摘要 — 强大的计算和通信技术的可用性以及人工智能的进步使得新一代复杂的人工智能密集型系统和应用程序成为可能。此类系统和应用程序有望在社会层面上带来令人兴奋的改进,但它们也为其发展带来了新的挑战。在本文中,我们认为重大挑战与定义和确保此类系统和应用程序的行为和质量属性有关。我们从与工业、交通和家庭自动化相关的复杂人工智能密集型系统和应用程序的相关用例中特别得出四个挑战领域:理解、确定和指定(i)上下文定义和要求,(ii)数据属性和要求,(iii)性能定义和监控,以及(iv)人为因素对系统接受度和成功的影响。解决这些挑战意味着需要将新的需求工程方法集成到复杂、人工智能密集型系统和应用程序的开发方法中的流程支持。我们详细介绍了这些挑战并提出了研究路线图。
西部的成熟社区,如 New Lynn、Henderson、Te Atatu Peninsula 和 Westgate,通过重建,密集型住房类型高度集中。南部郊区,如 Māngere 和 Manurewa,也观察到了类似的模式。东部郊区,尤其是 Howick 和 Pakuranga,独立式住宅、联排别墅和其他单元房的混合比例更为均衡。相比之下,内郊区的同意活动不那么密集,而且更加分散。在内郊区中,Mount Roskill 和 Mount Albert 的密集型住房类型更多,且分布较为集中。
o Gridworks 投资资助的任何新一代发电都不是煤炭,可再生能源方案已得到充分考虑,并且新一代发电是技术和商业上可行的最低碳方案; • 参考该国的净零路径方案,考虑综合公用事业在 2050 年后仍为碳密集型的风险。例如,这可能包括评估碳密集型资产(煤炭、重质燃油、天然气)是否 (a) 可以转换为可再生能源(例如,燃气发电站将转换为沼气)或 (b) 仅作为 2050 年后备用电源保留或 (c) 可以退役以在 2050 年之前停止生产,以及这些步骤是否已编入预算并且与公用事业使用的任何商业计划或财务模型一致。综合公用事业在 2050 年后仍为碳密集型的风险将在投资委员会批准投资的文件中明确说明,并将参考该国的净零路径方案进行解释; • 如果翻新现有发电资产以延长其使用寿命与 2050 年实现零碳排放的目标不一致,则不提供资金。
能源密集型产业。PAT是一种完全基于市场的机制,主要集中于通过加速采用高效和低碳技术来提高大型能源密集型部门的能源效率。PAT计划的总共六个周期一直持续到2020年4月,涵盖了来自13个工业和服务部门的1073个行业。这13个部门包括:铝,水泥,肥料,纸浆和纸张,热电厂,氯 - 阿尔科利,铁和钢,钢,纺织品,铁路,石油炼油厂,石化,盘子,盘子和酒店(在商业建筑下)。
在国内,鉴于电动弧炉(EAF)钢制造以及新的联邦金属密集型项目破裂地面的持续增长,需要废金属的需求正在飙升。此外,废料供应有望增加,在行业的逆风下支持,包括由于通货膨胀正常而增加的消费者支出,改善了国内制造业产出以及电动汽车的渗透率增加。但是,随着道路上的平均车辆年龄达到新的高,铁皮废料的生成和收集,将继续减轻。供应也预计在短期至中期会受到挑战,因为风电场和桥梁建设(尽管金属密集型)不会产生太多废料。
开发、部署和使用数据密集型和下一代技术(包括人工智能)所需的计算性能和功率的提升,导致了全球电力需求的近期增长。据估计,如果不提高效率,到 2035 年全球电力需求将增长 50% 5 。随着机器学习模型的快速发展,老化的电网目前还无法处理人工智能的计算密集型工作负载。科技行业的能源使用量约占全球排放量的 1.7% 6 ,而人工智能的计算需求每 100 天翻一番 7 ,如果社会要支持这项技术的可持续发展,那么支撑人工智能发展的基础设施必须更新。
前悬架铝密集型虚拟轴双叉骨。高强度钢线圈弹簧,空心抗滚杆。具有独立压缩和弹力控制的自适应阻尼器在500Hz(用于驾驶模式的唯一校准)。后悬架铝密集型多链接。高强度钢线圈弹簧和防滚条。具有独立压缩和弹力控制的自适应阻尼器在500Hz(用于驾驶模式的唯一校准)。转向类型的电辅助机架和小齿轮,13.0:1中心比,2.2转锁锁(用于驾驶模式的唯一校准)。制动转子和卡尺