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CE-LOOP 循环经济，共存于一个星球
在印度，到 2030 年，70% 的应建建筑将不会建成（英国只有 25%）。他们将向其他国家传授这种循环建筑的比较优势。米其林工厂就是这种情况，该工厂长度超过 1 公里，拥有能源和水处理设备。这个既是研究基地又是生产基地的工厂是循环模式的传播。从教育角度来看，其 40% 的员工曾在国外接受过 6 至 24 个月的培训（例如，车间经理在克莱蒙度过了 2 年）。现场提供语言课程。这导致了克莱蒙费朗和金奈在欧盟委员会的支持下就智慧城市（适用于金奈的动态系统）和水管理主题展开可能的合作。模块化建筑的设计方法包括拆除后材料的回收和再利用。
Guillaume Lajoie 博士 - 神经科学系
传记 Guillaume Lajoie 是蒙特利尔大学数学与统计学系 (DMS) 的副教授，也是 Mila - 魁北克人工智能研究所的高级学术成员。他担任 CIFAR 主席（CCAI 加拿大）以及加拿大神经计算和接口研究主席（CRC）。他的研究处于人工智能和神经科学的交叉领域，他开发了工具来更好地理解生物和人工系统中常见的智能机制。他的研究小组的贡献范围从大型人工系统的多尺度学习范式的进步到神经技术的应用。 Lajoie 博士积极参与负责任的人工智能开发工作，寻求在研究和其他领域使用人工智能的指导方针和最佳实践。研究主题：表征学习、深度学习、认知、健康人工智能、科学人工智能。计算神经科学、优化、推理、循环神经网络。动态系统
大气反应的化学动力学
地球的大气是一个动态系统，其中许多化学反应连续发生，从而影响空气质量，气候和环境健康。化学动力学的反应速率研究在理解大气化学方面起着关键作用。近年来，由于其深远的含义，大气反应与气候变化之间的联系引起了极大的关注。通过研究这些反应的复杂机制，科学家可以更好地理解他们对气候变化的影响，并制定策略来减轻其影响。大气中的化学反应涉及多种物种，包括气体，气溶胶和自由基，通过复杂的途径相互作用。这些反应发生的速率决定了大气的组成及其捕获热量的能力，这种现象称为温室效应。关键反应涉及污染物，例如氮氧化物，挥发性有机化合物以及二氧化碳和甲烷等温室气体。
自动识别主要物理过程
识别局部和近似主导动态系统行为的过程，使理解和建模非线性微分动态系统取得了重大进展。主导过程识别的传统方法涉及零碎和临时（非严格、非正式）缩放分析，以识别控制方程项的主导平衡并描绘每个主导平衡的时空边界（空间和/或时间边界）。我们首次提出了一个客观的全局度量，以衡量主导平衡与观测值的拟合度，这对于自动化来说是理想的，而且以前是未定义的。此外，我们以优化问题的形式提出了主导平衡识别问题的正式定义。我们表明，优化可以通过各种机器学习算法执行，从而实现主导平衡的自动识别。我们的方法与算法无关，它消除了对专家知识的依赖，可以识别事先不知道的主导平衡。
使用机器学习
工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具
系统动力学建模在...中的应用 - CORE
系统动力学具有研究复杂系统各个方面的潜力，包括其对结构和动态系统属性的修改可能产生的影响，而这些是传统方法无法实现的。本文回顾了使用系统动力学解决安全关键领域的安全问题的文献。本文纳入了 40 项研究，并根据定制的人为因素安全分类框架进行了分类。对文献的主题分析得出了五个主题：外部因素、组织影响、不安全监督、不安全行为的先决条件和不安全行为。研究结果表明，使用系统动力学可以成为提高安全性的潜在工具。这可以通过基于系统分析改进决策、在建模结构中分析过去的行为事件以规划有效的安全政策以及在分析事故时采用整体方法来实现。关键词：系统动力学建模、安全
引文 Gerardo De Maria。航空业的人机交互：未来的威胁还是资源。美国科学技术杂志。第 3 卷，第 1 期，2016 年，第 25-42 页。
摘要 高效的流动性是决策者面临的一个关键问题。允许人员和货物自由流动对于经济繁荣和可持续生活至关重要。汽车、火车、轮船、飞机和太空火箭是让世界各地的差异转化为财富的手段。所有这些系统都被认为是动态系统，自由度越高，它们的多变性和不可预测性就越强。为了在这些复杂的环境中控制操作并应对持续有效的问题解决，需要一个可靠的安排。安全是润滑液，它使这种复杂的运输机器有机会工作和发展。本文的目的是分析航空安全与自动化理念之间的联系，重点关注人机交互，特别是在引入新的飞机制造概念之后。自动化为提高安全性做出了贡献，但最终揭示了一些威胁，必须彻底调查和缓解这些威胁，以避免安全水平下降。
农业教师会议
ABE 45000设计和优化的有限元方法提出的更改：更改为标题，课程描述和先决条件。新标题：农业工程中的计算建模和数据分析。新课程描述：课程分为三个部分。学生（1）将了解一阶动态系统，框图，机械和电气系统的建模以及控制理论，同时使用MATLAB和SIMULINK进行建模； （2）了解用于建模连续力学和运输现象的数值方法，包括有限元方法和有限差异方法。将在计算机实验室中研究传热，流体流和固体力学中的应用； （3）了解数据分析主题，包括统计模型，概率理论，回归分析，分类技术和机器学习。PREREQ：（MA 26200或（MA 26500和MA 26600））和（ABE 30100或AAE 20400或BME 20400或ME 27400或NUCL 27300）。对其他计划的预期影响：无。
2023 年 IEEE/ASME 国际先进会议...
代表 IEEE/ASME AIM 2023 组委会，我们诚挚地邀请您参加 2023 年 IEEE/ASME 先进智能机电一体化国际会议 (AIM)，该会议将于 2023 年 6 月 27 日至 7 月 1 日（星期二至星期六）在美国华盛顿州西雅图举行。会议将重点介绍先进的智能机电一体化系统，期待它们为我们的社会做出巨大贡献。作为第 26 届 AIM 会议，AIM 2023 由 IEEE 机器人与自动化协会 (RAS)、IEEE 工业电子协会 (IES) 和 ASME 动态系统与控制部门 (DSCD) 共同赞助。我们的目标是提供一个平台来讨论、激发和庆祝机电一体化、机器人、自动化和相关领域的最新、前沿发展、发现和创新。我们期待您的参与，并于 2023 年 6 月在西雅图与您相见！