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World File Search System普林斯顿
什么是 Geo-Exchange？ - 普林斯顿设施
作为实现零碳足迹（到 2046 年实现净零排放）目标的一部分，普林斯顿大学正在对地热交换技术进行后勤和财务方面的投资。创建和将系统转换为地热交换技术（见另一面）的项目范围非常广泛，其容量足以为整个校园提供服务，这将使普林斯顿大学能够逐步淘汰不可再生能源，包括目前用于产生蒸汽热和电力的天然气。钻孔、安装新管道和改造旧建筑系统可能会产生噪音和污染。我们保证，钻井将停止，我们对地热交换的承诺将使我们更接近净零排放，并成为可能实现的典范。
位置作为资产 - 普林斯顿大学
个人的所在地决定了他们的工作和教育机会、便利设施和住房成本。我们将个人的地点选择概念化为投资“地点资产”的决定。该资产的当前成本等于该地点的租金，未来通过更好的工作和教育机会获得回报。与任何资产一样，地点资产的储蓄者通过前往未来回报率高的昂贵地点将资源转移到未来。相反，借款人通过前往几乎没有其他优势的廉价地点将资源转移到现在。持有地点资产取决于它与其他资产的比较，不同之处在于地点资产不受借款限制。我们提出了一个动态位置模型，并推导出代理人在经历收入冲击后的流动选择。我们记录了位置的投资维度，并使用来自纳税申报表的法国个人面板数据确认了我们理论的核心预测。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
Chem Soc Rev -Macmillan Group-普林斯顿大学
蛋白质以及RNA和DNA包括生物体中三种基本生物分子的类别之一。由于可能进行转录后和翻译后多元化的潜力，因此细胞蛋白质组被认为是巨大的，因此每个蛋白质成型机构保持独特的结构和功能。1这种广泛的生物分子的调色板几乎在每个细胞过程中都起作用，从而在基因和表型之间提供了至关重要的联系。通过构成其相互作用组的一组蛋白质（称为蛋白质 - 蛋白质相互作用）之间的相互作用，这种巨大的多样性进一步增加了。2具体，这些蛋白质的空间定位称为其微环境（图1）。在离散的细胞微环境中，PPI在调节细胞功能和生长中起着至关重要的作用。3这些
普林斯顿净零美国项目
除了服务需求外，满足每项服务需求的技术存量也会受到跟踪，并预测其未来发展。存量的组成按年份和技术进行跟踪，每种组合都有独特的服务效率，也可能因地域而异，热泵效率就是一个例子。总能源需求可以通过将服务需求除以服务效率，并对每个服务需求类别（在模型中称为需求子部门）求和来计算。最终能源需求的燃料类型（例如电力或管道天然气）将取决于所部署的技术，并会因地域、应用甚至一年中的时间而异，电力就是这种情况。
贸易政策对工业和劳动地点的定量影响，感谢戴夫·唐纳森，吉恩·格罗斯曼，戈登·汉森，山姆·科尔图姆，托马斯·桑普森和埃斯特万·罗西·汉斯伯格的有用对话和评论。电子邮件的通信：lorenzo.caliendo@yale.edu，fxp5102@psu.edu。我们感谢苏祖基（Yuta Suzuki）的出色研究援助。费尔南多·帕罗（Fernando Parro）感谢普林斯顿大学（Princeton University）的国际经济学部门进行了这项研究的一部分。
