XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过度补偿
频率共同优化基本系统服务（...
接收 FCESS 提升付款的设施数量。修订规则有望大幅降低 FCESS 提升付款的总体成本，具体方式为减少为应急和监管服务而派遣的设施数量，倾向于派遣不太可能需要大量 FCESS 提升付款的设施，并避免当设施的启用损失由其他实时市场付款部分或全部覆盖时进行过度补偿。其他变化预计将通过减少实时市场短缺的发生率来降低市场清算价格，从而进一步降低 FCESS 成本以及能源成本。虽然 EPWA 承认，更大比例的 FCESS 提升成本可能会分配给应急和监管责任方，但这需要与预期的 FCESS 和能源成本总体减少相平衡。
catf-45z-comments.pdf
这样的政策，例如45Z这样的政策，如果它们以补贴不提供显着，易于验证的气候利益的燃料的生产方式实施，则它们将是适得其反的。特别是，如果政策过度补贴表现不佳的燃料并帮助这些燃料捕获和维持市场份额，则可能会阻碍运输脱碳化。这样的结果将破坏替代燃料的开发和商业化，这些燃料可以以更高的确定性提供相似或更好的排放减少。例如，过度补偿具有严重可持续性问题的某些生物燃料可能会阻碍诸如合成燃料等替代选择的发展，这些燃料目前是更昂贵的，但对于满足本世纪中叶时的航空燃料需求是必不可少的。此外，补贴低碳液体燃料（例如可再生柴油或压缩生物甲烷）进行高速公路运输可能会扭曲和延迟诸如BEV和FCEV等清洁剂的部署。3
疫情期间疫苗储存和处理指南
• 未经批准，不得移动疫苗 • 不要对疫苗变质做出假设。将疫苗留在储藏室中，并从免疫计划处获取有关疫苗活力的指导。 • 纠正明显的问题。例如，如果门半开着，请将其关闭；如果设备未插电，请将其插上。不要调节温度控制、添加冰袋或以其他方式尝试快速冷却冰箱，因为这可能会导致过度补偿和结冰。 • 通过电子邮件发送数据记录器下载（.ltd 文件）时，请附上简短消息，其中包含诊所名称、密码、您的姓名和电话号码，以及您是否知道问题的原因。 • 在纸质温度记录上，写下事件发生的日期和时间，并记录您致电免疫计划的电话和采取的措施。每半小时监测一次，直到温度保持在 2°C 到 8°C 之间。记录所采取行动的结果。
敏捷、反脆弱、人工智能支持的指挥...
摘要 — 人工智能 (AI) 正迅速融入军事指挥和控制 (C2) 系统，成为许多国防部队的战略重点。人工智能的成功实施有望通过自动化实现 C2 敏捷性的重大飞跃。然而，我们需要对人工智能在可预见的未来能够实现的目标抱有现实的期望。本文将论证人工智能可能导致脆弱性陷阱，即将 C2 功能委托给人工智能可能会增加 C2 的脆弱性，从而导致灾难性的战略失败。这要求为 C2 中的人工智能建立新的框架以避免这种陷阱。我们认为，“反脆弱性”和敏捷性应该成为支持人工智能的 C2 系统的核心设计原则。这种二元性被称为敏捷、反脆弱、支持人工智能的指挥和控制 (A3IC2)。A3IC2 系统通过 C2 决策周期中反馈的过度补偿，不断提高其面对冲击和意外的能力。 A3IC2 系统不仅能够在复杂的作战环境中生存，还能在战争不可避免的冲击和波动中蓬勃发展。
设计高效的可再生电力支持计划
大多数现有的可再生能源支持计划扭曲了选址和调度决策。许多计划给开发商带来了不必要的风险，增加了支持成本。有效的政策设定了正确的碳价，支持容量而不是输出，确保高效的调度和选址。欧盟禁止优先调度，并要求进行市场竞标，但并未解决付款以发电量为条件的根本问题，从而增强了在高资源地点选址的动机。本文确定了各种扭曲，并提出了一项拍卖合同来解决选址和调度扭曲问题：金融差价合约 (CfD)，每小时合同量与当地可再生能源产出/MW 成比例，寿命以 MWh/MW 为单位，根据与可再生能源总产出相关的区域差异进行调整。这种标准的 CfD 可在保证但限制补贴总额的同时提供高效调度，并且不会过度补偿高资源地点。通过政府支持的交易对手，收入保证允许高债务：股权，从而大幅降低补贴成本。参考详情
