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开发混合量子的试验和磨难 -
摘要 - Quantum Computing有很大的希望可以解决经典计算机无法到达的问题。到已经引起科学和工业社区的利益的地步。因此，预计在量子软件与经典系统相互作用的情况下，混合系统将开始出现。可以通过服务计算来培养这种共存。不幸的是，可以提供量子代码的方式，因为服务仍然错过了服务计算的许多潜在收益。本文解决了旅行推销员问题，并解决了以量子微服务形式实施实施的挑战。然后，它用于检测该过程中服务计算的哪些好处。结论有助于衡量当前技术状态与为了拥有实际量子服务工程的状态之间的距离。
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铁路在美国经济中发挥着至关重要的作用，因为它们以独特的方式结合了速度和能源效率，可以低成本安全地运输大量货物。尽管美国货运铁路继续提高燃油效率，但每年仍消耗超过 30 亿加仑的柴油。尽管货运铁路只占交通相关排放量的不到 2%，但它与所有工业部门一样，必须采取行动减少碳排放，以遏制气候变化和对邻近社区的健康影响。但是，必须允许货运铁路以尊重当前零排放机车技术状态的速度脱碳，并以与北美综合铁路网运营现实相一致的安全方式脱碳。不幸的是，CARB 在用机车法规规定的激进时间表和范围在这两个方面都引起了担忧。
alphazero中计划能力的限制-CCN 2024
Glickman，M。E.和Jones，A。C.（1999）。评估国际象棋评级系统。Chance-Berlin，然后是纽约，12，21-28。Kim，B.，Wattenberg，M.，Gilmer，J.，Cai，C.，Wexler，J.，Viegas，F。等。 （2018）。 可解释性超出特征归因：具有概念激活向量（TCAV）的定量测试。 在国际机器学习会议上（pp。） 2668–2677）。 Lee，S。（2000）。 非负矩阵因子化算法。 nips。 McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Kim，B.，Wattenberg，M.，Gilmer，J.，Cai，C.，Wexler，J.，Viegas，F。等。（2018）。可解释性超出特征归因：具有概念激活向量（TCAV）的定量测试。在国际机器学习会议上（pp。2668–2677）。Lee，S。（2000）。 非负矩阵因子化算法。 nips。 McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Lee，S。（2000）。非负矩阵因子化算法。nips。McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。McGrath，T.，Kapishnikov，A.。。Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Kramnik，V。（2022）。在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。在Alphazero中获得国际象棋知识。国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。（2018）。一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。Sci-Ence，362（6419），1140–1144。Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。。。其他人（2017年）。掌握没有人类知识的Go的游戏。自然，550（7676），354–359。Steingrimsson，H。（2021）。国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。1–8）。Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。ARXIV预印ARXIV：2206.10498。（2023）。大型语言模型仍然无法计划（LLMS的基准计划和推理有关变更的理由）。van Opheusden，B.，Kuperwajs，I.，Galbiati，G.，Bnaya，Z.，Li，Y。，＆Ma，W。J.专业知识增加了人类游戏玩法的计划深度。自然，618（7967），1000–1005。
更新的挖掘脚印和毛动 - 材料需要 - ...
