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新的能源前景中国 - 彭博专业服务
大多数氢是通过由新西兰的可再生能源和核能提供动力的柔性网格连接的电解器生产的。到2050年，电解的氢达到97mt，占2050年总氢供应的90％。到2050年，氢生产的电力需求上升到4,345TWH，占当年电力总需求的25％。来自CCS化石燃料的氢也从2030年开始生长。到2050年，它产生了总氢供应的剩余10％。
DNA甲基化：法医场景中弥合生命的经验和遗传学
DNA充当“生命的蓝图”是在所有生物细胞中发现的复杂的，载有生物体发育和功能的遗传指导。遗传多态性独特组合的遗传导致DNA谱。在过去的几十年中，法医遗传学领域见证了从射电标记的DNA探针到短的串联重复序列（STR）和单核苷酸多态性（SNP）的几个进步，这些探针（SNP）促进了在人类识别的犯罪现场，促进了生物学材料作为最可靠的证据的出现，但在人类识别方面是不可分割的。此外，这些技术在提供诸如DNA源的组织特异性，表型识别和年龄估计之类的信息方面也不存在。表观遗传学，尤其是DNA甲基化是一种有前途的技术，可以克服常规分析技术的这种缺点。
辅助场景中情感人机交互的人工智能
与人类互动的社交机器人的发展正成为机器人研究的重要焦点，促使欧盟委员会投资社交和认知机器人，通过提升对值得信赖的以人为本和基于人工智能 (AI) 的技术的看法，这些技术可以为整个社会带来巨大的利益。在这方面，去年更新的人工智能协调计划制定了采用新一代人工智能机器人的战略。事实上，人工智能的最新进展使计算机具有社交能力。例如，人工智能驱动的社交机器人提供心理、社会和情感支持。有认知障碍的人可能会从社交机器人的日常工作帮助中受益，因为这些系统使他们能够长时间在家中保持自由 [4]。人工智能应用于机器人的潜力在辅助应用中具有许多优势，例如：
让人工智能在多模式和医疗保健场景中值得信赖
事实证明，人工智能 (AI) 能够有效地支持决策过程 [1]，尤其是深度学习技术已经取得了最先进的性能 [2]。尽管在多个应用中取得了令人印象深刻的预测精度，但仍然需要解释所提出的学习模型的决策。因此，可解释人工智能 (XAI) 引起了科学界越来越多的兴趣 [3、4、5]，因为深度神经网络等模型的复杂性使得用户无法理解和验证决策过程。XAI 旨在深入了解这些系统的行为和过程，确保算法的公平性，识别训练数据中的任何潜在偏差，并使复杂的 AI 模型对人类更加透明和易于理解 [5]。在有关 XAI 的文献越来越多的情况下，我们实验室正致力于三个问题。第一个问题涉及处理时间序列 (TS) 数据的深度学习 (DL) 模型的可解释性。事实上，存储和注册数据的能力不断提高，增加了时间数据集的数量，提高了对 TS 分类模型的关注，并提出了解释其决策的必要性。在此背景下，我们介绍了三种 XAI 方法在现实世界中对远程信息数据进行异常检测的多模态任务中的应用和评估。我们应对了挑战
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
发挥政府生命科学愿景中确定的潜力：
为了奠定下一代基础设施的基础，政府在 2020 年单年度支出审查期间宣布了一项试点药品制造资本补助基金——药品和诊断制造转型基金 (MDMTF)。MMIP 对这项 2000 万英镑的投资表示欢迎，并吸引了大量申请，累计潜在投资远远超过补助基金所能匹配的数额。该试点还强调了通过扩大资金窗口、尽早开始与申请人的互动以及增加投资机会规模来增强基金未来各部分影响力的机会。然而，单年结算的规模和持续时间带来了挑战：申请窗口短；申请标准不明确；基金的整体规模限制了对中小型投资机会的支持。政府在 2022 年 3 月的预算中宣布了随后的 6000 万英镑生命科学创新制造基金 (LSIMF)，该基金涵盖了 3 年的支出期，旨在解决试点中固有的许多挑战。早期指标显示潜在投资者的反应非常积极。 LSIMF 宣布将为生命科学制造业带来 3.54 亿英镑的总投资，因此，了解剩余的 2.94 亿英镑将如何以及何时分配至关重要。
氢在能源脱碳情景中的作用
本出版物是联合研究中心 (JRC) 的一份技术报告，JRC 是欧盟委员会的科学和知识服务机构。其目的是为欧洲政策制定过程提供基于证据的科学支持。本出版物的内容不一定反映欧盟委员会的立场或意见。欧盟委员会或代表委员会行事的任何人均不对本出版物的使用负责。有关本出版物中使用数据的方法和质量的信息（这些数据来源既不是欧盟统计局也不是其他委员会服务机构），用户应联系引用的来源。地图上使用的名称和材料的呈现方式并不意味着欧盟对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划定发表任何意见。
渠道资源理论在沟通场景中的应用
我们引入了与量子信道通信相关的信道资源理论，其中一组恒定信道（对于通信任务无用的信道）被视为免费资源。我们发现，这种结构简单的理论有助于解决量子香农理论中的核心问题——特别是，我们为一次性非信令辅助经典容量提供了一个逆界，这自然会导致其强逆性质，并获得了非信令辅助的一次性信道模拟成本。我们通过将非信令辅助信道编码与资源非生成超级信道最大集下的信道变换联系起来，阐明了非信令辅助与我们的形式主义之间的密切联系，为后者提供了物理特性。我们的研究结果为这些问题提供了新的视角和简明的论据，将最近发展的资源理论领域与量子信息论中的“经典”环境联系起来，并阐明了信道资源理论作为解决实际问题的有效工具的有效性。
多重复制场景中的真正多体量子态纠缠
真正的多体纠缠 (GME) 被认为是一种强大的纠缠形式，因为它对应于那些不可双分的状态，即在各方的不同双分体之间部分可分离的状态的混合。在这项工作中，我们在多副本机制中研究了这种现象，其中可以生成和控制给定状态的许多完美副本。在这种情况下，上述定义会导致微妙的复杂性，因为双分状态可以是 GME 可激活的，即双分状态的多个副本可以显示 GME。我们表明，GME 可激活状态集允许一个简单的特征：当且仅当一个状态在各方的一个双分体之间不可部分分离时，它才是 GME 可激活的。这引出了第二个问题，即是否存在一个需要考虑的副本数的一般上限，以便观察 GME 的激活，我们的回答是否定的。具体来说，通过提供明确的构造，我们证明对于任意数量的参与方和任意数量的 k ∈ N，都存在 GME 可激活的多部分状态，这些状态具有固定的（即独立于 k ）局部维度，使得其中的 k 个副本保持可双分。
膨胀黑洞背景中的真正 N 部分纠缠和分布式关系
摘要 随着信息任务的复杂性，二体和三体纠缠已经不能满足我们的需要，我们需要更多的纠缠粒子来处理相对论量子信息。本文研究了dilaton黑洞背景下Dirac场的真正N体纠缠和分布关系，给出了弯曲时空中所有物理上可及和不可及纠缠的一般解析表达式。我们发现，可及的N体纠缠随着黑洞dilaton的增加表现出不可逆的退相干，而不可及的N体纠缠则从零单调或非单调增加，取决于可及到不可及模式的相对数量，这与二体和三体纠缠中不可及纠缠只单调增加的情况形成了鲜明的对比。我们还发现了弯曲时空中可及和不可及的 N 部分纠缠之间的两种分布关系。这些结果让我们对霍金辐射有了新的认识。