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宣言更公平，更绿色的国家 - 绿党
•拆除将需要完整的计划申请或纳入本地开发顺序。•将需要所有新建的房屋才能最大程度地利用太阳能电池板和热泵或同等的低碳技术。•所有计划申请都必须包括全寿命碳和能源计算，涵盖构建，维护和操作用途。•拆除建筑物的所有材料都需要考虑重新使用。处置建筑商废物的费率将被提高，以确保重新使用的经济驱动力牢固。•建筑设计需要对未来进行隔热。政府仍允许房屋使用过时的燃气锅炉和不足的绝缘材料建造。新的建筑和家庭装修将符合减轻气候变化所需的标准。•新的发展需要确保居民不依赖汽车。
AI彻底改变了建筑管理“更智能，更安全，
摘要：建筑管理的目的是以最有效的方式交付满足客户需求，业务价值和目标的项目。由于建筑行业在整个项目生命周期中仍然受到复杂挑战的困扰，包括成本超支，安全事件和劳动力短缺。这种停滞可以部分归因于行业的滞后数字化工作。但是，人工智能（AI）正在彻底改变制造和零售等其他部门，为提高效率提供了一线希望。这项研究研究了AI在构建中的变化潜力。通过探索将各种AI子场（例如机器学习和自然语言处理）整合到关键项目阶段的机遇和挑战。通过对现有研究的批判性分析，包括“建筑管理中的AI的崛起”，旨在确定可以无缝整合的AI模式以最大程度地提高项目成功。通过检查现有的研究和现实世界案例研究，本研究旨在弥合AI的理论潜力与其在建筑行业中实际实施之间的差距。最终，目标是为寻求利用AI的能力改善项目成果的行业利益相关者提供可行的见解。
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
软实力与大国竞争 - OAPEN
© 编辑（如适用）和作者 2023。本书是开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名-非商业-禁止演绎 4.0 国际许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）的条款获得许可，该许可证允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可证的链接并指明您是否修改了许可材料。根据此许可证，您无权共享源自本书或其中部分的改编材料。本书中的图像或其他第三方材料包含在本书的知识共享许可证中，除非材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在本书的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法律法规允许或超出了允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。本作品受版权保护。所有商业权利均由作者保留，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在缩微胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或现在已知或今后开发的类似或不同方法的权利。关于这些商业权利，已向出版商授予非独占许可。本出版物中使用一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等。即使没有具体声明，也不意味着这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对此处包含的材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法管辖权主张保持中立。
软粘土上的粘性回填
在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室，使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料，对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验，回填物以 95% 标准普氏密度压实，并在 2 种不同的压实水分含量（最佳干侧和湿侧）下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成，焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样，使用 3 种不同含水量（干、最佳和湿）的红土残渣土进行了 47 次拔出试验，压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋，网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中，土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外，由于钢筋的不可延展性，钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现，直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力，可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中，6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。
条件下的硬/软信息融合...
David L. Hall 信息科学与技术学院教授 论文指导老师 委员会主席 Michael D. McNeese 通用电气 (GE) 智能燃气系统协作研究中心 (CCRNGS) 联合主任、信息科学与技术学院教授、心理学兼职教授、学习与绩效系统兼职教授 Guoray Cai 信息科学与技术副教授、地理学兼职副教授 Richard L. Tutwiler 网络中心认知与信息融合中心 (NC2IF) 副主任、声学教授、信息科学与技术兼职教授 Carleen Maitland 研究生项目主任、本科生和研究生学习临时副院长、信息科学与技术副教授、国际事务学院兼职教授 *签名已存档于研究生院
模块1（软计算的基本工具）
讲座-3 模糊逻辑当我们说模糊逻辑时，那就是我们在物理设备中遇到的变量，模糊数字用于描述这些变量，并且在设计控制器时使用此方法，它就是模糊逻辑控制器。 - 让我们采取三个陈述：零，几乎零，接近零。 - 零恰好是零，真值为 1 - 如果它几乎为 0，那么我可以认为在负 1 到 1 之间，0 附近的值是 0，因为这几乎为 0。