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World File Search System激励机制
智能适配
摘要 光伏发电应如何获得报酬？由于世界各地实施的报酬制度差别很大，光伏发电企业提供的价值和获得的价值之间似乎存在脱节。本文介绍了一种价值转移机制，即智能上网电价 (SmartFiT)，旨在反映光伏发电提供的本地价值。拟议的 SmartFiT 保留了上网电价成为世界上最成功的光伏报酬制度的属性——简单性和可预测的、可靠的长期合同——但它在几个基本方面有所不同： 它基于本地提供的价值；因此它不是一种激励机制，而是一种价值转移机制。 长期的最终结果受到控制——因为可以在任何光伏渗透水平上本地推断价值，所以可以长期规划高渗透率的 SmartFiT 而不会造成中断。 有市场节流控制来确保安装率与任何所需的长期渗透计划相匹配。
探索离岸能源创新的议程
，即可追求能源过渡，可预见的海上风能向2050年的大规模增长迫使学者和决策者开始考虑其在更广泛的海上能源系统中的整合。技术创新和空间政策的进步对于促进离岸系统集成都是必要的。这项研究借鉴了议程制定理论，以探索影响荷兰海洋空间规划实践中三个离岸储能和运输概念的优先级储能和运输概念的障碍和机会。调查结果表明，尽管存在各种议程的领域，但它们旨在既有既定利益相关者的投入，包括石油和天然气和海上风力部门。此外，短期（2030年）政府固定和长期歧义的歧义也阻碍了优先级。因此，需要提供支持机构，提供监管确定性和可靠的激励机制，同时保持适应性的迫在眉睫的不确定性，以追求能源过渡所需的系统整合。
设计人力资源管理中的公平人工智能
企业最近已将人工智能引入人力资源管理（HRM）以评估员工的工作绩效评估。然而，在这样一个多个利益相关者以不同的激励机制复杂地交织在一起的人力资源管理环境中，设计反映一个利益相关者群体（例如企业、人力资源经理）需求的人工智能是有问题的。我们的研究旨在调查利益相关者在人力资源管理中围绕人工智能存在哪些矛盾，并探索平衡这些矛盾的设计解决方案。通过与不同的利益相关者（包括员工、雇主/人力资源团队和人工智能/业务专家）开展以利益相关者为中心的参与式研讨会，我们发现了五个主要矛盾：1）对公平性的不同观点，2）人工智能的准确性，3）算法及其决策过程的透明度，4）算法决策的可解释性，5）生产力与不人道之间的权衡。我们提出以利益相关者为中心的设计理念来解决这些紧张局势，并进一步讨论如何促进工作场所各利益相关者之间的和谐。
齿轮噪声和振动——文献综述
齿轮噪声与振动——文献综述 Mats Åkerblom mats.akerblom@volvo.com Volvo Construction Equipment Components AB SE–631 85 瑞典埃斯基尔斯蒂纳 摘要 本文是对齿轮噪声与振动文献的综述。 它分为三个部分：“传动误差”、“动态模型”和“噪声与振动测量”。 传动误差 (TE) 被认为是齿轮噪声和振动的重要激励机制。 传动误差的定义是“输出齿轮的实际位置与齿轮传动完全共轭时其所处位置之间的差”。 由齿轮、轴、轴承和变速箱壳体组成的系统的动态模型对于理解和预测变速箱的动态行为很有用。 在通过实验研究齿轮噪声时，噪声和振动测量以及信号分析是重要的工具，因为齿轮会在特定频率下产生噪声，这与齿数和齿轮的转速有关。关键词：齿轮，噪声，振动，传动误差，动态模型。
在共同开发的长期公共和私人投资的映射中
这项研究提供了由不同参与者为研发贡献的资金映射以及COVID-19-19疫苗的生产能力的扩展，重点是欧盟授权的疫苗。进行了九种疫苗。发现，政府（主要是美国（一些非营利性实体））果断地支持公司投资，无论是针对研发，制造业还是两者兼而有之90亿欧元，即平均每疫苗赠款十亿欧元，但是，公司之间的差异很大。此外，通过提前购买协议将近210亿欧元分配给公司。虽然通过预先购买协议的欧盟和MS支持是冒着疫苗生产风险的关键，但与美国联邦政府相比，欧盟和MS支持在直接支持研发中的作用是微不足道的。这项研究评估了对SARS-COV-2未来关注和可能其他冠状病毒的SARS-COV-2未来变体进行研发的必要性。强调了当前市场失败后，建议对公共利益的新激励机制进行研发，以授予股权和可及性，并符合风险的奖励。
Credo AI：人工智能治理和风险管理平台在人工智能革命中开辟新前沿
负责任地实施人工智能取决于我们。企业需要有一个整体的治理框架来保护自己，从设计和开发到生产和持续的整个人工智能生命周期。根据 IDC 于 2021 年 9 月进行的未来企业弹性和支出 (FERS) 调查 — 第 8 波，在全球范围内，组织范围内的保证工作正在迅速成熟。政府越来越多地采取与公平使用人工智能相关的行动，将推动对负责任的人工智能软件和治理的更多投资。根据同一项调查，在全球范围内，IT 支出高于最初预算的企业的保证成熟度更高。总体而言，IDC 的研究强调，企业正在寻求持续的人工智能治理来扩展人工智能、合规的人工智能/机器学习部署以及对合规数据的访问。然而，他们无法做到这一点，原因如下：缺乏黄金标准和政策、无法审计合规的人工智能、人工智能专业知识存在巨大差距、缺乏持续治理工具以及激励机制错位。
PBR 国家工作组跟踪国家发展...
