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World File Search System案例研究
Gundersen Health 案例研究 vs3.docx
医疗保健设施是美国能源消耗最大的机构之一，其能耗占美国商业建筑总能耗的近 10% 3 。因此，高效管理能源是实现脱碳的重要一步。冈德森医疗系统是美国最早采用能源管理计划的机构之一 4 。CSB 与冈德森医疗系统合作，确定能源管理带来的有形和无形效益，更具体地说，对爱荷华州迪科拉的冈德森门诊部进行改造，采用节能、低温室气体排放措施；并在威斯康星州斯巴达新医院大楼的设计和建造中纳入低温室气体排放措施。ROSI™ 框架模型用于量化这些效益并计算投资回报率。
量子振幅估计案例研究
摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标，用于描述量子计算机的计算能力。近年来，它呈指数级增长。在本研究中，我们将假设这种情况仍然如此，并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的，该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计，可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来，这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测，并表明，如果没有重大突破，作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
极端降雪验证中的阿拉斯加案例研究
Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。 J. 气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。J.气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。
人工智能聊天机器人在编程教学中的机遇与挑战：中部和中部高地地区的案例研究
摘要 近年来，人工智能技术的发展对教育产生了巨大的影响。特别是人工智能聊天机器人，如ChatGPT、Gemini、Bing chat、GitHub Copilot……为学习者和教师提供了有趣的机会和挑战。因此，决定可以和应该利用哪些机会，以及如何克服或减少这些工具可能给教学带来的挑战，是一个值得关注的问题。本文采用文献综述和半结构化访谈的方法，调查了中部和西部高地地区一些教授编程相关科目的IT教师和讲师对人工智能聊天机器人为编程教学带来的潜在机遇和挑战的看法，以及他们对在人工智能聊天机器人变得突出和普遍时，教学中需要做出哪些调整以应对机遇和挑战的看法。在当今快速变化的数字化转型格局中，从人工智能聊天机器人工具中获取优势至关重要且紧迫。 1. 课程
莫纳什大学：微电网项目案例研究（最终）
Monash Microgrid将是一个多功能平台，可从各种可再生能源接收和存储能源。它将在克莱顿校园中纳入20座建筑物，包括3.5兆瓦的需求，1兆瓦的太阳能光伏，电池存储1 MWH和2个EV充电站。我们将能够控制何时以及如何使用能量，这意味着我们可以在高峰时段减少需求并折磨网络。它也将有助于稳定更宽的网格，从而使其更具弹性。这将使更广泛的社区受益，尤其是在极端天气事件中。与全球科技公司Indra合作，Monash正在开发区域量表Microgrid
嵌入组织中的能量优化：瑞士分散可再生能源系统的案例研究
分散的可再生能源系统（DRES）将可再生能源与能源有效的建筑技术整合在一起，并代表了可持续建筑环境的重要工具。鉴于其技术复杂性，DRE还包括全面的监测系统，可提供重要的机会来优化能源流量并提高能量效率。由于这些原因，研究开发了一系列自动化优化模型和算法，例如关联规则挖掘或故障检测诊断。迄今为止，在这些高级和自动化技术的哪些条件下仍不清楚，最好将其集成以优化DRE。本文提出了一个互补的行业观点，借鉴了瑞士最先进的DRE之一的优化活动的深入案例研究。在五年中，某些优化措施有助于将能源消耗降低55-60％。然而，其他措施的优化能力尚不清楚。案例研究表明，尽管技术方面引起了优化的潜力，但组织方面已经阻止了科学算法的应用，或者至少延迟了科学算法的应用，因此阻碍了这种优化潜力的实现。这些发现呼吁研究人员更好地将技术和运营方面更好地整合到能源系统的优化中，并为决策者，投资者和能源计划者提供重要建议。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
案例研究：设置定期报告和 PAR 分析的数据管道
Technovative Consulting 成功帮助这家位于浦那的 NBFC 设计并实施了全面的数据管道解决方案，用于定期报告和 PAR 分析。通过自动化数据工作流程、引入实时跟踪和提高报告准确性，NBFC 能够增强其风险管理、运营效率和决策能力。该解决方案为该公司提供了可扩展、高效的基础设施，不仅改善了其黄金贷款组合的管理，还使其随着业务的扩展而为未来增长做好准备。
德国战间经济案例研究（1919-1935）
摘要 本文全面考察了经济政策不确定性在塑造两次世界大战之间德国历史轨迹中所扮演的角色。中心论点认为，经济政策不确定性是这一动荡时期的一股重要不稳定力量，这一命题通过定性和定量证据的结合得到了证实。基于历史报纸记录的定性调查揭示了由于对财政、货币和赔偿政策的不确定性，企业和家庭都犹豫不决。在不确定的时期，企业由于不可逆转的成本高而推迟投资，而家庭则采取“观望”的态度，推迟消费决策。这种不确定性源于对国家方向的不明确，削弱了创造的乐趣和商业热情，导致经济动力减弱。在定量方面，本研究结合向量自回归分析构建了一种新颖的基于报纸的不确定性指数，建立了经济政策不确定性与一系列不利宏观经济后果之间的弹性联系。值得注意的是，高达三分之一的整体宏观经济波动可归因于 1925 年至 1935 年间围绕经济政策的普遍不确定性。因此，本研究表明，不确定性的面纱笼罩着德国战间经济，阻碍了第一次世界大战后的可持续复苏。