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World File Search System实地试验
附件 A - OECD iLibrary
2012 年 PISA 数学任务的开发由经合组织签约的国际教育研究机构联盟协调，并由参与国的数学专家组指导。参与国提供了刺激材料和问题，在 2012 年评估实施前的三年中，经过反复审查、试验和改进。开发过程包括接受参与国和经济体的几轮评论，以及小规模试点和正式实地试验，其中参与国和经济体的 15 岁学生样本（约 1,000 名学生）参与。数学专家组推荐了最终选定的任务，其中包括参与国和经济体提交的材料。选定的依据是任务的技术质量（根据其在实地试验中的表现进行评估）以及参与国对 15 岁学生的文化适宜性和兴趣水平的评判。选择整个材料集的另一个基本标准是它是否适合第 1 卷中描述的框架，以便在各种背景、内容和过程类别之间保持平衡。最后，仔细确保问题集涵盖了各种难度，以便很好地衡量和描述数学素养
2023 年亮点 - 北约 STO
新成立的 CC&S 部门认识到制定有效的气候变化适应战略需要坚实的科学证据，因此开展了一系列相关主题的研究。其重点领域包括海平面上升和与之相关的沿海基地洪水；全球范围内“热天”频率的演变；水下声速和声传播对声纳和声学通信性能的影响；大气蒸发管道对海军雷达和电磁通信性能的影响；地中海和高北地区的波浪气候和海况对海军行动的影响。该部门还成立的目的是开展实地试验，包括通过新成立的北约北极气候观测站。CMRE 正在努力建立机制以增加联盟的知识基础，并积极寻求与民间社会、学术界和工业界就 CC&S 相关问题开展合作。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
启动在马铃薯领域种植鸡蛋蛋白
分子农民Maya Sapir-Mir（左）和Raya Liberman-Aloni正在接受全球烹饪的最爱，并将其转变为低成本生物反应器以生产卵子蛋白。他们在2022年建立了Polopo，以设计土豆植物以生产蛋清蛋白质，而无需昂贵的生物反应器。该公司位于以色列的内斯Ziona，已开始首次实地试验，种植了富含蛋白质的块茎。Ovalbumin是蛋清中的主要蛋白质，是食品制造商作为成分所追捧的，因为它有助于提高营养价值并延长包装产品的保质期。团队通过将整个卵蛋白DNA序列插入叶片，从而设计了马铃薯，因此，该序列包含了产生功能齐全的蛋白质的指令，该蛋白质在营养和化学上与鸡蛋中的蛋白质相同。将养分从叶子移到块茎的韧皮部运输了工程化的椭圆蛋白产品。遗传改性的polopo马铃薯看起来与原始的polopo相同，具有其优势，并将蛋白质储存在块茎中，实际上像迷你抗反应器一样有效地发挥作用。这些植物的生长快且廉价地培养，并且由于它们在遗传上与第一个
C2 建模与仿真、联盟互操作性
摘要 随着指挥和控制 (C2) 功能的范围和复杂性不断扩大，准确、可重复和可再现的实验方法的价值也随之增加。早期认识到这一优势促使美国陆军赞助和支持 C4ISR 系统工程和实验实验室 (C4ISR SE2L)。C4ISR SE2L 已运行一年多，并在实时、虚拟和建设性 (LVC) 环境中执行网络分析，包括网络的所有方面 - 传感器、通信和 C2。该实验室是在现实情况下试验 C2 的环境示例。可以在受控环境中模拟非理想条件并测量对应用程序的影响。实验室环境可以扩展以包括与现场系统的交互。C4ISR SE2L 已参与两次实地试验，目前正在规划第三次试验。C4ISR SE2L 的架构允许（事实上也鼓励）在实际测试范围内对多个系统、作战人员在环组件和实战组件（即车辆、传感器）进行实验。这些实验的结果目前正在纳入未来系统的规划、需求和概念工作中。本文介绍了 C4ISR SE2L 的理念和架构、实验设计、最近实验的结果以及如何在系统工程过程中使用这些结果。
为野火开发无人机群的数字孪生……
摘要 — 在现实场景中部署空中集群机器人系统可能具有挑战性。使用它们来监测野火需要集群操作员轻松使用该系统。为了以最低的相关成本实现这一点，必须开发先进的框架来实时监测、优化和控制集群。实现这一点的一种方法是创建一个数字孪生，其中物理对应物可以在虚拟世界中镜像。我们的目标是创建一个集群的数字孪生，以便模拟和优化控制算法以及实时监控和控制，以便将集群系统部署到现场。我们的框架由以下主要子系统组成：用于优化集群控制器、监控和控制实时集群部署的数字孪生；允许数据在我们的系统组件之间传递的云基础设施；和飞机。我们开发了一个 Swarm Operator 界面，允许集群操作员定义集群的任务以监测区域以寻找数字野火。我们使用三架实体无人机和三架数字无人机在实地试验中测试了我们的系统。在试验期间，无人机群操作员能够命令无人机在三种不同的搜索策略中执行自主搜索、在特定位置成堆盘旋，最后着陆。
采用有利可图的能源的信用和关注...... - Xlab
信贷限制和疏忽在高回报技术未得到广泛采用中扮演了什么角色？我们以内罗毕的节能炉灶为例研究了这个问题。通过对 1,000 户家庭进行随机实地试验，我们估计投资这项技术的平均年回报率为 300%，即每年节省 120 美元燃料费用，约相当于一个月的收入。尽管如此，采用率仍然很低：使用激励兼容的 Becker-DeGroot-Marschak 机制引出偏好，我们发现平均支付意愿 (WTP) 仅为 12 美元。为了调查导致这种令人费解的模式的原因，我们交叉随机化了信贷获取渠道，并采取了两项干预措施，旨在提高人们对采用成本和收益的关注。我们的第一个主要发现是，信贷使 WTP 翻倍，并在贷款期间缩小了能源效率差距。其次，信贷在一定程度上通过心理机制发挥作用：信贷总影响的约三分之一是由对贷款偿还的疏忽造成的。我们没有发现对节能不重视的证据。私人利益和避免的环境损害平均为每台炉子带来 600 美元的收益，每台炉子采用并使用两年。
基于O-RAN的交通转向的状态空间分解的级联加固学习
