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电力市场结构和报酬的演变
电力系统的转型必然要求对传统电力系统及其运行方式进行重大变革。电网正在从以中央发电站为主向更加分散的资源网络转变。因此，区域边际能源成本（过去主要由煤炭、天然气和石油燃料成本决定）正在向零燃料价格的风能和太阳能技术（也称为可变可再生能源 (VRE) 资源）转变。基于旋转设备和相关辅助服务的交流电 (AC) 系统正在向旋转设备较少、电力电子设备较多的系统（也称为基于逆变器的资源 (IBR)）转变。在 VRE 普及率较高的地区，出现了新的挑战，不仅需要新的运营程序，还需要新的方式来激励发电、存储、输电、配电和消费设备和服务的贡献，未来电网需要这些设备和服务才能保持稳定、可靠和有弹性。
大型工业消费者的黑启动能力 - ORCA
摘要：随着可再生能源 (RES) 的整合，电力系统的控制和运行方式正在迅速改变。需要解决的新问题之一是 RES 在系统全部或部分故障时参与恢复过程的能力。然而，随着传统上提供黑启动支持的大型集中式发电机的不断关闭以及 RES 的可变性，恢复过程变得更加复杂。首先，RES 应该有足够的容量在恢复时为负载供电。尽管如此，由于其显著的优势，使用 RES 满足大型工业客户本地能源需求的趋势日益增加。转移负载的灵活性以及可再生能源发电的盈余可以在停电后系统通电过程中为系统操作员提供支持。本文主要关注确定大型工业消费者参与系统恢复过程应考虑的能力和因素。对英国一家大型钢铁厂进行的案例研究揭示了自下而上的方法支持恢复过程的可能性。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
可认证的人工智能
摘要：隐式随机模型，包括“深度神经网络”（dNN）和最近的无监督基础模型，是无法解释的。也就是说，无法确定它们的工作原理，因为它们方程中包含的数百万或数十亿个项之间的相互作用无法以因果模型的形式捕获。由于随机人工智能系统的用户希望了解它们的运行方式，以便能够安全可靠地使用它们，因此出现了一个名为“可解释人工智能”（XAI）的新领域。然而，当我们研究 XAI 文献时，很明显它的倡导者已经将“解释”一词重新定义为其他含义，即“解释”。解释有时确实是可能的，但我们表明，它们充其量只能提供对模型如何工作的主观理解。我们提出了一种可替代 XAI 的方法，即认证 AI (CAI)，并描述了如何指定、实现和测试 AI 以获得认证。最终方法将本体论和形式逻辑与统计学习相结合，以获得可安全用于技术应用的可靠 AI 系统。
维持洲际弹道导弹任务 - BAE 系统公司
BAE 系统公司正在通过创新解决方案推进核威慑任务，以满足传统 MMIII 洲际弹道导弹武器系统和未来陆基战略威慑 (GBSD) 的需求。我们为洲际弹道导弹企业带来了经过验证的创新建模实践和方法，利用我们的基于模型的系统工程 (MBSE) 功能来支持和改进采购、运营和维持绩效，从而推进和现代化国家洲际弹道导弹的管理。BAE 系统公司使用 MBSE 架构和流程进行系统设计分析以及大型复杂系统的需求开发和管理。我们的 MBSE 方法可实现洲际弹道导弹系统 (SoS)、子系统和组件的连续端到端数字表示。我们启用了完整的系统级基于模型的数字线程，支持一致的建模、仿真和分析 (MS&A)，提供系统运行方式的完整画面。这种连续性使美国空军能够在 Minuteman III 洲际弹道导弹和 GBSD 任务和系统生命周期中做出更有效、更高效的决策。
维持洲际弹道导弹任务 - BAE 系统
BAE Systems 正在通过创新解决方案推进核威慑任务，以满足传统 MMIII ICBM 武器系统和未来地基战略威慑 (GBSD) 的需求。我们为 ICBM 企业带来经过验证的创新建模实践和方法，利用我们的基于模型的系统工程 (MBSE) 功能来支持和改进采购、运营和维持绩效，以推进和现代化国家 ICBM 的管理。BAE Systems 使用 MBSE 架构和流程进行系统设计分析以及大型复杂系统的需求开发和管理。我们的 MBSE 方法可实现 ICBM 系统系统 (SoS)、子系统和组件的连续端到端数字表示。我们启用了完整的系统级基于模型的数字线程，支持一致的建模、仿真和分析 (MS&A)，提供系统运行方式的完整图景。这种连续性为美国空军在“民兵”III 洲际弹道导弹和 GBSD 任务及系统生命周期中提供了更有效、更高效的决策。