南极降水如何随温度而变化？
摘要。随着全球变暖的进展，南极的降雪预计会增加，这可能会抵消甚至暂时过度补偿冰淇淋质量损失，这是由于冰出排放和融化而导致的。对于海平面投影，了解决定南极的降雪变化的过程至关重要。在这里，我们基于Clausius – Clapeyron关系，重新审视南极温度变化与降水变化，识别和解释与理论方法的偏差之间的关系。分析全球（CMIP6，Coupled模型对比度项目第6阶段）和区域（RACMO2.3）模型预测的最新估计，我们发现，每年的温暖度比南极洲的平均降水量为5.5％，最小敏感性为2％k - 1近距离coast和最大敏感性，最高敏感性为1％k-1 k and east east east east east east east-east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east的最大最大敏感性。这一较大的范围可以用主要的气候条件来解释，局部温度决定了克劳西乌斯 - 百叶窗的敏感性，在某些地区因沿海风状态而被抵消。我们比较了得出灵敏度因子的不同方法，在某些情况下，这可能导致同一模型的灵敏度变化高达7个百分点。重要的是，发现局部敏感性因素在很大程度上取决于变暖水平，这表明某些基于其沉淀估算的冰片模型基于从这些敏感性因素得出的参数估算的基础，可能会高估降雪诱导的降雪
衰老对视神经神经退行性的影响
摘要：许多眼科病理的常见风险因素涉及对视神经的非病理，与年龄有关的损害。了解与年龄相关的变化的机制可以促进针对生命中任何时候发生的眼科病理的靶向治疗。在这篇综述中，我们检查了视神经的这些与年龄相关的，神经退行性的变化，将这些变化从解剖学到分子水平进行上下文，并欣赏它们与眼科生理学的关系。从视神经头（ONH）的简单结构和机械变化，到组织和环境的表观遗传和生化改变，多种依赖年龄的机制驱动细胞外基质（ECM）重塑，视网膜神经节细胞（RGC）损失以及降低的临时轴突的降低能力。结合使用，即使使用“成功”再生轴突，衰老也降低了髓磷脂保持最大电导率的能力。神经胶质细胞再生过度补偿并导致微环境促进RGC轴突死亡。更好地阐明视神经神经退行性的遗物，特别研究人类ECM，RGC，轴突，少突胶质细胞和星形胶质细胞；阐明老化的眼结缔组织改变及其超微结构影响的确切过程；并开发了针对已知遗传，生化，母质组和神经蛋白流量标志物的新型技术和药物治疗。管理模型在解决青光眼，糖尿病性视网膜病和其他盲目疾病时应考虑与年龄有关的变化。
我们是人工智能问题 - 埃默里法学院学术共享平台
本文描述了我们所说的“黑人纳粹问题”，即人工智能产生的有时令人不快的文本和图像的简称，从不协调的（如印度女教皇）到令人愤慨的（如将少数民族描绘成他们自己的历史压迫者，包括黑人纳粹）。这些图像是人工智能开发人员过度努力的结果，旨在纠正用于创建生成式人工智能模型的训练数据中缺乏多样性的代表性。白人、健全的西方男性在高地位类别的图像中过多出现，而女性、有色人种和残疾人（低地位类别除外）则不可见，而且几乎完全没有逼真的非性感女性图像，这些都困扰着所有文本到图像的人工智能模型。我们认为，训练数据中明显缺乏多样性代表性以及有时笨拙地过度补偿这种偏见都暴露了社会问题，而不是技术问题。问题不在于人工智能技术本身，而在于我们自己：人工智能训练数据反映了历史偏见的积累，也反映了我们当前的不平等。人工智能的创造过程有四个重要因素，它们可以解释黑人纳粹问题，并揭示社会中更广泛的问题：我们的历史、社会结构、我们有时相互矛盾的愿望，以及人工智能图像生成的聚合过程。了解人工智能创造过程的这些方面，就会发现人工智能的弱点是我们持续与过去不平等的影响作斗争的症状，以及平衡内在冲突的目标（如理想的多样性和历史准确性）的困难。我们得出了这个问题的文化、技术、政策和法律含义。总之，黑人纳粹问题为我们提供了一个窗口，让我们了解人工智能中需要面对的其他棘手的社会技术问题。