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奥克兰运输可持续性策略2024-2031
6。在采用了其第一个可持续性框架（2016年）和政策（2018年），该框架利用了四局的方法来提供可持续的结果。在2018年，缩小了专注于水，降低气候和社会采购的方法。响应奥克兰气候计划的制定，TERP，国家适应计划和ATS气候风险评估，仅举几例，其中有一系列的行动计划，目标和工作流，涵盖环境，缓解气候变化，适应性，适应和社会采购（包括政策倡导，交流和报告的支持计划）。现在正处于需要发展其可持续性角色以更有目的，积极主动并担任领导地位的时刻。7。最近对组织目的，原则和野心陈述的刷新提供了及时的机会，以捕捉到气候，人和环境的关注，并在AT可持续性战略中反映出来。以前同意的目标和目标已在涵盖气候变化，环境以及社会和经济成果的目标下清楚地保持一致，并建立了合并的计划来实施相应的行动。
基于 Android 的视障人士应用程序使用深度......
视障人士在从事与环境、社会和技术相关的活动时遇到困难。此外，他们在日常生活中也难以独立和安全。本研究提出了基于深度学习的视觉对象识别模型，以帮助视障人士使用安卓应用平台进行日常生活。本研究主要关注金钱、衣服和其他基本物品的识别，以使他们的生活更轻松。基于卷积神经网络 (CNN) 的视觉识别模型由 TensorFlow 对象应用程序编程接口 (API) 开发，该模型使用单次检测器 (SSD) 和来自 Mobile V2 的预训练模型，是在 Google 数据集上开发的。视障人士捕捉图像，并将其与预加载的图像数据集进行比较以进行数据集识别。带有图像名称的口头信息将让盲人知道捕捉到的图像。物体识别实现了高精度，无需使用互联网连接即可使用。视障人士尤其从这项研究中受益匪浅。
用于测试真实制造系统的实验室规模模型...
近年来，数据可用性的提高以及计算能力的增强使研究人员能够构思具有实时输入的生产计划和控制方法。文献中有大量使用模拟在线进行生产计划和控制决策的技术。然而，在真实系统上测试这些方法通常是不切实际的，而且数字实例上的实验是有限的，因为它们没有捕捉到物理方面。这项工作建议使用实验室规模的制造系统模型和符合工业标准的软件架构来测试实时模拟方法。这样的模型可以重现真实工厂环境中的物质流和生产控制逻辑。通过利用这种设置来测试新方法和新工具，可以提高他们自己可实现的技术就绪水平 (TRL)。该实验室已用于在柔性制造系统 (FMS) 模型上设置实时重新调度问题。测试涉及与当前系统状态一致的模拟模型，用于在线识别和实施减少预期完工时间的生产调度规则。结果表明，所提出的实验室规模模型可成功用于测试生产计划和控制方法。
能源治理作为公共资源
随着人类生态危机的现实变得难以忽视，向可持续能源系统的过渡变得越来越紧迫。由于问题的复杂性，提出的解决方案往往针对的是当前社会经济结构的表象，而不是其核心。为了概念化未来可能的能源系统，本观点将重点放在科学技术与工程研究之间的脱节上。一方面，这种脱节导致社会科学研究被动地批评，而不是在实践中为解决社会问题做出贡献。另一方面，它产生的技术工作受到现有经济活动概念和围绕生产的组织配置的限制，而没有捕捉到更广泛的社会和政治动态。因此，我们提出了一个弥合这一鸿沟的方案，该方案使用“公地”作为一个总体概念。我们将这个框架应用于概念能源系统的硬件方面，该系统建立在由开源、低成本、适应性强、对社会负责和可持续的技术驱动的网络化微电网之上。本观点呼吁工程师和社会科学家建立真正的跨学科合作，以开发解决能源难题的根本替代方案。
记录美国经济 GDP 百年历程及未来
GDP 最近遭到了异常强烈的批评，一些评论员呼吁用基于自我报告的更直接的幸福感衡量标准来取代它。一个问题不是这个概念本身，而是它的使用方式，以及人们对它的期望过高。使用 GDP 作为经济进步的主要衡量标准尤其令人遗憾，而且随着经济的变化和全球联系的日益紧密，这种做法变得更加令人遗憾。我将首先谈谈这个问题，然后谈谈我们应该如何扩展国民账户来处理分配问题，最后谈谈衡量医疗保健的问题。我还应该指出，虽然我非常赞成收集自我报告的幸福感衡量标准，包括幸福感评估和感受报告，但我认为将它们视为 GDP 或国民账户中其他衡量标准的替代品是没有意义的。大量工作证明，这些衡量标准是有用的，它们有时可以捕捉到生活中其他衡量标准无法衡量的重要方面，并且可以通过将它们与其他更熟悉的衡量标准进行比较来学到很多东西。我认为美国统计系统没有定期收集幸福感的自我报告，这是令人遗憾的。