我们在分析中使用的主要资源是由国家可再生能源实验室（NREL）编写的2023年可再生能源属性数据库（REMPD）和2022年对先进的水冷却反应堆设计的资本成本评估，并考虑了MIT核工程研究者W. Robb Stewart and Korforb stewart and Korefors word s s s shirvan的不确定性和风险报告。1,2在最能代表当前的技术状态时，我们使用其他公开文献和行业报告进一步更新并补充了这些数据。对于核能技术，我们的分析考虑了Westinghouse AP-1000反应堆，FRAMATOME进化功率反应器（EPR）和一般的Electric-Hitachi BWRX-300，这是目前正在开发的较小的300 MWE设计。3非轻水晚期核反应堆设计的材料使用估计值不足以在本报告中对我们进行严格研究。
对锂离子电池的热管理审查
摘要 - 锂离子电池是当前一代电动汽车的重要组成部分。但是，进一步推动电动汽车与电池寿命有关。由于温度决定了电池的寿命，因此管理热量并将温度保持在电池组内的可接受范围至关重要。冷却系统的好处是防止电池寿命过早降解。本文对迄今为止的热管理策略进行了批判性审查，该策略涉及细胞，模块和包装中的温度。本文回顾了最新技术状态（传统）热冷却系统的优势和缺点。在本文中，我们已经审查了单独的单元格，模块和包装级冷却系统。还审查了电池热建模技术和冷却系统设计挑战。本文还回顾了未来汽车的未来冷却系统，快速充电率上升，这些技术可以改善传统冷却系统的局限性。本文还提出了针对即将到来的EVS问题的最佳合适和经济上可行的技术。
AI创新中心“学习系统和认知机器人技术”
AI技术将改变并支持我们的日常生活。技术状态几乎每天都在变化。因此，公司必须承认这些新技术的潜力，建立知识并将其转移到自己的产品，制作和服务中。他们面临着有关AI实际上可以为他们做什么的大量信息。在这种情况下，来自AI创新中心的专家使得在这里获得清晰度。在面向应用程序的研究项目中以及与Baden-Wuerttemberg的工业公司直接合作，用于制造工程和自动化IPA的Stuttgart Fraunhofer机构以及工业工程和组织IAO正在努力将来自挑战的技术从制造业和服务工业领域进行广泛应用。他们有助于确定最有前途的用例，并将最新的研究结果带入应用电缆表格。该中心是欧洲最大的AI研究网络网络谷的一部分，因此构成了优秀的基础研究和工业应用之间的桥梁。
地质勘探中的磁学 - 印度科学院
摘要。磁法是最古老和最广泛使用的地球物理技术之一，用于勘探地球地下。它是一种相对简单且廉价的工具，适用于各种地下勘探问题，涉及从地壳底部附近到土壤最上层一米内的水平磁性变化。成功应用磁法需要深入了解其基本原理和仔细的现场工作、数据缩减和解释。通常，解释仅限于定性方法，这些方法只是绘制异常地下条件的空间位置，但在有利情况下，该方法的技术状态将允许更多的定量解释，包括指定异常源的性质。没有其他地球物理方法为如此广泛的问题提供关键输入。然而，磁法很少能为调查问题提供完整的答案。因此，它通常与其他地球物理和地质数据一起使用，以限制其解释的模糊性。
第八届国际大脑计算机的讲习班...
大脑计算机界面（BCI）研究的领域有许多名称，其中最历史性源自具有融合目标的相关研究领域。术语BCI和脑机界面（BMI）很常见，一词神经假体也适用。通常，BCI是一种直接从大脑中解释信息以提供与技术互动的手段的设备。可以使用植入电极或外部传感器来测量脑活动。该技术可以通过多种方法进行操作，包括大脑和效应器之间的直接连接（例如，操作假肢）或辅助接口（例如键盘显示）（例如，用于通信）。最近的工作还使用了对大脑本身的电刺激来“关闭循环”并提供有关技术状态的感觉反馈。BCI的定义特征是解释了大脑活动本身，控制设备的信息不是从通过外围神经传播的活动得出的。许多BCI最初是由身体损害的人使用的，但是当前广泛的应用也针对其他神经和认知
地球勘探中的磁学 - 印度科学院
摘要。磁法是最古老和最广泛使用的地球物理技术之一，用于勘探地球地下。它是一种相对简单且廉价的工具，适用于各种地下勘探问题，涉及从地壳底部附近到土壤最上层一米内的水平磁性变化。成功应用磁法需要深入了解其基本原理，并进行仔细的实地工作、数据缩减和解释。通常，解释仅限于定性方法，这些方法只是绘制异常地下条件的空间位置，但在有利的情况下，该方法的技术状态将允许更多的定量解释，包括指定异常源的性质。没有其他地球物理方法可以为如此广泛的问题提供关键输入。然而，磁法很少能为调查问题提供完整的答案。因此，它通常与其他地球物理和地质数据一起使用，以限制其解释的歧义。
与处理、存储相关的远程技术 - OSTI.gov
燃料处理活动的范围、集装箱装卸作业、废水处理、设施维护、设施设计和工具设计。表 I 中按主题和论文编号对应用和技术进行了索引。每种应用中的技术状态表示为生产 (P)、演示 (D)、实验 (E) 或设计 (C) 模式。操作方法或模式表示为手动 (M)、遥控 (T)、机器人自动化 (R) 或硬自动化 (H)。这些方法之间的区别定义如下：手动是直接手动操作远程工具；遥控利用手动操作的机械或机电机器的中介来操纵工具（例如主从操纵器）；机器人意味着灵活的自动化或对全部或部分操作进行编程的能力；硬自动化意味着不可编程的自动机械。如果传感器集成到应用系统中，则传感器的类型在第三列中指明。表中的数字是指论文编号，根据摘要末尾的论文列表。