发电能力数据代表发电厂和其他使用可再生能源发电的设施的最大净发电能力。对于大多数国家和技术，这些数据反映的是日历年末安装和连接的容量。数据以兆瓦 (MW) 为单位，四舍五入到最接近的 1 兆瓦，0 到 0.5MW 之间的数字显示为 0。数据来自各种来源，包括：IRENA 问卷；官方统计数据；行业协会报告；以及其他报告和新闻文章。字母“o”后面的数字是从官方来源获得的数据，例如国家统计局、政府部门、监管机构和电力公司。字母“u”后面的数字是从非官方来源获得的数据，例如行业协会和新闻文章。字母“e”后面的数字是 IRENA 从各种不同数据来源估计出来的。IRENA 问卷中的所有数据均未显示任何指标。数据可在 www.irena.org/statistics 下载。
按社区划分的净计量容量 - ......
(<15 kW) Other (>15 kW) (kW)* (kW)** Aklavik 363 73 21 55 0 0 Behchoko 814 163 7 25 0 131 Colville Lake 77 15 15 137 0 0 Deline 314 63 35 0 0 28 Dettah 15 0 0. 0 Fort Good Hope 313 63 5 0 0 58 Fort Liard 259 52 0 60 0 0 Fort McPherson 397 79 5 0 74 0 Fort Resolution 293 59 0 0 0 59 Fort Simpson 867 173 55 118 0 0 Fort Smith 3,000 600 6.00 0 10 580 Gametì 121 24 5 5 0 14 Inuvik 3,349 670 296 357 17 0 Jean Marie River 38 8 6 1 0 0 Lutsel County 170 34 0 35 0 0 Nahanni Butte 45 9 0 5 0 4 Norman Wells 222 18 0 5 200 Paulatuk 166 33 26 7 0 0 Sachs Harbor 109 22 19 0 0 3 Tsiigehtchic 89 18 18 0 0 0 Tuktoyaktuk 481 96 66 0 0 30 Tulita 277 55 10 45 0 0 235 47 45 0 0 2 Wha Ti 201 40 15 0 0 25 Wrigley 84 17 0 10 0 7
容量使用指南 - 2022 年 7 月
9. LTPP 包括广泛的咨询过程，之后 Network Rail 会公布完整的长期计划提案。如果一方认为其受到了不公平对待，或者其观点在 LTPP 研究制定过程中未得到应有的考虑，则可在公布后 30 天内向 ORR 提出意见。如果我们未收到任何意见，则不会采取进一步行动，Network Rail 可在考虑资助者的意见后开展研究。如果我们收到任何意见，我们会考虑这些意见以及 Network Rail 的回应，然后决定（在公布后 60 天内）是否发出异议通知以及我们反对的原因说明。在这种情况下，Network Rail 应公布并向 ORR 提供修订后的提案，以解决之前发现的任何缺陷。
单个量子感知器的模式容量
纯量子力学特性（例如相干性和纠缠）可以解决困难的计算任务，与经典计算相比，其性能呈指数级提升 [8]。这两个领域取得的巨大成功正推动量子机器学习研究的快速发展，探索机器学习和量子计算之间的相互作用，以了解这两个领域是否可以互利互惠。最简单的人工神经元模型可以追溯到经典的Rosenblatt感知器[9]，它可以看作是最简单的二元分类学习算法。可以考虑通过量子架构实现感知器的多种可能性[10-16]。在这种情况下，研究特定量子感知器模型相对于其经典对应物实现量子优势的能力非常重要。单个经典感知器的主要限制在于，分类任务是通过在包含定义模式的 N 个特征的向量空间中的超平面将属于不同类别的模式分离来完成的。特别地，人们很快指出，简单的感知器无法计算 XOR 函数 [17]，因为这对应于一个分类问题，其中不同的类别不能用平面上的一条线分开。然而，人们发现，当考虑大量特征时，即对于具有大维度 N 的向量空间中的模式，给定 p 个随机标记模式，如果 p < 2 N 且 N 很大，则感知器无法对它们进行分类的可能性极小[18,19]。相反，当 N 很大时，当 p > 2 N 时，简单感知器能够对 p 个随机标记模式进行分类的概率变得非常小。显然，表征感知器性能的重要参数是比率 α = p / N ，并由此确定该比率的临界值作为经典感知器的模式容量，即 α c = 2。在开创性的工作 [ 20 ] 中，Gardner 采用统计物理工具特别是无序系统理论的方法，对神经网络的模式容量提出了一种新方法。找到分离随机标记模式的超平面的可能性实际上属于随机约束满足问题类 [ 16 ， 21 ， 22 ]，可以使用自旋玻璃的统计理论进行研究。在这个方法中，参数 α 在高维情况下引起相变，模式容量由分离 SAT 相的临界值 α c 决定，对于 α < α c ，可以满足所有约束，即将所有模式从 UNSAT 相中分类，α > α c ，其中未满足约束的最小数量大于零。在这里，我们将遵循 Gardner 的统计方法，推导 [14] 中引入的基于连续变量多模式量子系统的特定量子感知器模型的模式容量。我们表明，该模型与经典模型相比没有任何量子优势，因为其容量始终小于其经典极限。本文结构如下。在第 2 节中，我们介绍了经典感知器及其模式容量的定义。在第 3 节中，我们描述了正在研究的量子感知器模型，并展示了由此产生的模式容量。在第 5 节中，我们详细解释了所采用的技术，这些技术基于 Gardner 用来确定经典感知器的模式容量的相同统计方法。最后，在第 4 节中，我们讨论了本文获得的结果，并将它们与同样通过统计方法获得的模式容量进行了比较，但针对的是不同的量子感知器模型。
容量市场 - 征集提案证据...
