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贝斯的能源科学经济表现...
1。限制全球温度升高的简介，减少全球二氧化碳排放至关重要。因此，在2015年，几乎所有国家都达成了一项协议，以防止全球温度升高超过2°C，并努力将这一增长限制在1.5°C（IPCC，2021年）。如果我们无法实现这些目标，气候变化的后果可能会对人类和自然系统产生广泛影响（IPCC，2021年）。与此相一致，荷兰同意将CO 2排放量减少到2030年，到2050年将CO 2减少49％，而1990年的水平则减少了95％（Klimaatakkoord，2019年）。实现这些目标需要快速扩大低碳能源，例如太阳能光伏（PV）（Klimaatakkoord，2019年）。荷兰的太阳能光伏能源的安装能力已从2015年的1.5 gw增加到2021年的14.3 GW（Solar Trendrapport，2022年）。但是，间歇性可再生电力供应的这种增加导致了处理供应和需求之间不匹配以及电网拥塞增加的挑战（Liander，2022； Enexis，20222）。为了解决这些问题，在高峰生产和高峰需求期间稳定网格是必要的柔性存储解决方案。这样的解决方案是电池储能系统（BESS）的部署。
多渠道贝叶斯说服
著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。
阿尔贝·加缪小说中的阿尔及利亚岛
前言................................................................................................................................................ vii 1. 介绍................................................................................................................................... 1
阿尔贝·加缪小说中的阿尔及利亚岛
前言................................................................................................................................................ vii 1. 简介............................................................................................................................... 1
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-
建筑行业的数字化 - 罗兰贝格
数字化是指企业在价值链的每个环节都会遇到互联系统。它涉及使用基于信息和通信技术的工具和实践。这种理解正在改变数字技术的作用。它们不再仅仅是帮助公司更好地完成相同工作的工具。相反，它们从根本上改变了开展业务的方式。数字化渗透到每家公司的方方面面：无论是跨国公司还是中型公司，全能型公司还是专业型公司。纵观其他行业，我们可以看出数字化正在多大程度上颠覆经过验证的熟悉做法。例如，在音乐行业，数字产品已经占到全球总销售额的 46%。在这种规模上，我们当然可以说这是一场革命——尤其是因为人们必须假设数字化已经完全取代了传统的商业模式。当今建筑行业的绝大多数参与者都认识到数字化正在影响他们业务的每个部分。根据德国工商会联合会 (DIHK) 的一项研究，93% 的公司同意数字化将影响他们的每一个流程。这种看法将建筑业与零售业放在了同等重要的地位，仅次于制造业。
思考行动 - 罗兰贝格
维护是所有铁路公司（无论是公共或私人、客运或货运）成本的主要部分。自 20 世纪 90 年代铁路改革以来，铁路经历了一波优化和持续改进的浪潮。当被要求评估其维护成本方面的表现时，我们最近的 2016 年铁路高管雷达中有 44% 的受访者将自己归类为“良好”，9% 甚至表示自己是“同类最佳”。他们对车辆可用性的自我评估更加出色：40% 的人认为他们的公司“良好”，20% 的人认为他们的公司“同类最佳”。然而，我们的研究表明，这些评估过于乐观。一方面是铁路行业正在进行的自由化，另一方面是数字化的势不可挡，这意味着欧洲铁路市场（包括机车车辆维护）别无选择，只能适应以保持竞争力。此外，还需要进一步降低成本，以争取更高的联运效率
阿尔贝托·卡纳里斯
我的主要研究兴趣是了解土壤微生物群落在人工和自然生态系统中碳和营养物质的生物地球化学循环中的作用。我的主要重点是了解不同的气候变化因素如何影响土壤微生物的活动和功能，以及这种影响如何反馈到全球变暖。我早期的工作（博士）重点研究干旱对碳循环的影响。2017 年，我以博士后研究员的身份加入了维也纳大学（奥地利）微生物学和生态系统科学系 Andreas Richter 教授的团队。在这里，我领导了一个小组开展一项国际气候变化实验（名为“ClimGrass”）的研究，该实验研究了二氧化碳升高、变暖和干旱对土壤微生物群落的共同影响及其对人工山地草原生物地球化学碳和氮循环的作用。我取得了多项突破，包括开发了一种研究土壤微生物生长的新应用。我曾从经验和理论上研究过植物与微生物的相互作用。 2019 年，我发表了一篇评论文章，该文章很快成为植物根系分泌物领域引用次数最高的论文之一（引用次数超过 500 次）。随后，我成功获得了日本学术振兴会颁发的 JSPS 奖学金，以开展自己的项目。该奖项是根据项目提案的竞争性选拔而颁发的（2020 年的成功率为 10.8%）。2022 年，我回到维也纳，担任微生物学和环境系统科学中心的大学助理。2023 年，我获得了 ERC 启动基金，资助了一个名为 EcoMEMO 的项目，并从 2024 年 10 月起担任博洛尼亚大学副教授。