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利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
化石燃料到可再生能源
摘要：可持续性一词迅速传播开来，迅速传遍了世界的每个角落。联合国环境规划署 (UNEP) 对“环境可持续性”一词的使用影响最大。在印度语中，它被用于能源需求和环境方面。为了打造 21 世纪的印度，我们必须将危机转化为机遇，寻找替代能源，如太阳能、风能、水能等，而不是目前使用的化石燃料能源，后者是造成 76% 温室气体排放的罪魁祸首。从化石燃料来源转换并减缓其排放可实现能源节约和能源效率，最终目标是逐步转向可再生能源。清洁能源的资金基本不受 COVID-19 大流行的影响，与大流行相关的经济刺激计划为绿色复苏提供了可能性。全球尚未接受关于可持续性概念如何应用于能源的任何单一解释。当前的能源系统是造成气候变化、空气污染和生物多样性丧失的罪魁祸首。可持续能源发展的概念一直围绕着排放和能源安全。然而，自 90 年代初以来，这一概念已扩大到涵盖更广泛的社会和经济问题。印度通过可再生能源生产 37% 的能源，这有助于印度将其可再生能源国家吸引力指数 (RECAI) 排名提升至第 3 位
经济胁迫的三难困境
国家经常把市场准入作为国际政治中的讨价还价筹码。如果一个国家在给予其市场准入之前要求其同时在多个问题领域遵守规定，那么虽然可以最大限度地激发遵守的动力，但也会使其变得脆弱——任何目标国家如果在某一问题领域不能遵守规定，那么它就没有遵守任何其他问题的动力。更一般地说，经济胁迫计划最多可以实现以下三个目标中的两个：1）获得广泛的国内政治支持联盟，2）将有意义的贸易价值与每项政策问题联系起来，3）确保执行一项政治问题不会降低目标国家遵守对其他问题附加条件的动力。计划的国内选民特征、问题本身和国际经济特征是决定国家如何确定这三个目标优先次序的关键因素。三难困境解释了与经济价值相关的问题的数量和类型。
RFP 咨询服务 BPL 燃油费审查
目标是 (1) 记录 BPL 燃料关税的计算方式 - 遵循的流程、使用的公式和所需的支持文件，以及 (2) 确定自 2021 年以来对客户收取的费用是否符合法律和监管框架。巴哈马面临着非常高的电力成本，主要是由于燃料成本高且波动性大。使用老旧且效率低下的发电资产也加剧了这一问题。能源价格高涨导致所有费率等级的客户普遍抗议。
从化石燃料到地热能的可持续转型
摘要：印度尼西亚目前正在进行能源转型，从严重依赖化石燃料转向更清洁的能源，以在 2060 年实现净零排放。除了减少对化石燃料的依赖之外，作为地热储量最多的国家之一，优化印度尼西亚的地热能源可能是促进能源转型的关键。本文的目的是通过分析外生和内生因素对这两个部门供应链结构的影响，阐述结合化石燃料不稳定和地热能源增长的转型过程。本研究采用涉及印度尼西亚地热利益相关者的研讨会，结合多层次视角 (MLP) 框架作为理论视角。研究发现，能源需求、环境意识、能源法规、能源供应链和地热潜力突破是与 MLP 组成部分相关的重要方面，即社会技术格局、社会技术制度和利基创新。社会技术环境是外生因素，它对能源部门制度施加压力，允许地热创新形式的利基创新渗透到化石燃料制度中，使其过渡到地热制度。过渡途径包括通过一系列计划和激励措施，可以分解化石燃料并建立地热能源的若干措施。
国际难民和人权法的状况
在2020年，联合国难民高级专员办公室（难民署）的法律分析确定，不应从狭narrow的角度评估难民索赔，气候变化和灾难的影响可能构成有效的理由来索取难民地位。16在本文档中，提出了各种法律考虑，以解释如何在与气候变化相关的流离失所的情况下，如何满足《难民公约》第1A（2）条中规定的“难民”的定义。17目前，由于难民公约中的要求，由于气候变化的影响而流离失所的人很难证明他们对迫害的恐惧是有利的。18实际上，尚无国家授予其原籍国气候变化流离失所者的难民保护。
难民法中的人工智能_2020_05_12
决定难民申请是一个固有不确定性判断和预测练习的典型案例。然而，难民身份决策者可能低估了其决策中固有的不确定性。人工智能 (AI) 最新进展的一个特点是能够使不确定性变得可见。通过向难民身份决策者明确他们的预测有多么不确定，AI 可以帮助降低他们对其结论的信心。从目前的情况来看，这只会伤害申请人，因为世界各国都设计了难民身份确定系统来解决决策不确定性，而牺牲了申请人的利益。因此，不确定性的增加会导致错误拒绝。然而，如果国际难民法承认联合国难民公约规定的义务，即以有利于申请人的方式解决决策疑虑，正如埃文斯·卡梅伦最近所倡导的那样，那么通过使不确定性变得显而易见，人工智能可以帮助确保更少的难民被错误地剥夺他们所需的保护。此外，在世界许多国家，难民申请是在归纳推理的逻辑支配下的法律程序中决定的，这种推理形式严重扭曲了风险评估。根据埃文斯·卡梅伦提出的难民身份决策风险评估模型，该模型基于溯因推理而非归纳推理，人工智能使不确定性变得显而易见的能力确实有助于以有利于申请人的方式解决疑虑，正如公约起草者的意图。
公众对难民和其他人的叙述和态度...
本研究使用“难民和其他移民”来指代波兰境内所有外国人，使用“移民”来指代他们进入波兰的情况。“移民”一词用于反映调查问题中使用的特定措辞。“难民”一词指的是那些逃离冲突或迫害的人，无论个人是否被正式承认为难民，或是否属于更广泛的框架，如附属或临时保护。“难民和寻求庇护者”一词用于在数据集中区分那些被正式承认为难民的人和那些身份尚未确定的人。虽然本报告主要关注难民和其他移民进入波兰的流动，但在尽可能的情况下，将其置于更广泛的流动模式的背景下，包括从波兰移民。