摘要 - 我们研究开放无线接入网络（O-RAN）中的交通转向问题（TS）问题，利用其RAN智能控制器（RIC），其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题，我们提出了一种新颖的级联加固学习（CARL）框架，我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解，以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间，对RL子政策进行了训练以优化服务质量（QoS）。要将CARL应用于新的网络领域，我们提出了一种知识转移方法，以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔，我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin（DT），该数据使用现实世界中的数据进行建模，包括网络设置，用户地理分配和流量需求，以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl，代表了两个不同的美国城市，并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法（即启发式和Q-表算法）进行了比较。此外，我们已经与RAN运营商进行了实地试验，以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行，交通转向，增强学习。
约会的细节
____________________________________________________________________________ Enquiries about the vacancy, shortlisting, and interviews: Contact: Dr Bruno Adorno Email: bruno.adorno@manchester.ac.uk ____________________________________________________________________________ Research Project: This position is for research at the postdoctoral level within the Centre for Robotic Autonomy in Demanding and持久的环境，摇篮[https://cradlerobotics.co.uk/]。摇篮是Amentum [https://www.amentum.com/]，曼彻斯特机器人技术中心和AI [https://www.robotics.manchester.ac.uk]和ukri [https://wwwwww.ukri.org]之间的重要伙伴关系。摇篮的愿景是建立一个国际领先的协作研究中心，为苛刻的环境（例如太空，核能，能源生成和城市基础设施）提供新颖和变革的自主系统（RAS）技术（RAS）技术，从而允许该技术在英国行业范围内实现这一技术所承诺的好处。工作的总体目的：研究人员将主要针对各种机器人和传感器进行机器人状态估计和传感器融合。，他们将根据Cradle Research计划的要求，处理适用于地面机器人（车轮，跟踪，腿部），移动机器人以及空中机器人的理论和实用状态估计问题。这项工作的一个关键要素是与其他工作包进行交互，以将发达的状态估计器集成到更广泛的系统体系结构中，以供预期在具有挑战性的环境中工作的机器人。成功的候选人有望通过我们的/摇篮行业的参与活动来协助实地试验，与潜在的工业伙伴互动，并将复杂的数学概念转化为现实世界
北欧 - 巴勒克斯人关于农业研究合作，气候变化和气候挑战的观点
Anneli Lundkvist是瑞典农业科学大学作物生态学系的高级讲师（SLU）。她还是SluFältforsk的协调员，这是SLU与外部利益相关者之间的接触与合作机构，从事农业实地试验活动。她将谈论北欧现场试用网络。Erik Alexandersson是瑞典农业科学大学植物育种系（SLU）的植物分子生物学家，研究了植物病原体的相互作用以及实验室和实验室中的防御机制，类carotenoids，carotenoids和Cassava和自动化疾病的生物治疗。他是Plantlink的助理主任，PlantLink是Lund University和Slu Alnarp之间的合作，以加强瑞典南部的植物研究，并成为Nordplant的协调员。关于重点的项目：北欧实地试验网络对现场试验的执行一直是过去50多年来所有北欧国家的经典学科。大多数现场试验由一些机构执行。执行现场试验的方法已得到充分证明多年，并且在行业和高科学水平上具有良好的信誉。必须开发现场试验的经典执行，以便能够对新挑战（即对温室，天然气生产，可持续性的影响。新的技术可能性以我们的工作方式打开了全新的维度。为此，北欧国家必须动员科学和各个边界的挑战是相同的，并且有一种表达的渴望互相学习，并在协作中创新了新方法。该网络将主要通过举行会议和研讨会来开展活动，在该活动中，该领域的专家将聚集在一起以交换体验并开发新方法。网络在SLU，NIBIO，INGES INNOVATION和丹麦技术研究所之间的合作中进行了协调。欢迎每个人加入网络，我们可以在进行现场试验方面提供多年的经验，我们都很好奇学习新事物。不断变化的气候变化和农业土地是农业和森林生产的全球挑战。这些紧迫的问题以及减少自然资源的减少将同时增加农业食品系统和林业的压力，因为我们必须为不断增长的世界人口提供足够，安全和营养的食物。例如，较温暖和湿润的北欧夏天将需要新的，改编的植物来保留生产和产量稳定。温和的冬季将使新的植物病原体向北迁移，导致北欧国家发生变化的植物病原体压力。这些挑战迫切需要采取新的植物育种和保护努力，以在未来的北欧气候条件下确保农作物和森林生产。在北植物联盟中，五所北欧大学拥有多功能和补充研究基础设施，促进了促进教育，研究流动性和技术发展，以应对农业和林业的未来挑战。最近建立的植物现象学和气候建模的设施是该项目的一部分。现象学是研究基因型，表型和环境之间相互作用的研究领域。目前，由于更好的成像方法，更便宜，更有效地获取了大规模分子数据，并通过高性能计算机提高了建模能力，因此该研究领域正在迅速发展。为了充分利用这一更好的跨学科合作，还需要解决未来北欧气候条件的特定问题。