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解锁印度电动汽车电池本地化生产的供应链
印度渴望成为全球电池行业的重要参与者。印度政府于 2021 年启动了先进化学电池存储生产挂钩激励计划 (PLI-ACC 计划)，这反映了该国实现电池制造本土化的愿望。该计划已在 5 年内拨款 18,100 亿印度卢比 (25 亿美元) 作为补贴，目标是到 2026 年实现 50 千兆瓦时 (GWh) 的国内电池制造能力。这一目标由几个优先事项推动，例如加强能源安全、促进本地增值以及加速交通电气化和固定存储部署。然而，要真正实现整个电池供应链的价值，印度将需要与高价值电池组件领域以及设备制造领域进行后向整合。尽管 PLI-ACC 计划纳入了本地增值要求，但这些领域的进展有限，企业宣布的计划尚未转化为大规模生产。因此，从战略角度来看，必须找出供应链本地化的障碍，并重新调整印度的工业和贸易政策，以建立有竞争力的电池生态系统。
气候和人道主义本地化议程
最新的政府间气候变化小组（IPCC）评估报告（AR6）明确指出，气候变化的影响在高脆弱性的地方导致人道主义危机。与气候相关的灾难正在造成越来越不可逆转的损失和损害，尤其是当他们复杂现有的慢性危机驱动因素时，例如粮食不安全，极端贫困，冲突以及经济和社会边缘化。根据IPCC的说法，全球40％的人已经居住在高度可气候的地区（IPCC 2023）。IPCC预测生物多样性丧失，环境降解，干旱，洪水和热浪的风险以及水的稀缺，粮食不安全，人类健康，过早的死亡和流离失所，可能在世纪末之前达到危险水平（IPCC 20222）。为了避免或至少减轻这种危机，至关重要的是要迅速扩大缓解措施以限制变暖和适应措施以解决已经可以避免的影响。
本地化物流能力的中介作用
然而，尽管人道主义公司拥有供应链弹性策略，以保证其在意外供应链中的运营不中断，但由于不确定性，这些策略并不总是有效的（Mawonde 等人，2023 年）。人道主义供应链比商业供应链复杂得多，因为它具有独特的特点、混乱的灾后环境、涉及大量公共和私人方以及资金不足（Sawyerr，2021 年）。值得注意的是，供应链弹性需要及时协调和信息交换，但当考虑到各种利益相关者时，如果不与其他公司和供应链合作伙伴合作，弹性就会变得更具挑战性和无效性（Dubey、Bryde、Dwivedi 等人，2022 年）。
功能的本地化| HL IB心理学修订说明2017
程序：HM最初由博士生Brenda Milner研究，他经常访问HM，进行一系列测试和措施，包括精神病学检查，例如人格，情绪和抑郁症调查表，以及对精神科医生的访谈。他的分数没有表明抑郁，焦虑或精神病，他对自己的病情有了很好的认识（即他没有“忘记”他患有行真健忘症）。他完成了一项标准的智商测试，他的得分正常，但是他在韦克斯勒记忆量表测试中的得分证明了他的严重记忆力障碍。Milner指出，HM经常忘记那天发生的事情，以为他比实际年龄还年轻，忘了他刚遇到的人的名字，并评论说，每天都感觉到他只是在梦想中醒来。Milner研究了他（后来是使用MRI扫描HM大脑的Corkin）超过50年，直到他去世，享年82岁
本地化废物减量网络、全球销毁网络和循环经济
自从 McDonough 和 Braungart (2002) 出版《从摇篮到摇篮：重塑我们的制造方式》以来，人们开始思考如何（重新）设计制造业以创造循环经济 (CE)。建立这些循环经济的核心目标是通过减少、再利用和回收生产、分销和消费过程中的材料，将经济增长与自然资源枯竭和环境退化脱钩 (Hvass 和 Pederson，2019 年；Murray 等人，2017 年)。关键在于从围绕材料和能源的线性流动配置的生产流程转向围绕资源使用和废物残留问题配置的循环或“闭环”系统 (Brydges，2021 年)。这需要从根本上改变产品的设计、生产和消费方式，以便将可持续性、闭环思维和消费后实践置于商业模式的核心 (Hvass 和
通过声源本地化手术中的空间上下文意识
摘要。背景意识和场景理解是计算机辅助和机器人手术中智能系统开发的组成部分。尽管大多数系统主要利用视觉数据进行场景理解，但最新的概念证明已展示了声学的大量，用于检测和分析与典型的噪声排放相关的手术活动。但是，尚未有效地用于手术中的定位任务，这对于获得对场景的全面理解至关重要。在这项工作中，我们介绍了可以揭示声学活动及其在手术领域的位置的新型声源定位概念（SSL），因此提供了对患者和医疗设备的外科手术人员的相互作用的见解。我们通过在两个概念验证本地化任务中使用声学摄像头解释声音活动热图，表明了这一概念的潜力。对于对象检测任务，我们以86.07％的0.5 IOU实现AP，平均欧几里得距离为13。70±14。65个PX在图像分辨率为1100x825 PX的图像分辨率，用于关键点检测任务。基于这些结果，我们认为声学事件的本地化具有外科手术理解的巨大潜力，为未来手术室中的多模式感应解决方案打开了许多新的研究方向。据作者的最佳知识，这是在医学背景下利用SSL的第一项作品。
RFID本地化的强化学习
摘要 - 我们目前RL2是一种机器人系统，用于有效，准确的UHF RFID标签。与过去的机器人RFID定位系统（主要集中在位置精度上）相比，RL2学会了如何共同优化定位的准确性和速度。为此，它引入了基于增强学习的轨迹优化网络，该网络学习了机器人安装的读取器天线的下一个最佳轨迹。我们的算法从多个RFID标签中编码孔径长度和位置置信度（使用合成驱动 - 雷达公式）到状态观测值，并使用它们来学习最佳轨迹。我们构建了RL2的端到端原型，其天线在天花板安装的2D机器人轨道上移动。我们评估了RL2，并证明了中位3D定位精度为0.55m，它与基线策略相比，它更快地定位了多个RFID标签2.13倍。我们的结果表明，基于RL的RFID本地化有可能提高跨越制造，零售和物流领域的RFID库存流程的效率。索引术语 - 增强学习，RFID本地化，机器人技术，自主定位，RF传感
评估波士顿动力学的选定本地化和映射技术
本主论文提出了数值模型的开发和应用，以模拟瑞典各种气候区域中温室的能量平衡。利用MATLAB和IDA ICE构建模拟计划中的气候输入，该模型旨在评估温室中的热传输和温度动态，以模拟能量性能。该研究通过检查模拟在不同位置和不同参数的额外加热和冷却的需求来解决温室培养的高能量需求。该研究通过关注北欧气候中的温室性能来弥合现有研究的差距，从而比较瑞典气候中温室和南欧之间的温室之间的能量性能。由于分析是在一般温室上进行的，因此将来自城市的气候Malméo，Lule˚A和Valencia（西班牙）用作研究的位置进行参考。
l-sort：用于实时多渠道尖峰与本地化的高效硬件
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列（HDMEAS）的出现，多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面（BCI）介绍至关重要，要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort，这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术，L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类，而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征，L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针（Neuropixel）记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计，并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明，与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比，我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting，Spike Netization，Hardware