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World File Search System挑战
太空电梯的国际机遇与技术挑战
执行摘要：太空电梯是一种假设概念，用于将卫星送入环绕地球的轨道，与传统的火箭发射相比，这将大大节省成本。太空电梯的工作原理是将一个平衡物放置在太空中，该平衡物被系在地球表面，并由地球自转的离心力固定。技术挑战，特别是与系绳材料相关的挑战，阻碍了太空电梯进入设计阶段。如果未来材料科学的进步允许建造太空电梯，那么应该考虑真正的太空电梯可能产生的地缘政治影响。它独特的成本、战时效用和脆弱性意味着，应该将一个和平的国家联盟合作视为一种潜在的管理模式。
植物蛋白水解酶：改善粮食可用性针对气候变化效应的贡献和挑战
蛋白酶在原核生物和真核生物中都起着无处不在的作用。在植物中，这些酶在多种生理过程中充当关键调节剂，侵蚀性蛋白质瘤，细胞器开发，衰老，播种，蛋白质加工，环境应激反应，环境应激反应和程序性细胞死亡。蛋白酶的主要功能涉及肽键的分解，导致蛋白质的不可逆翻译后修饰。它们还充当信号分子，最终调节细胞活性，分别分裂并激活了脱肽。此外，蛋白酶通过将错误折叠和异常蛋白质降解为氨基酸而导致细胞修复机制。此过程不仅有助于细胞损伤修复，而且还可以调节生物学对环境压力的反应。蛋白酶在植物素的生物发生中也起着关键作用，该植物激素的生长，发育和对环境挑战的反应（Moloi和Ngara，2023年）。现代农业努力满足由于气候变化和人口迅速增长而导致的粮食，饲料和原材料需求的增加。气候变化是对作物产量潜力产生负面影响的主要因素。在植物防御生化机制内部，蛋白水解酶是几种生理过程的关键调节剂，包括环境应激反应。与动物不同，植物不具有带有移动防御者细胞的自适应免疫系统，因此它们具有通过激活触发生理，形态和生化变化的不同保护机制来适应和适应环境条件的策略。
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
多连接太阳能电池技术的状态和挑战
正在进行的能源过渡到遏制二氧化碳排放并满足不断增长的能源需求，这增强了将可再生能源整合到现有电力系统中的需求。太阳能一直在增加市场份额。多开关太阳能电池（MJSC）可以使阳光向能量的有效转化，而不会像商业化的单连接硅太阳能电池一样受到33％的限制。iii-V半导体已有效地用于空间应用和浓缩光伏（CPV）。本综述讨论了细胞级别的MJSC的工作和组成部分，以及用于空间应用和CPV的模块级别。制造程序，MJSC的材料获取，然后在引入目前的挑战，以防止MJSC实现广泛的商业化以及将来可以解决这些挑战的研究方向。
盒装 AI 采购：采购过程中的挑战与机遇……
1.探索采购过程中数据共享的潜力和注意事项：虽然人们认识到在采购过程中与供应商共享数据的好处，但也承认在当前的监管环境下共享数据具有挑战性，但可以考虑进行试验和试点，以探索潜力并分享最佳实践。参与者还指出，从更广泛的角度来看，政府机构之间共享数据对于解决复杂的政策问题是必要的，但目前是一项重大挑战。在阿联酋，迪拜对这一问题的答案是由智能迪拜提供的，这是一个负责改善迪拜生活和旅游体验的政府机构。智能迪拜正在创建使政府机构能够共享数据的基础设施和流程。虽然该计划相对较新，但它是旨在增加数据共享的切实政府行动的一个例子。
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，特别是在D
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，尤其是在尼日利亚等发展中国家，其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能（AI）技术解决发展中国家塑料废物的潜力，重点是尼日利亚的情况。通过对挑战，机遇，案例研究，政策含义和建议的全面分析，本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距，数据稀缺和道德考虑之类的挑战，以及创新，效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集，分类，回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法，基础设施和技术投资，公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策，垃圾填埋场，教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步，协作伙伴关系，投资增加，支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量，发展中国家可以解决塑料废物危机，促进环境可持续性，并为所有人提供更清洁，更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物，AI技术，发展中国家，废物管理，环境可持续性doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文：Solaja，O。M.（2024）。释放了人工智能的力量：革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术，12（1），28-38 doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
解决印度能源存储挑战一项创新......
问：在成为领先的锂电池技术供应商的过程中，您在印度面临的主要挑战是什么？答：在我们最初的几年里，印度还没有电动汽车行业。人们对电动汽车的发展持怀疑态度，甚至有人怀疑电动汽车是否会在印度腾飞。当印度越来越清楚地意识到正在走向电动汽车时，经济因素就成了下一个障碍。然而，我们继续看到各种渠道传播有关锂离子电池组技术和功能的错误信息。该行业还必须应对质量较差的进口电池组，这些电池组扭曲了客户的期望。最重要的是，我们必须应对人们的怀疑，即印度能否开发出满足印度需求的技术。
重新访问Edge AI：机遇和挑战
Edge AI是一种创新的计算范式，旨在将机器学习模型的培训和推理转移到网络边缘。此范式提供了一个机会，可以通过自动驾驶和无处不在的个性化医疗保健等新服务来重大影响我们的日常生活。尽管如此，将情报提升到优势涉及几个主要挑战，其中包括需要约束模型架构设计，训练有素的模型的安全分配和执行以及分发用于培训的模型和数据所需的大量网络负载。在本文中，我们重点介绍了过去AI发展的关键方面，并将其与当前的挑战联系起来。本文旨在确定Edge AI的研究机会，旨在将人工智能和边缘计算领域的研究汇集在一起。