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World File Search System负面影响
附件4论文的摘要卡世界对能源的需求主要由非可再生资源满足，而非可再生能源具有负面影响
附件4摘要综合卡世界对能源的需求主要由非可再生资源满足，这对环境产生负面影响，因为它们有助于二氧化碳排放，温室效应和全球变暖。要促进替代清洁能源的开发，需要采取有效的策略。为此，能量杆代表了新建建筑物的有趣应用。能量杆是基础杆，与土壤相互作用的深度可用于开发低焓地热资源，还可以满足建筑物的能源需求。当杆配备了介导的管，直接连接到装甲笼，在内部，通过使用热泵，热电泵，热伏驱动器流体流动。这种液体能够与周围的地面交换热量，可让您在冬季加热建筑物并在夏季冷却，以减少和在某些情况下消除使用化石燃料。因此，能量杆满足了转移结构载荷（从结构到地面）和热量（从地面到结构）的双重任务，反之亦然。近年来，由于能源可持续性可获得的优势，这些系统的使用在公共和私营部门都构成了强烈的冲动，并且非常最新。论文分为七个章节和两个附录。在第1章中，概述了地球能源结构的主要特征。随后，注意力集中在能杆上。本章报道了艺术的状态，它参考了通过现场测试和实验室，数值分析和分析方法推导的杆子行为的主要特征，分组和分组。在第2章中，获得了能杆的最后一个极限状态的分析解决方案。这些解决方案代表了能量杆领域的绝对新颖性，并引起了几位杰出的研究人员对该主题的关注。在描述了所提出的模型后，对于均匀的土壤，BISINGURED和GIBSON的情况，以第二阶的微分方程的形式提出了运动曲线的数学表述。获得与温度变化所引起的轴向努力以及通过广义下土壤条件近似的轴向努力的确切溶液。最后，提出了弹簧的校准以及与实验数据和数值分析的比较。在第3章中描述了数值分析中使用的本构模型的数学结构。特别是，有或没有热部分的线性弹性模型，修改和型凸轮级的MOHR-COULOMB的配方。后者是由作者实施的，因此，在本章中，通过在排水且不排水条件下与三叠纪测试进行比较，可以验证该实现。在本章的最后一部分中，说明了随后的数值分析中使用的热力学配方。特别是，说明了轮廓条件，即用于杆和土壤的元素的类型和大小。 此外，还显示了杆的几何，机械和热特性以及土壤的机械和热土壤。 最后，提出了所使用的本构模型的校准，考虑到选择性模型被选为参考模型，以校准其他模型的参数。 第5章介绍了耦合的热力学热分析的结果。 随后，除了阐明头部键条件的选择外，还出现了极点和地面中的温度曲线。 对于自由极的条件，就轴向努力，下垂，平均变形和空点的位置讨论了每个构型模型的结果。 关于染色的极点，用轴向努力和平均变形描述了全局行为。，说明了轮廓条件，即用于杆和土壤的元素的类型和大小。此外，还显示了杆的几何，机械和热特性以及土壤的机械和热土壤。最后，提出了所使用的本构模型的校准，考虑到选择性模型被选为参考模型，以校准其他模型的参数。第5章介绍了耦合的热力学热分析的结果。随后，除了阐明头部键条件的选择外，还出现了极点和地面中的温度曲线。对于自由极的条件，就轴向努力，下垂，平均变形和空点的位置讨论了每个构型模型的结果。关于染色的极点，用轴向努力和平均变形描述了全局行为。此外，对于位于不同深度的极点界面的4个元素，还报告了响应，以体积和切割变形，间质压，局部下垂，偏离平面的努力以及Q-P计划中的加载路径的状态。本章的末尾致力于主要结果的综合。在第6章中，在单调热载荷条件下的分析方法和数值方法之间进行了比较。最后，报告了一种创新的迭代程序，用于据报道用于定义弹簧刚度的有效切割模块的估计。
人工智能不受监管的负面影响：对欧盟人工智能法案提案反馈的混合方法分析
人工智能的负面影响越来越明显，监管机构面临着平衡人工智能带来的机遇和风险的挑战。欧盟委员会的《人工智能法案》提案承担了这一艰巨的任务。使用拟议的混合方法分析了对该提案的 266 条反馈意见，以解决监管机构未能解决的人工智能的主要负面影响是什么的问题。该研究通过提供跨部门影响的映射并指出其不同特征，为有关人工智能负面影响的文献做出了贡献。通过主题建模发现，人工智能的主要负面影响集中在操纵、生物特征识别系统的使用、对工人和儿童群体的不利影响以及总体上潜在的侵犯人权行为上。引导式仔细阅读已确定影响群体最具代表性的反馈回应，表明影响既是个人的也是社会的，强调了缺乏针对社会层面影响的保护措施的问题。仔细阅读还提供了算法影响描述的用例，举例说明了 Smuha (2021a) 和 Tufekci (2015) 概述的负面 AI 影响的特质。建议通过制定针对社会影响的保护措施并建立补救机制来解决已确定的个人和社会影响，以寻求个人、社区和社会补救措施。在调查的回应中达成一致后，建议建立一个独立的机构，负责测量和监控人工智能系统，以增加有关负面 AI 影响程度及其产生机制的知识库。
研究使用 TeO2-WO3-Bi2O3-MoO3-SiO 基玻璃屏蔽伽马射线和电子辐射的效率，以保护电子电路免受电离辐射的负面影响
