世界经济论坛与埃森哲和电力研究院合作,致力于通过转型工业集群 (TIC) 倡议,改善共置企业和公共机构的合作和共同愿景,以推动能源转型、经济增长和就业。该倡议是一个不断发展的社区,由 33 个签署集群组成,遍布五大洲 16 个国家,代表着 8.32 亿吨二氧化碳当量 (CO 2 e) 减排潜力,这一数量与沙特阿拉伯等国每年的二氧化碳当量排放量相当。2 此外,这些集群为全球国内生产总值 (GDP) 贡献了 4920 亿美元,创造或保护了 430 万个就业岗位。3 自 2024 年上届世界经济论坛年会以来,我们欢迎 13 个新的签署集群成员加入该社区
气温升高、天气事件日趋严重、水文干旱、持续的环境恶化和能源危机等显著的气候变化促使人们采取行动,减轻经济体依赖进口不可再生能源所造成的威胁。欧盟已制定雄心勃勃的目标,以尽量减少人类活动的影响。此外,东欧的不稳定局势促使并动员欧洲国家投资清洁技术和可再生能源。欧洲绿色协议1作为一份战略文件,旨在让欧洲经济占据优势并确保能源独立,从而促进摆脱不可再生能源并实现气候中和。2023年11月生效的欧洲可再生能源指令规定,到2030年,可再生能源(RES)在欧盟能源消费中的使用率要达到42.5%(根据RED III)。不过,欧洲国家预计将争取达到45%的RES份额。根据能源论坛 2 撰写的《了解可再生能源目标》报告,这意味着对于波兰来说,可再生能源 (RES) 占整个经济的 31.5%。据估计,波兰的潜力要大得多。然而,为了实现比欧盟定义的更雄心勃勃的目标,我们必须改变我们的内部条件。
鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 是一种重要的谷类豆科植物,其蛋白质、碳水化合物、脂肪、纤维、必需微量营养素和维生素含量均衡,有助于满足全球人口日益增长的粮食和营养需求。鹰嘴豆蛋白是一种均衡的氨基酸来源,生物利用度高。此外,由于其营养均衡、价格实惠,鹰嘴豆是动物蛋白的极佳替代品,为对抗隐性饥饿和营养不良(尤其在低收入国家普遍存在)提供了强大的工具。本综述研究了鹰嘴豆的营养成分,包括蛋白质、氨基酸、碳水化合物、脂肪酸、微量营养素、维生素、抗氧化特性以及在健康和制药领域具有重要意义的生物活性化合物。重点是将鹰嘴豆纳入饮食中,以获得其无数的健康益处和丰富的营养,旨在增强人体蛋白质和微量营养素营养。我们讨论了植物育种和基因组学方面的进展,这些进展促进了发现各种基因型和关键基因组变异/区域/数量性状位点,有助于提高宏观和微量营养素含量和其他质量参数。此外,我们还探讨了 CRISPR/Cas9 等创新育种工具在增强鹰嘴豆营养成分方面的潜力。我们将鹰嘴豆设想为一种营养智能作物,努力保障粮食安全,抗击饥饿和营养不良,并在可持续农业食品系统中促进饮食多样性。
脑电图(EEG)广泛用于神经科学和临床研究中,用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功,但它们经常在数据复杂性,受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习(QML)的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中,我们扩展了先前提出的量子eegnet(QEEGNET),这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络,以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集,在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明,尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性,但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明,混合量子古典体系结构需要进行更优化,以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性,但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解,并强调了未来进步必须解决的挑战。
(Kurniawan,2016)3.2.5。吹风的风能风速可能是建立风电厂(BAYU)的因素和要求。风速可用作至少1.6 m/s的发电厂(3级),而最大速度为17.1(8级)m/s。表9中列出了可以转化为电能的风速和条件的分裂。
赫拉克利特 摘要:人工智能与课堂的融合为教育的新时代开辟了道路,将传统的学习环境转变为动态、自适应的空间。本文探讨了人工智能课堂的发展和影响,强调了人工智能在教育中的应用可能带来的好处、挑战和道德考虑。只要教师筛选和评价人工智能的产品,人工智能就有可能成为教师的同事。重要的是要理解,虽然人工智能可以拼凑教育范式的结构,但教师的任务是填补缺失的部分。人工智能课堂代表了教育的变革性转变,为个性化学习、高效的管理流程和增强的内容创作提供了前所未有的机会。 关键词:挑战、机遇、技术、影响、革命。 1)讲师,博士,罗马尼亚克拉约瓦大学,文学院,应用现代语言系,电话 0040744177449,电子邮箱:adibusu2002@yahoo.com,ORCID ID 0000-0003-1379-9918。
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运输系统正在过渡,以应对当前基于私人汽车的移动性范式引起的挑战(Banister,2005; Fournier等,2020; Geels等,2017)。这些挑战包括解决气候目标,减少拥堵,空气污染和增加的可及性(Pribyl等,2020; Kuss和Nicholas,2022)。为了应对这些挑战,几种趋势已经在景观水平的运输系统中表现出来,例如电气化,自动化,低碳过渡,共享运输和联运运输(Fagnant and Kockelman,2015; Geels,2012; 2012; Hirschorn et al。,2019)。创新的替代行动模式和系统正在以利基水平出现,例如移动性(MAAS),汽车共享系统和自动驾驶汽车
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