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地月周期轨道在空间领域感知方面的初步可行性评估
当应用于地月轨道模式时，利用经典的地面和/或太空传感器在近地空间执行空间领域感知 (SDA) 变得越来越困难。因此，地月周期轨道被提出作为填补这一能力空白的一种手段。虽然周期轨道有许多用途，但这项工作评估了各种地月周期轨道在样本 SDA 任务架构中的有效性。具体而言，对地月空间内几种不同类型的周期轨道进行了建模，以评估它们在跟踪/监视围绕 L1 拉格朗日点的 Lyapunov 轨道上均匀分布的两颗假想卫星方面的各自有效性。所分析的轨道是在圆形限制三体问题 (CR3BP) 中建模的。还介绍了在过渡到双圆限制四体问题 (BCR4BP) 时保持相同轨迹所需的推进剂。为了比较从 CR3BP 过渡到 BCR4BP 等更高保真度模型时的轨道维护成本，我们寻求实施多种动力学模型。概念性空间对空间传感器用于确定 SDA 任务周期轨道几何的限制，该限制与范围、能力和太阳/地球/月球排斥角有关。视觉星等用于确定目标是否可见。结果列表与地月 SDA 最有效周期轨道的建议一起呈现。
日前和自动频率恢复储备市场上电池存储系统竞标的经济评估
在未来的电力系统中，低碳技术不仅要提供发电，还要提供频率稳定。电池系统是填补这一空白的一个有前途的解决方案。然而，有关其收入潜力的不确定性可能会阻碍投资。因此，我们应用基于代理的电力市场模型 AMIRIS 来模拟日前市场和自动频率恢复储备市场。为了演示模型设置，我们选择了可再生能源占比较高的场景。首先，我们使用 2019 年德国的历史市场数据对我们的模型进行回测。模拟结果的平均日前价格为 39.20 欧元/兆瓦时，接近历史价格 38.70 欧元/兆瓦时。其次，我们在 2030 年的情景下对这两个市场进行建模。模拟的日前市场价格平均高于今天观察到的价格，尽管我们发现大约 550 小时/年负载完全由可再生能源覆盖。模拟价格的方差与历史值相比略高。备用容量市场的竞标源自不参与日前市场的机会成本。这导致正备用价格高达 45 欧元/兆瓦，而负备用价格为 0 欧元/兆瓦。最后，我们评估电池存储的收入潜力。与 2019 年相比，我们看到日前市场的经济潜力有所提高，重要性也有所增加。高功率电池存储表现最佳，而往返效率的提高只会略微提高收入。尽管在德国进行了演示，但所提出的模块化方法可以适应国际市场，从而实现全面的电池存储评估。
能源仲裁指南
《全球仲裁评论》很高兴出版《能源仲裁指南》。对于那些不熟悉 GAR 的人来说，我们是国际仲裁专家的在线家园，告诉他们需要知道的一切重要信息。大多数人知道我们的每日新闻和分析服务，但我们还提供更多内容——技术书籍和评论、会议和便捷的工作流程工具，仅举几例，内容比新闻报道的需要更深入。（请访问 www.globalarbitrationreview.com 查看我们的全部产品。）《能源仲裁指南》第五版就是这样一本。由于 GAR 对国际仲裁界如此重要，我们经常会注意到文献中的空白。《能源仲裁指南》是发现这种空白的第一个例子，在许多领先公司和个人的帮助下，我们成功地填补了这一空白，这本指南具有持久的吸引力，我们对此感到高兴。如果您觉得它有用，您可能还会喜欢 GAR 指南系列中的其他书籍。它们以同样实用的方式涵盖了建筑、采矿、并购后纠纷、知识产权、辩护、损害赔偿以及裁决的挑战和执行。我们还有一本引证手册——UCIA（国际仲裁中的通用引证）。我谨代表整个 GAR 团队感谢我们的编辑——Bill Rowley、Doak Bishop 和 Gordon Kaiser——为这个项目投入的精力，以及我的制作同事们，感谢他们以极大的热情实现了我们的集体想法。
CBH Homes 心系山谷 - 指南
根据艺术家协议，CBH Homes 将获得与艺术品相关的知识产权，使 CBH、其附属公司和赞助商有权推广、宣传和创作艺术品衍生作品（如 T 恤、贴纸和其他促销品）。艺术家将保留足够的权利来推广艺术品作为艺术家作品集的一部分。如果艺术家的心形设计未获批准评估和考虑，或未被选为 CBH Homes 的“Hearts Across the Treasure Valley”活动展览，CBH Homes 应将艺术家设计的全部权利、所有权和利益转让给艺术家。艺术家将有两个月的时间来完成他们的设计并将雕塑归还给 CBH Homes。艺术家应领取空白的玻璃纤维心形雕塑并在自己的空间或工作室中进行创作。首次领取时，艺术家将获得 2,000 美元酬金中的前 1,000 美元。一旦完成的心形被归还并且符合商定的设计，艺术家将收到 1,000 美元的余额。如果艺术家无法在商定的时间内完成心形，他们将丧失剩余的 1,000 美元余额，心形必须在 3 个工作日内归还，并且原始的 1,000 美元付款也可能被没收。选定的艺术家将作为独立承包商获得报酬，并需要提供 W-9。艺术家将收到 1099 作为报酬。选择过程以下是选择艺术家的一些方法：
势能环境中的运动过渡...
