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审查电力局对第 6 部分提出的修订建议
- 定价方案缺乏清晰度——在仔细研究了管理局的配电连接定价方案后，我们仍不清楚管理局究竟在提议什么。我们还研究了拟议的《规范》修正案，并提炼出我们认为可以以“通俗易懂的英语”方式解释这些修正案的内容。我们下面关于定价的评论是基于这种解释。然而，拟议的《规范》修正案含糊不清。我们已经确定了对《规范》修正案的解释，但可能还有其他解释，我们无法将《规范》措辞与管理局的提案文件相协调。我们对定价方案的主要建议是：
人工智能管理要点 - 公众咨询发布日期
在过去的几年中，出现了大量旨在帮助组织有效管理 AI 系统的标准和框架。虽然这些资源提供了重要的指导，但我们与行业的接触表明，许多组织发现驾驭这种环境并利用这些资源具有挑战性。为了解决这个问题，DSIT 开发了 AIME，为企业提供实际支持和更大的清晰度。AIME 从现有的 AI 法规、标准和框架中提炼出关键原则，为组织提供可访问的资源，以评估和改进其 AI 管理系统和实践。
旅游体验维度及其对旅游者满意度影响分析
摘要 在信息技术与旅游融合的时代，增强现实（AR）旅游产品所带来的体验是否能满足游客的需求成为业界和学术界关注的焦点。以厦门方特梦幻王国“梁山伯与祝英台”AR旅游项目为例，通过实地调研、问卷调查等方法，提炼出增强现实技术对游客体验影响的三个维度：情感体验、娱乐体验和审美体验。同时，进一步分析了三个维度对游客满意度和行为意向的影响。通过回归分析得出三个维度对游客满意度和行为意向均有正向显著影响。最后提出了建议。
PPHA 58101 经济分析 1 课程大纲
我们将使用理论模型和应用来实现这些目标。我们使用模型是因为它们有助于我们提炼出支配特定经济形势的基本特征和经济力量。模型使我们的思维更加严谨，有助于提高我们对经济现象的直觉。我们将通过讨论模型如何为应用经济和政策问题提供信息来说明模型的价值和局限性。我经常会从能源和环境经济和政策领域中引用应用。我之所以关注这一政策领域，是因为：(1) 向全球人口提供负担得起的、可靠的能源，同时最大限度地减少环境危害，是人类面临的重大挑战之一；(2) 我自己的研究重点是能源和环境，这使我能够更好地讨论这些问题。话虽如此，在本季度，我们将借鉴各种主题领域的例子，包括不平等、教育、住房市场和 COVID-19。
质量管理中的 40 条创新原则
TRIZ 的创始人 Genrich Altshuller 从技术专利中提炼出 40 种发明解决方案模式，即 40 条发明原理。进一步发现，40 条原理不仅适用于每个技术领域，包括建筑、计算机软件、微电子、食品生产，还适用于非技术领域 - 生物学、农业、商业、管理、营销、社会关系、教育学等 [1-10]。所有引用的例子都表明，40 条原理是人类创造力的基本、普遍和强大的工具。显然，40 条原理的例子可以在通信、大众媒体、文学、艺术、体育、医学、司法、军事、外交、政治和人类活动的其他领域中找到。
木工课上的经验：培养设计能力
丹妮拉·K·罗斯纳 华盛顿大学 人本设计与工程系 华盛顿州西雅图 dkrosner@uw.edu 摘要 本文介绍了华盛顿州汤森港一个微型房屋建设项目中为期 18 个月的木结构民族志研究。这个案例揭示了定义项目的复杂而持续的过程，人们在其中学习想象、创造并最终维护活材料。这个案例阐明了与活材料交互设计的性质和范围，这个领域对新材料、可持续设计和数字制造的人本交互学术研究越来越重要。从这个项目中，我们提炼出五条使用活的有限材料进行设计的教训。最后，我们讨论了人本交互的三个新兴领域：材料回收设计、与非人类参与者合作以及将材料属性作为原型制作场所。
技术空间分析
世界正处于数字化转型之中。数字技术的普及和使用日益加强，从根本上改变了组织和经济。然而，“数字化转型”的概念在理论和实证上都还不够明确。本文将数字化转型的概念嵌入到关于技术革命和新熊彼特创新理论的同时辩论中，从理论上重新思考了数字化转型的叙述。从实证上讲，本文通过分析知识密集型服务业中关键的初创企业和规模化企业的技术构成来具体说明数字化转型。通过对来自近实时 Dealroom.co 数据库的 40,754 家初创企业和规模化企业进行技术空间分析，我们分析了哪些技术和应用领域目前正在融合，提炼出数字化转型的关键要素。本文得出的结论是，数字技术的传播通常是间接的，通过将技术先锋与应用领域连接起来的“关键支持技术集群”进行。
基于模型的贝叶斯探索终身强化学习
我们提出了一种基于模型的终身强化学习方法，该方法估计分层贝叶斯后验，提炼出不同任务之间共享的共同结构。学习到的后验与基于样本的贝叶斯探索程序相结合，提高了跨一系列相关任务学习的样本效率。我们首先分析了有限 MDP 设置中样本复杂度和后验初始化质量之间的关系。接下来，我们通过引入变分贝叶斯终身强化学习算法将该方法扩展到连续状态域，该算法可以与最近的基于模型的深度 RL 方法相结合，并表现出后向迁移。在几个具有挑战性的领域的实验结果表明，我们的算法比最先进的终身 RL 方法实现了更好的前向和后向迁移性能。1