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短期能源展望
• EIA 预测，由于预期能源消耗增加，今年冬季除取暖油外，所有主要家庭取暖燃料的平均家庭支出将增加。平均增幅因燃料而异。与去年冬季相比，EIA 预测天然气支出将增加 6%，电力支出将增加 7%，丙烷支出将增加 14%。EIA 预测家庭取暖油支出将下降 10%，主要原因是进入冬季时原油价格低迷，馏分燃料油供应增加。根据美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 的预测，今年冬季气温较低，EIA 普遍预计今年冬季的空间供暖需求将比去年冬季更多。此次预测中的美国平均供暖度日数比去年冬天高 5%。此外，EIA 预计，正在进行的 2019 年新型冠状病毒病 (COVID-19) 缓解工作以及更多人在家工作和上学将导致今年冬季家庭供暖使用量高于往年（《冬季燃料展望》）。
短期能量前景
Total Industrial Production ........................................... 102.2 102.9 102.7 102.1 102.8 103.2 103.7 104.1 104.5 105.6 106.0 106.5 102.5 103.5 105.7 Manufacturing ......................................................... 99.5 99.8 99.6 98.9 99.7 100.4 101.2 101.8 102.3 103.7 104.2 104.5 99.5 100.8 103.7食物................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 102.2 102.2 101.7 101.6 102.0 102.0 102.4 103.3 103.3 103.7 104.1 104.1 104.1 104.4 104.4 104.8 104.8 102.6 102.6 104.3 104.3纸纸 88.9 89.7 90.5 90.8 92.8 92.8 92.9 87.0 89.3 92.3 Petroleum and coal products ............................ 93.0 92.4 93.3 94.3 94.9 95.3 95.3 95.1 94.8 94.6 94.1 93.8 93.3 95.1 94.3 Chemicals .......................................................... 103.0 104.9 106.6 107.3 107.7 108.3 108.9 109.5 110.0 112.6 112.4 112.4 105.5 108.6 111.8 Nonmetallic mineral products ........................... 100.7 99.8 100.4 102.8 102.4 102.1 101.8 101.7 102.0 103.1 103.1 103.9 100.9 102.0 103.0 Primary metals ............................................................................................................... 93.7 93.5 94.0 92.1 93.7 95.0 96.7 98.1 98.1 98.3 104.0 104.0 102.7 102.7 102.7 93.3 95.9 101.9燃煤制造（A） 98.6 94.5 96.1 98.5 Distillate-weighted manufacturing (a) .......................... 96.7 96.6 96.7 97.0 97.4 97.8 98.1 98.4 98.6 100.3 100.1 100.3 96.7 97.9 99.8 Electricity-weighted manufacturing (a) ........................ 96.3 96.7 96.4 95.7 96.5 97.2 97.8 98.3 98.6 98.6 101.2 100.8 100.7 100.7 96.3 97.5 100.3天然气加权制造（A）
基于深度学习的情绪识别方法，使用脑电图 (EEG) 信号，采用双向长短期记忆 (Bi-LSTM)
摘要：情绪是人类日常交流的重要组成部分。脑电图 (EEG) 信号可将大脑的情绪状态和动态联系起来，脑机接口 (BCI) 可利用这些信号提供更好的人机交互。在情绪识别领域已经进行了一些研究。然而，使用 EEG 信号的情绪识别过程面临的最重要问题之一是识别的准确性。本文提出了一种基于深度学习的通过 EEG 信号进行情绪识别的方法，包括数据选择、特征提取、特征选择和分类阶段。这项研究服务于医学领域，因为情绪识别模型有助于诊断心理和行为障碍。这项研究有助于提高情绪识别模型的性能，以获得更准确的结果，进而有助于做出正确的医疗决策。这项工作使用了标准的预处理生理信号情绪分析数据库 (DEAP)。从数据集中提取了统计特征、小波特征和赫斯特指数。特征选择任务通过二进制灰狼优化器实现。在分类阶段，使用堆叠双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 模型来识别人类情绪。本文将情绪分为三大类：唤醒、效价和喜好。与过去研究中使用的方法相比，所提出的方法实现了较高的准确率，效价、唤醒和喜好的平均准确率分别为 99.45%、96.87% 和 99.68%，这被认为是情绪识别模型的高性能。
使用标准循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元进行太阳能产量预测
http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.32.4.28459 太阳辐射是现代社会依赖的可再生资源之一，它部分取代了现有的化石燃料能源。了解能源的生产方式必须与了解能源的消耗方式相辅相成。在经济背景下，收益来自整个供应链的可预测性。本文对如何使用标准循环神经网络、长短期记忆和门控循环单元来预测光伏 (PV) 系统的发电量进行了全面的研究。这种方法可用于太阳能甚至风能预测的其他用例，因为它为处理天气数据和循环人工神经网络提供了坚实的基础，而天气数据和循环人工神经网络是任何智能电网管理系统的核心。很少有研究探讨如何实施这些模型，更少的研究比较了不同模型类型的结果。使用的数据包括一小时分辨率的天气和发电量数据。对数据进行了进一步的预处理，以揭示最大信息量。选择了最有效的模型参数进行预测。太阳能在欧盟气候行动和欧洲绿色协议中扮演着重要的可再生能源角色。根据这些举措，实施了重要的法规，并为那些拥有解决开放点所需能力的人提供了财政资源。通过利用基于神经的预测方法，可以确保急需的可预测性，从而为部署和采用更多可再生技术提供所需的灵活性和稳健性。
短期/周期性经济发展
近年来，一场危机的迅速继承导致创建了“ permacrisis” 1和多碎屑术语（世界经济论坛，2023a；欧洲委员会，2023a）。这些术语用于描述一种持续或持续的危机状态，在这种状态下，各种危机，冲击或挑战不断互动和复合，使社会，经济或系统难以完全康复和稳定。泛酸或多腐蚀性可以以各种形式表现出来，但实际上代表了危机管理的慢性和相互联系的状态。可以将柏油或多腐蚀性的主要驱动因素分为几个风险类别：经济，环境，地缘政治，社会，技术。在这些类别中，已经确定了五个主要危机是当前正在进行的（世界经济论坛，2023b）：