• 州长于 2019 年 5 月 30 日签署 SB19-236 成为法律。听证专员 John Gavan 在 19M-0661EG 程序中做出的决定编号 R20-0052-I 确定了第一位公共利益相关者将于 2020 年 2 月出席。 • 2019 年 12 月 5 日，委员会启动调查 (19M-0661EG)，以收集信息并探索 PBR 和基于绩效的激励机制 (PIM)。根据 SB 236 的要求，该程序于 2020 年 11 月向立法机关提交了一份报告，以探索将公用事业运营、支出和投资与公共利益目标相结合的方案，包括安全性、可靠性、成本效益、减排和分布式能源资源的扩展。 • 该研究（2020 年：对科罗拉多州 PBR 的调查（§40-3-117，CRS））于 2020 年 11 月完成，确定委员会当时不会推进 PBR 框架；但是，公用事业公司仍在其案件中使用替代费率设计的各个方面。例如，Xcel Energy 正在实施一项收入脱钩调整试点计划，该计划将于 2023 年结束。状态/最新发展
公私合作伙伴关系促进外层空间创新。
随着公共和私人机构认识到太空探索作为经济增长催化剂的作用，预计各种创新领域将成为太空经济的驱动力。这些包括太空运输、太空制造、生物生产、太空农业、核发射和推进系统，以及卫星服务及其维护。然而，目前太空作为一种开放资源和全球公地的性质，为太空产品和服务的激烈竞争带来了系统性风险，这可能导致“公地悲剧”困境。在各国争夺太空探索价值的竞赛中，NASA、美国研究型大学和私营公司可以通过在公私研发伙伴关系 (PPRDP) 结构中进行合作来避免任何协调失败。我们提出了一种基于多中心自治治理原则的结构，其中包括分散的自治组织框架和专门的研究集群。通过促进特定参与成员之间的激励机制协调，PPRDP 可以发挥关键作用，通过创造积极的知识溢出效应和集聚外部性，以及采用可能模糊基础研究和应用研究之间区别的非线性分解范式来刺激开源研究。
中国的政策试验：政策学习的政治经济学
许多政府都以各种形式开展政策试验，以解决不确定性并促进学习。然而，人们对政策试验的特征以及试验结构如何影响政策学习和政策结果了解甚少。我们旨在描述和理解中国自 1980 年以来的政策试验，这是近代历史上规模最大、最系统的试验之一。我们收集了过去四十年在中国进行的政策试验的全面数据。我们发现了三个主要结果。首先，超过 80% 的试验在地方经济发展方面表现出积极的样本选择，其中很大一部分可以归因于不同政治层级的激励机制不一致。其次，地方政客投入更多资源以确保试验成功，而当政策推广到全国时，这种努力是无法复制的。第三，中央政府没有充分考虑到样本选择和战略努力的存在，从而影响政策学习并扭曲源自试验的国家政策。综合起来，这些结果表明，虽然中国的官僚和体制条件使得如此大规模的政策试验成为可能，但复杂的政治环境也可能限制政策学习的范围和方向。
容量市场和纯能源市场
• CM 容易过度采购。关键决策必须由面临不平衡激励的中央机构做出。他们通常会谨慎行事，因为任何以断电形式出现的故障都是显而易见的，而过度建设的成本则更难看到。 • CM 创造的激励机制较弱，无法选择最具成本效益的供应和需求响应方案组合。这是因为中央机构将显著影响资源组合，但并不直接承担其决策的成本。例如，中央机构需要决定每台风力发电机的铭牌容量中有多少比例将符合固定容量的条件。事实上，答案取决于发电机的位置以及该地区的风力模式与其他地区的风力模式的关联程度等因素。但由于更详细的评估很复杂，中央机构可能更喜欢简单的“一刀切”规则。这反过来会鼓励各方投资于反映 CM 规则的资源组合，而不是真正以最低成本提供固定容量的组合。 • 由于决策和处方高度集中，CM 无法促进和奖励创新——这是长期节省成本的最重要来源。