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会议的主题是智能能源系统、可持续能源、热力和运输部门电气化、电燃料和能源效率。我们的目标是建立一个论坛,展示和讨论基于可再生能源的智能能源系统、第四代区域供热技术和系统、热力和运输部门电气化、电燃料和能源效率等主题的科学发现和工业经验。智能能源系统概念对于 100% 可再生能源系统获取存储协同效应和利用低价值热源至关重要。当电力部门与供热和制冷部门和/或运输部门相结合时,可以找到最有效和成本最低的解决方案。此外,电力和天然气基础设施的结合可能在未来可再生能源系统的设计中发挥重要作用。
政策制定者和企业面临的最大挑战之一是如何将经济、环境和社会领域的可持续发展政策和实践整合起来。这些领域之间的联系对于确定所需的变革方向至关重要。循环经济 (CE) 被视为减少自然和技术源汇问题的解决方案的一部分,但从系统理论的角度来看,生物营养素以及复原力、再生和恢复的概念存在重大问题。供应链是这一过程中的基本要素,在塑造环境和社会历史方面发挥了积极作用。本文探讨了贸易在文化进化中的作用,强调了社会经济联系。本文确定了与经典蝴蝶图相关的挑战,并提出了这种类比的进一步变形。本文提出了嵌套在社会和生态多元宇宙中的经济多元宇宙的概念。
摘要:人工智能(AI)可以减少和增加公司的碳足迹。本研究探讨了这种复杂的关系。AI技术可用于抵抗气候变化,但是训练这些模型可以消耗大量能量。在这里,我们将AI和碳排放视为互连系统。我们分析了六个机器学习模型,并计算了其碳足迹。我们的目标是促进“可持续AI”,在整个开发过程中,从数据收集到使用模型,都考虑了环境责任。通过倡导可持续实践,我们鼓励创建也是环保的有效AI。关键字:可持续AI,机器学习,碳排放,能源效率,绿色AI,深度学习1。引言人工智能(AI)正在彻底改变我们的世界,其对环境的影响是一个复杂的问题,需要我们注意。AI通过在资源管理和环境监控方面的进步提供了希望可持续性的灯塔,但它也带来了隐藏的负担:碳排放的产生。训练和运行复杂的AI模型所需的巨大能量是为了给我们的星球带来的。这项研究解决了这种批判性二元性。早期的研究通常集中在AI的积极环境贡献上。我们旨在通过探索AI技术的积极和消极的环境后果来提供更全面的理解。关键重点是找到创建较低碳足迹的机器学习模型。为了实现整体观点,我们将采用系统系统(SOS)方法。该框架将AI和碳排放视为较大系统的相互连接部分。通过分析这些互动,我们可以制定策略以使AI实践更可持续。本研究提出了一个实现这一目标的框架,最终为AI帮助我们实现环境可持续性的未来铺平了道路,而不会损害我们地球的健康。此外,我们认为面对气候变化,考虑AI研究的道德意义至关重要。研究人员不仅应争取模型的准确性,而且还应考虑与开发相关的能源成本。通过将这些考虑因素纳入研究实践,我们可以确保AI成为环境进步的负责任工具。深度学习的高能源成本和对可持续实践深度学习(DL)算法的需求是具有广泛应用的强大工具,但是它们的培训过程以环境成本为基础。训练这些复杂模型需要大量的计算能力,这转化为大量能源消耗。这种高能量需求导致大量的二氧化碳,主要气候
用户的订阅费?例如,该平台可以允许供应商免费输入基本数据,但要为高级报告,与其他系统集成或自定义支持的高级功能收费。对于大型组织,企业协议可能包括一定数量的供应商的访问,而无需额外费用。这可以激励供应商参与并确保全面的数据收集。
摘要 - 在传统上,数值算法被视为限制在硅中存在的代码。但是,这种观点不适合许多控制,学习或优化中的许多现代计算方法,其中体内算法与环境相互作用。此类开放算法的示例包括各种基于实时优化的控制策略,强化学习,决策架构,在线优化等等。此外,在与相互作用的动态模块和管道的框图图中,甚至在学习或优化方面的封闭算法也越来越多地抽象。在本意见论文中,我们陈述了对算法的系统理论的愿景,并主张将算法视为与其他算法,物理系统,人类或数据库相互作用的开放动力学系统。值得注意的是,在系统理论的伞下开发的流形工具非常适合应对算法领域中的一系列挑战。我们调查了正在开发算法系统理论原理并概述相关建模,分析和设计挑战的各种实例。
摘要:几乎没有其他任何管理概念听起来像策略一样被具牌,同时几乎没有组织科学中的任何其他概念都像是如此。作为逃避概念纠缠的一种手段,本文提出了一个基于系统理论的定义,使我们能够整理策略讨论的各个线程。策略,根据这种解释,需要计划寻找实现先前定义目标的手段的计划。这使得有可能系统地将策略的经典概念与有关组织理论的讨论联系起来。在系统理论方面施放策略概念使我们能够解决战略和结构之间的人工矛盾,阐明与终点和手段之间的关系,确定计划与实际实施之间的关系,相对使战略的重要性相对,并解释对企业对策略讨论的令人惊讶的局限性。
摘要:几乎没有其他任何管理概念听起来像策略一样被具牌,同时几乎没有组织科学中的任何其他概念都像是如此。作为逃避概念纠缠的一种手段,本文提出了一个基于系统理论的定义,使我们能够整理策略讨论的各个线程。策略,根据这种解释,需要计划寻找实现先前定义目标的手段的计划。这使得有可能系统地将策略的经典概念与有关组织理论的讨论联系起来。在系统理论方面施放策略概念使我们能够解决战略和结构之间的人工矛盾,阐明与终点和手段之间的关系,确定计划与实际实施之间的关系,相对使战略的重要性相对,并解释对企业对策略讨论的令人惊讶的局限性。
本稿是 2022 年春季/夏季波兰科学院物理研究所博士学校开设的一学期研究生课程讲义的编辑和完善版本。本课程仅要求学生具备研究生水平的量子力学基础知识。讲义本身基本上是自成体系的,可以用作开放量子系统主题的教科书。本课程的计划基于一种描述开放系统动力学的新方法:展示了如何用多组分准随机过程来表示与系统耦合的环境自由度。使用这种表示,可以构建系统动态图的超准累积量(或超量子量)展开——这种参数化自然有助于开发稳健且实用的扰动理论。因此,即使是经验丰富的研究人员也可能会发现这份手稿很有趣。