• 与本 CfE 一起发布政府对脱碳准备咨询的回应，并于 2024 年 10 月在议会提出相关授权立法，以确保新建和大幅翻新的燃烧发电厂在建造时就绪，可在电厂使用寿命内转换为氢燃料或改造碳捕获技术； 3 • 与本 CfE 一起，于 2024 年 10 月发布政策更新，计划通过 CM 第二阶段改革加强供应安全和加速对低碳技术的投资； 4 • 通过 DPA 支持的 CCUS 集群排序流程继续部署电力 CCUS，并按照 CCUS 愿景中概述的为 CCUS 制定竞争性分配； 5 • 上一届政府于 2023 年 12 月发布关于 H2P 市场干预的必要性和设计的咨询，阐明了基于电力 CCUS DPA 要素并适用于 H2P 的 H2P 商业模式 (H2PBM) 可以通过降低投资风险来缓解已确定的障碍； 6 • 2024 年 10 月发布咨询回复，列出制定上限和下限方案的计划，为 LDES 投资者提供更大的收入确定性。Ofgem 已同意按照政府的要求担任 LDES 监管机构；这是行业青睐的方法。 7
2024-OCPA-长期-RPS-和增量容量- ...
奥兰治县电力局 (“OCPA”) 现征集长期、符合加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 的可再生能源供应和/或补充中期可靠性容量（以及其他增量容量资源）的提案。1 OCPA 未来年度零售能源需求预计约为 2,000 GWh，峰值需求约为 500 MW。考虑到适用的长期可再生能源合同要求和中期可靠性采购要求，OCPA 在加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 合格能源产品和资源充足性容量 (“RA”) 方面有一定的空缺职位。关于可再生能源，本 RFP 旨在通过与一个或多个合格供应商签订长期电力购买协议来支持 OCPA 未来的投资组合内容类别 1（“PCC1”或“Bucket 1”）能源需求。关于 RA 容量，OCPA 将考虑符合条件的系统 RA 的报价，其上线日期不晚于 2025 年 7 月 1 日、2026 年 6 月 1 日或 2027 年 6 月 1 日——这些日期通常与 CPUC 之前规定的连续合规截止日期一致。OCPA 的总容量需求约为 80 兆瓦。关于 OCPA
串联大容量核心 (TNI-1)
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影，并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前，管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要，但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色，该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作，向其客户提供该策略。因此，在过渡月之后，摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此，管理人的结果和策略的结果可能会有所不同，如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间，则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出，并标有“过渡”字样。
免费增加模型容量：简单...
最近，对大型预训练基础模型（例如 175B GPT-3）进行微调引起了更多下游任务的关注。虽然已经提出了参数高效的微调方法，并且无需重新训练所有模型参数就被证明是有效的，但它们的性能受到增量模块容量的限制，尤其是在参数预算受限的情况下。为了克服这一挑战，我们提出了 C APA B OOST，这是一种简单而有效的策略，它通过目标层中的并行权重模块利用低秩更新来增强模型容量。通过将静态随机掩码应用于共享权重矩阵，C APA B OOST 构建了一组多样化的权重矩阵，从而无需添加参数即可有效地提高增量权重的秩。值得注意的是，我们的方法可以无缝集成到各种现有的参数高效的微调方法中。我们通过对自然语言理解、问答和图像分类等各种下游任务的实验，广泛验证了 C APA B OOST 的有效性。我们的结果表明，与基线相比，我们有显着的改进，而不会产生额外的计算或存储成本。我们的代码可以在https://github.com/LINs-lab/CapaBoost上找到。
托管容量分析的关键决策
因此，本指南的目的是帮助读者了解在制定面向公众的 HCA 时可能需要考虑的各种问题和决策。它按主题组织，介绍可能需要做出的决策、需要考虑的选项示例集，并解释问题以及在决定如何进行每个主题时需要考虑的不同因素。除了技术性较强的主题外，本指南还包括有助于塑造决策过程的监管流程决策。尽管 IREC 对处理这些主题的首选方法有自己的看法，但本指南的目的是介绍迄今为止讨论过的不同选项，并帮助读者理解它们的含义，而不是明确主张一种方法而不是另一种方法。