我们评估了贸易政策对跨太空企业位置和随着时间的推移的位置的定量影响。我们开发了一个多国家，多部门动态的通用均衡贸易和空间模型，通过工人的前瞻性决策在何处提供劳动，企业的前瞻性决策，涉及在哪里定位生产，内源性资本结构积累，以及与部门链接的中级商品的贸易。我们使用跨部门和位置的企业人口统计数据将模型带入数据。我们使用该模型来研究贸易保护主义是否可以恢复美国制造业和公司的下降趋势；及其对跨空间和随着时间的生产位置的影响。我们以2018年美国与其主要贸易伙伴之间的进口关税提高为模型。我们发现，贸易政策的这些变化可能会导致制造业和公司的制造业持续增加。但是，这些影响不会恢复制造业和公司的长期下降。重要的是，生产的搬迁是以较高的价格成本，较低的家庭福利和对跨太空公司进入的企业的异质作用的成本。
普林斯顿岛电网白皮书 2020 年 7 月
选址主要围绕能源消耗历史、校园用电负荷、预算要求、目标回收期、战略目标、弹性规划、可用的可再生能源和能源存储选项等变量。在订购任何产品之前，研究团队模拟了多种配置选项，以便根据当前和未来预期需求，最佳地优化太阳能电池和蓄电池的尺寸。研究专家还在电力系统优化和高级建模领域为外部客户提供咨询。使用西门子 PSS® Portfolio 电力系统等工具，工程师和操作员能够模拟、分析、建模和创建输电、配电和工业电力系统的数字孪生。用户可从准确、高效的电力系统分析中受益，同时满足技术、监管和经济行业要求。此类咨询服务和工具现已面向企业、医疗机构、大学和市政当局开放。
第 1 章 - 普林斯顿大学
飞行已经变得如此普遍，以至于我们往往认为飞行的许多细节都是理所当然的。然而，飞行是一个复杂的过程，涉及平衡、稳定性和控制一个设计既复杂又优雅的机器。所有飞机都受相同的物理规则支配，但它们的运动细节可能大不相同，不仅取决于飞行器的形状、重量和推进力，还取决于其结构、控制系统、速度和大气环境。本书介绍了飞机的飞行动力学，特别关注用于分析、模拟、飞行品质评估和控制系统设计的数学模型和技术。在本章中，我们介绍了大多数飞机共有的基本配置组件（第 1.1 节），并通过对当代飞机的描述提供了说明性示例（第 1.2 节）。第 1.3 节介绍了全书使用的符号，并提供了一个基于纸飞机飞行的介绍性示例。
牙买加和票面价值体系 - 普林斯顿 IES
1976 年 1 月，国际货币基金组织临时委员会在牙买加召开的会议上，提议对基金组织《协定》进行修改。这些修改受到了褒贬不一的评价。批评者的看法在很大程度上取决于他们如何解读布雷顿森林体系最初的妥协方案——所谓的平价体系。一些人认为，当基金组织的主要成员国实行浮动汇率时，这一体系似乎就崩溃了，而牙买加最终通过使浮动合法化而“埋葬”了布雷顿森林体系。另一些人反对这种解释，他们指出，临时委员会继续支持“稳定但可调整”的汇率体系，而这正是布雷顿森林体系试图实现的目标。根据新的第四条，基金组织将使浮动合法化。但临时委员会实际上并不鼓励通过浮动汇率进行调整，或者只在极少数严重不平衡的情况下才鼓励这样做，而旧制度也允许通过平价调整来改变汇率。因此，认为牙买加容忍浮动似乎构成了对平价体系的根本背离，这种印象可能并不完全合理。委员会承认既成事实，但试图通过制定强调汇率稳定性而非灵活性的指导方针，使管理浮动“安全”。然而，必须承认，新的第四条甚至允许自由浮动，因为它容忍“成员国选择的其他汇率安排”（第条第 2 款）。这项新条款是美国人等支持灵活性的人和法国等希望尽可能坚持稳定平价的人之间的妥协。然而，每当提到浮动时，人们都会清楚地感觉到，浮动是指管理浮动，而不是自由浮动。管理浮动可以如此管理，使系统接近平价制度，因为平价一直被认为是可调整的。虽然以下几页主要涉及管理浮动的问题，但它们也将考虑国际流动性储备，因为除非我们采用自由浮动的国际支付系统，否则调整和流动性问题仍然是相互关联的，而这在定义上对官方国际储备毫无用处。我认为，接受拟议的新第四条将倾向于保留旧平价制度的一些主要缺点