中国的城市人工智能：后智能城市的社会控制还是超资本主义发展？
研究和更广泛的社会辩论探索了人工智能在中国扩大社会控制和超资本主义发展中潜在的变革作用。在本文中，我们利用这些辩论来反思中国的城市人工智能实验。关键问题是，与智慧城市的逻辑和想象相比，人工智能是否提供了独特或不同的东西。对上海和杭州城市人工智能管理标志性地点的分析表明：城市人工智能与智能之间的共鸣和不和谐。但它们也展示了城市人工智能实验的独特而复杂的格局，而这种格局在社会控制和自由市场应用的人工智能视角中并没有被很好地捕捉到。此外，人工智能正在开展的城市实验环境揭示了创建新“数字帝国”的愿望，探索数据权力的新极限和潜在的社会抵抗。本文通过提供一个新框架来比较新兴人工智能应用背景下计算城市管理的逻辑，做出了独特的贡献。因此，本文为中国城市人工智能管理的未来应用提供了一个独特的框架，并确定了未来的城市研究重点。
中国城市人工智能：后智慧城市的社会控制还是超资本主义发展？
研究和更广泛的社会辩论已经探索了人工智能在中国扩大社会控制和超资本主义发展中潜在的变革作用。在本文中，我们利用这些辩论来反思中国的城市人工智能实验。关键问题是人工智能是否提供了与智慧城市理念的逻辑和想象相比独特或不同的东西。对上海和杭州城市人工智能管理的标志性地点的分析表明：城市人工智能和智能之间的共鸣和不和谐。但它们也展示了城市人工智能实验的独特而复杂的景观，这在社会控制和自由市场应用的人工智能视角中并没有被很好地捕捉到。此外，人工智能正在开展的城市实验环境揭示了创建新“数字帝国”的愿望，探索数据权力的新极限和潜在的社会抵抗。本文通过提供一个新框架来比较新兴人工智能应用背景下的计算城市管理逻辑，做出了独特的贡献。因此，该论文为中国城市人工智能管理的未来应用提供了一个独特的框架，并确定了未来城市研究的重点。
通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
执行和想象的抓握动作可以从分布式非运动脑区的低维表示中解码
中尺度区域，不能捕捉到运动系统的全部信息内容。在这项工作中，我们记录了 8 名癫痫患者的颅内脑电图，包括除中央沟内或相邻电极接触外的所有电极接触。我们表明，执行运动和想象运动可以从非运动区域解码；将所有非运动接触组合成一个低维表示形式，为黎曼解码器提供了足够的信息，使其达到 0.83 ± 0.11 的曲线下面积。此外，通过在执行运动上训练我们的解码器并在想象运动上进行测试，我们证明这两种情况之间存在在 beta 频率范围内共享的分布信息。通过将来自所有区域的相关信息组合成一个低维表示形式，解码器能够在没有初级运动皮层信息的情况下实现较高的解码结果。这种表示形式使解码器对扰动、信号非平稳性和神经组织退化更具鲁棒性。我们的结果表明，超越运动皮层可以为更强大、更多功能的脑机接口开辟道路。
世界质量报告 I 2022-23
欢迎阅读第 14 版《世界质量报告》。该报告被公认为业界规模最大的研究报告，旨在全面评估全球和不同行业的当前质量工程实践状况。在过去 14 年中，该报告通过调查多个行业和地区的 1,750 名高管，跟踪和研究了质量工程和测试领域最重要的趋势和发展。凯捷和 Sogeti 很荣幸能与我们的战略技术合作伙伴 Micro Focus 一起发布这份报告。我们确保所涵盖的主题尽可能广泛和深远，以便我们能够捕捉到行业中的细微差别（您越仔细观察）和趋势。在本报告中，您将看到我们对几个关键重点领域的主要发现和建议：敏捷质量编排、智能自动化、测试环境配置、测试数据配置和数据质量、可持续 IT、新兴技术的质量工程以及价值流管理。专家的研究结果得到了来自各财富 500 强企业的 10 多位高级管理人员的评论、示例和最佳实践的补充，他们围绕这些主题进行了深入访谈。