脉冲共享：实现多输出反激电源的高效率和出色的调节性能
图 5 显示了典型的开关模式。5 V 和 12 V 输出接收不同数量的能量包。主控制方案有效地消除了交叉调节效应，即一个输出上的负载会影响其他输出。但是，这种方法的一个明显缺点是会产生可听见的噪声。在每个周期中，都会向其中一个输出发送一个能量脉冲，由于每个输出具有不同的反射电压，因此变压器磁芯中磁能变化的速度也会根据哪个输出接收能量而变化。这种磁能变化将引起次谐波变压器激励频率，该频率低于主开关频率。该次谐波频率的性质取决于两个输出之间的负载分布。如果该次谐波频率在可听见的范围内，大约在 1 kHz 和 25 kHz 之间，则很可能会产生可以听到的声音。磁致伸缩效应将被变压器质量的共振频率放大，该共振频率通常也位于此区域。这种可听见的噪声是开关模式在特定条件下运行方式的副产品。
K-12 人工智能教育的数据相关概念
由于人工智能 (AI) 的进步，计算机科学教育已迅速开始将与 AI 相关的主题纳入 K-12 教育中。虽然这一发展是及时且重要的，但它也令人担忧，因为 K-12 的 AI 领域的制定仍在进行中。当前的努力可能大大低估了数据的作用，而数据是 AI 系统的基本组成部分。如果目标是让学生了解 AI 系统的工作原理，那么了解与数据处理相关的关键概念是先决条件，因为数据收集、准备和工程与 AI 系统的功能密切相关。为了推动该领域的发展，以下研究提供了与 K-12 计算机科学教育相关的关键数据相关概念的全面集合。这些概念是通过对 AI 领域的理论审查确定的，通过对学校教育的 AI 课程的审查进行调整，通过对领域专家和教师的采访进行评估，并根据数据生命周期进行分层结构化。计算机科学教育者可以使用详细的结构作为概念指南来设计学习安排，旨在让学生了解 AI 系统的创建和运行方式。
人工智能无人机的现实
无人机通常被称为“枯燥、肮脏和危险”，但由于其能够执行多种任务，它正迅速成为世界各地军队增强力量的关键。术语“无人机”通常与无人驾驶飞行器 (UAV) 互换使用，它们大多指可手动操作或预编程的同一类空中设备。1 军用无人机通常用于各种任务，包括在冲突或有争议的环境中进行监视和高分辨率监控，但现在它们也被用于运送武器。一段时间以来，人工智能 (AI) 引入军事系统一直是头条新闻。2 各国一直在朝着这个方向建设能力和系统。在这种情况下，自主无人机呈现出丰厚的前景。无人机通常以其机动性、易于部署和在不同环境中的多功能性而闻名。据悉，它们可以提高工作效率和生产力，减少工作量和生产成本，并提高准确性。 3 无论它们的运行方式如何，无论是通过遥控器控制还是通过智能手机应用程序访问，与人类相比，它们都能够到达最偏远的地区和困难的地形，同时确保续航能力。
生物质策略解释了常见问题解答
热泵：空气源热泵（ASHP）和地面源热泵（GSHP）。*混合系统：混合热泵可以与另一个能源一起使用，例如由RLG提供动力的常规锅炉。混合热泵使客户能够根据电力成本和一天中的时间的不同输入来控制其加热系统的运行方式。生物质锅炉：这些锅炉燃烧有机材料，通常是木材颗粒，以产生热量。它们可能是离网房屋或房屋具有足够空间的颗粒商店的好选择。但是，它们确实产生了一些排放，可持续性可以取决于生物质的来源。太阳能热板：这些面板吸收来自太阳的热量并将其用于加热水，可以将其存储在热水缸中。他们可以提供很大一部分的热水需求，但是在阴天或冬季，您可能需要一个备用系统。电动锅炉或加热器：使用电力产生热量。由于电力成本更高，它们的运行可能比燃气锅炉昂贵，但是对于具有良好绝缘层的小型公寓或房屋来说，它们可能是一个不错的选择。