要遍历具有较大障碍的三维地形，必须跨不同模式过渡。但是，对陆地运动的大多数机械理解都涉及如何生成和稳定近态状态的单模运动（例如步行，跑步）。我们对如何使用物理互动来实现强大的运动转变了解一无所知。在这里，我们使用简化的模型系统来审查我们通过发现多腿运动过渡的巨大原理来填补这一空白的进展，这些模型系统代表了复杂的三维领域的独特挑战。非常明显的是，通过使用势能景观方法对运动型 - 地形相互作用进行建模，从不同的模型系统中出现了一般的物理原理。动物和机器人的刻板运动模式受到物理相互作用的约束。运动过渡是随机的，在景观上的稳定，障碍物的横断过渡。可以通过馈送前进的自我启动来诱导它们，并通过反馈控制的主动调整来促进。我们系统研究的一般物理原理和策略已经在简单模型系统中提高机器人性能。仍在更好地了解运动转变的智能方面以及如何从抽象的Challenges的简单景观中构成复杂三维地形的大规模势能景观。这将阐明神经力学控制系统如何介导物理相互作用以产生多条纹运动转变并导致生物学，物理，机器人和动态系统理论的进步。
橙色（柑橘sinensis）种子的生态友好影响...
摘要：通过橙（柑橘Sinensis）种子提取物抑制铝在2 M盐酸溶液中腐蚀的抑制作用，已经通过体重减轻，温度和氢进化方法研究了。从减肥测量结果中获得的结果表明，西梭菌表现出良好的腐蚀抑制作用，因为它大大降低了盐酸溶液中铝的腐蚀速率，在30°C下，在5 g/L提取物浓度下达到了82.69％的最高抑制效率。随着温度从30°C增加到40°C，抑制效率的提高。通过温度测定方法对数据进行分析表明，在提取物相对于空白的情况下，反应数量降低。在5 g/L提取物浓度下，获得的最高抑制效率为69.9％。与空白相比，在提取物存在下，在腐蚀过程中从腐蚀过程中进化而来的氢气体积急剧减少。该方法记录的最高抑制效率在30°C下为5 g/L提取物浓度为89.80％。sinensis种子提取物的腐蚀抑制特性可以归因于植物化学物质的存在，植物化学物质吸附在金属表面上，并通过侵袭性离子阻止其攻击。化学吸附过程，用于吸附丝酵母提取物上铝表面。在铝表面上吸附在铝表面上，遵守兰木尔的吸附等温线。
美国非营利部门的健康状况
健康的非营利部门对于所有人都能茁壮成长的美国社会至关重要。非营利组织为国家提供了很大一部分医疗保健、高等教育、环境管理、人力服务、艺术和文化，以及繁荣社区所必需的其他重要服务。非营利组织也是美国最值得信赖的机构之一，依靠它们制定更好的政策并在当地社区取得更好的成果。尽管非营利组织规模庞大、经济影响力大、具有推动系统变革的力量，但尚未对该部门的健康状况进行定期、及时的评估，导致部门领导人、政策制定者和其他利益相关者对非营利部门的状况一无所知。在过去两年的疫情期间，随着该部门在就业、财务和服务需求方面经历了重大波动，填补这一知识空白的必要性变得更加明显。《美国非营利部门独立部门健康状况：季度评论》旨在通过及时提供有关美国非营利部门当前健康状况的两个关键维度的信息来弥补这一知识空白：经济的非营利部分和非营利工作。 2020 年和 2021 年秋季发布的年度《美国非营利部门健康状况报告》还包含有关该部门健康状况的其他方面的信息，包括治理、公众信任、公共政策和倡导。重要的是，独立部门发布的所有季度和年度报告不仅包含数据和分析，还包括非营利组织领导者和政策制定者可以探索的想法或行动，以加强美国非营利部门的整体健康状况。
三、人工智能与经济：对央行的影响