摘要：本文探讨了碲化物玻璃中的 MoO 3 和 SiO 添加剂对在辐射背景或宇宙辐射增加的条件下工作的电子微电路的屏蔽特性和保护的影响。之所以选择 MoO 3 和 SiO 掺杂剂，是因为它们的特性（包括绝缘特性）可以避免辐射损伤引起的击穿过程。这项研究的意义在于提出使用防护玻璃保护电子电路中最重要的组件免受电离辐射负面影响的方法，电离辐射可能会导致故障或导致电子设备不稳定。使用标准方法评估伽马和电子辐射的屏蔽效率，以确定放置在屏蔽后面并受到不同剂量辐照的微电路的阈值电压（∆U）值的变化。结果表明，玻璃结构中 MoO 3 和 SiO 含量的增加可使伽马辐射屏蔽效率提高高达 90%，同时在长时间暴露于电离辐射的情况下仍能保持微电路性能的稳定性。根据所得结果，我们可以得出结论：使用基于 TeO 2 –WO 3 –Bi 2 O 3 –MoO 3 –SiO 的防护玻璃非常有希望为在背景辐射或宇宙辐射增加的条件下工作的微电路和半导体器件的主要部件提供局部保护。
正念是打击注意力经济的负面影响的个人策略
该论文是由DigitalCommons@Lesley的艺术与社会科学研究生院（GSASS）免费提供给您的。已被DigitalCommons@Lesley的授权管理员纳入正念研究。有关更多信息，请联系digitalcommons@lesley.edu，cvrattos@lesley.edu。
新冠疫情对石油价格和出口的负面影响
摘要 前所未有的 COVID-19 疫情爆发以多种方式影响着个人和国家。遭受重创的领域之一是人类的社会经济方面。为遏制疫情蔓延，世界主要经济体的制造中心关闭、旅行限制、全面封锁、边境关闭等一系列措施。这对世界贸易产生了负面影响，因为它导致生产商对原材料特别是原油的需求下降，并且在俄罗斯和沙特阿拉伯爆发石油价格战后，原油价格大幅下跌。尼日利亚受到的影响很大，因为它严重依赖原油作为主要出口商品，再加上经济本已疲软。油价和出口下跌的负面影响正在给经济造成损害。为了控制局势，联邦政府采取了一些对策。
热带气旋对沿海地区旅游经济造成负面影响
政策和管理影响 本研究的结果表明，政策和管理需要关注旅游经营者，以帮助经济从热带气旋中恢复。旅游业在佛罗里达州的经济中发挥着如此重要的作用，但旅游经营者和劳动力所需的救济尚未到位，对企业和目的地经济造成了负面影响，这种影响在风暴过后可能会持续数月。像佛罗里达这样的成熟目的地也可能受益于热带风暴过后的积极和创造性营销，以帮助恢复目的地的形象并缩短恢复期。此外，需要关注面临热带气旋反复影响的沿海社区，以帮助将旅游业损失降至最低。
减轻高扣除健康计划的负面影响
减轻高额健康计划背景的负面影响，同时增加获得健康保险对患者有益，对医疗保健方面的关键挑战仍然存在。即使一项健康计划涵盖了一项服务，患者也可能会以共付额，共同保险和/或大型医疗费用的形式产生巨大的费用，而这些医疗费用必须在承担自付额之前必须支付。这些费用已被证明会导致人们，尤其是那些在少数社区，收入低的人和/或患有慢性病的人，以放弃护理。在高扣除卫生计划（HDHP）的背景下，可以加剧护理的财务障碍。HDHP是与传统健康计划相比，与较低的保费，较高的免赔额和更高的成本分担要求相关的保险计划。HDHP下的较低保费可能会引起诱人，而HDHP的入学人数近年来急剧增加。但是，HDHP免赔额的规模也急剧增加，这导致面临自付自付额（OOP）医疗保健费用增加的患者的财务挑战。在研究HDHP动力学时，研究发现，通过HDHP实现的医疗保健支出的降低是由于患者只是接受了较少的医疗服务。降低建议的基于证据的医疗服务的患者会导致负面的临床结果，增加差异和更高的总成本。改善改善HDHP的有害影响的潜在策略将需要整个医疗保健连续性的利益相关者的努力。有效增强患者获得高价值护理的福利设计计划，健康计划必须在整个临床连续体负担得起的高价值护理中。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
技术对学生和教育者的负面影响
Findings ....................................................................................................................................... 21
我们的环境战略致力于通过规划和创新将负面影响降至最低
简介 ContourGlobal 是一家多元化、高增长的发电公司。我们的使命是开发、收购和运营全球发电业务，通过更好的运营创造经济和社会价值，并使我们工作的社区因我们的存在而变得更好。自 2005 年成立以来，我们已发展成为一家国际知名公司，在 18 个国家/地区运营 4,833 兆瓦电力。我们的 107 项运营资产组合技术多样，我们的运营是一流的，得益于我们全球团队的深厚专业知识。我们在一些极具挑战性的国家/地区开展业务，并致力于为世界上许多电气化率低于 50% 的地区提供安全、可靠和低成本的电力。我们还将包括可再生能源在内的新形式的发电带入以前几乎没有或根本没有可再生电力来源的市场。