大型语言模型 (LLM) 的出现使生成式人工智能 (gen AI) 成为热门话题。LLM 改变了人们与计算机交互的方式——从代码和编程接口转向普通文本和语音。这种通过普通语言进行交流的能力以及 gen AI 类似人类的内容创建能力已经吸引了我们的集体想象力。从表面来看，最新 AI 模型的底层数学遵循了早期计算机科学家所熟悉的基本原理。单词或句子被转换成数字数组，使其适合计算机擅长的算术运算和几何操作。新功能是能够将大规模数学顺序带入日常非结构化数据，无论是文本、图像、视频还是音乐。最近的 AI 发展得益于两个因素。首先是大量数据的积累。最新的 LLM 利用了互联网上可用的全部文本和视听信息。其次是最新一代硬件的强大计算能力。这些元素将人工智能模型变成了高度精确的预测机器，具有检测数据模式和填补空白的非凡能力。关于增强模式识别是否足以接近“通用人工智能”（AGI），使人工智能具有完全类似人类的认知能力，人们正在展开激烈的争论。无论能否实现 AGI，将结构强加于非结构化数据的能力已经在许多任务中释放了新功能，而这些功能是前几代人工智能工具无法实现的。1 新一代人工智能模型可能会改变许多活动，并对更广泛的经济和金融体系产生深远影响。同样重要的是，这些相同的能力
基于条件的飞机机队维护计划优化模型比较研究
摘要：在考虑一组系统的健康预测的同时，在破坏性环境中对飞机机队进行基于条件的维护 (CBM) 调度是一个非常复杂的组合问题，鉴于健康预测中包含的不确定性，该问题变得更具挑战性。此类问题属于不确定条件下资源受限调度问题的大类，通常使用混合整数线性规划 (MILP) 公式来解决。虽然 MILP 框架非常有前景，但问题规模可以随着考虑的飞机数量和考虑的任务数量呈指数级增长，从而导致计算成本显着增加。人工智能的最新进展已经证明了深度强化学习 (DRL) 算法能够缓解这种维数灾难，因为一旦 DRL 代理经过训练，它就可以实现维护计划的实时优化。但是，不能保证最优性。文献中尚未讨论 MILP 和 DRL 公式在飞机机队维护调度问题中的比较优点。本研究是对这一研究空白的回应。我们对 MILP 和 DRL 调度模型进行了比较，这两个模型用于在破坏性环境中为不同规模的飞机机队的各种维护场景得出最佳维护计划，同时考虑健康预测和执行每项任务的可用资源。根据根据实际航空公司实践定义的四个规划目标来评估解决方案的质量。结果表明，DRL 方法在预测驱动任务的调度方面取得了更好的结果，并且需要更少的计算时间，而 MILP 模型可以产生更稳定的维护计划并减少维护地面时间。总体而言，该比较为将健康预测整合到航空公司维护实践中提供了宝贵的见解。
人工智能法案：法理视角
本文从一般法律理论的角度对《欧洲议会和理事会制定人工智能协调规则条例》（《人工智能法案》）和修订某些联盟立法法案的提案》（以下简称《人工智能法案》）相关问题提供了初步见解。《人工智能法案》已经从欧盟法律和信息技术法律的角度引发了评论。然而，仍然缺乏对该法案引发的问题的一般法理视角。本文的目的是迈出填补这一空白的第一步。我们关注两个相互关联的观点：基本法律概念理论和法律规范理论。因此，我们首先参考基于韦斯利·霍菲尔德发起的范式的研究，重点关注法律规范所创造的规范立场。权利、义务和权力等规范立场是相互关联的，因此能够实现重要的法律推理模式。这种方法表明了应如何在抽象层面上确定源自《人工智能法案》的一组规范立场。然而，一些规范立场可能只能在特定情况下的规范应用层面上确定。在这里，第二种视角起着关键作用。我们关注罗纳德·德沃金 (Ronald Dworkin) 引入主流法学理论、随后由罗伯特·阿列克西 (Robert Alexy) 修改和扩展的规则与原则之间的区别。根据这种区别，两类规范的应用模式存在重要差异，解决它们之间不兼容性的程序也不同。这种视角至关重要，因为保护基本权利的欧盟规范既为 AIA 提供了基础，也为其解释提供了限制，而这些规范通常具有阿列克西意义上的原则结构，即优化命令。这些一般考虑使我们能够预测与 AIA 的解释和执行相关的问题类别。