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太空中的冷原子：社区研讨会总结和拟议路线图
Ivan Alonso 1，Cristiano Alpigiani 2，Brett Altschul 3，HenriqueAraújo4，Gianluigi Arduini 5，Jan Arlt 6，Leonardo Bardurina 7，AntunardBalaž8，Satvika Bandarupally 9，10，Barry C. Barry C. Barry C. Barish C. Barish C. Barish 11，Michele Barone 13 E Battelier 17，Charles FA Baynham 4，Quentin Beaufils 18，Aleksandar Beli´c 8，JoelBergé19，Jose Bernabeu 20，21，Andrea Bertoldi 17，Robert Bingham 22，23迭戈·布拉斯 24 , 25 , 凯·邦斯 26† , 菲利普·布耶 17† , 卡拉·布赖滕贝格 27 , 克里斯蒂安·布兰德 28 , 克劳斯·布拉克斯迈尔 29 , 28 , 亚历山大·布列松 19 , 奥利弗·布赫穆勒 4 , 30† , 德米特里·布德克 31 , 32 , 路易斯·布加略 33 , 谢尔盖·伯丁 34 , 路易吉·卡恰普奥蒂 35† , 西蒙尼·卡莱加里 36 , 泽维尔·卡尔梅特 37 , 达维德·卡洛尼科 38 , 本杰明·卡努埃尔 17 , 劳伦蒂乌-伊万·卡拉梅特 39 , 奥利维尔·卡拉兹 40† , 多纳泰拉·卡塞塔里 41 , 普拉提克·查克拉博蒂 42 , 斯瓦潘·查托帕迪亚伊 43 , 44 , 32 , Upasna Chauhan 45 , Xuzong Chen 46 , Yu-Ao Chen 47 , 48 , 49 , Maria Luisa Chiofalo 50 , 51† , Jonathon Coleman 34 , Robin Corgier 18 , JP Cotter 4 , A. Michael Cruise 26† , Yanou Cui 52 , Gavin Davies 4 , Albert De Roeck 53 , 5† , Marcel Demarteau 54 , Andrei Derevianko 55 , Marco Di Clemente 56 , Goran S. Djordjevic 57 , Sandro Donadi 58 , Olivier Doré 59 , Peter Dornan 4 , Michael Doser 5† , Giannis Drougakis 60 , Jacob Dunningham 37 , Sajan Easo 22 , Joshua Eby 61 , Gedminas Elertas 34 , John Ellis 7 , 5† , David Evans 4 , Pandora Examilioti 60 , Pavel Fadeev 31 , Mattia Fanì 62 , Farida Fassi 63 , Marco Fattori 9 , Michael A. Fedderke 64 , Daniel Felea 39 , Chen-Hao Feng 17 , Jorge Ferreras 22 , Robert Flack 65 , Victor V. Flambaum 66 , René Forsberg 67† , Mark Fromhold 68 , Naceur Gaaloul 42† , Barry M. Garraway 37 , Maria Georgousi 60 , Andrew Geraci 69 , Kurt Gibble 70 , Valerie Gibson 71 , Patrick Gill 72 , Gian F. Giudice 5 ,乔恩·戈德温 26 、奥利弗·古尔德 68 、奥列格·格拉乔夫 73 、彼得·W·格雷厄姆 44 、达里奥·格拉索 51 、保罗·F·格里恩 23 、克里斯汀·格林 74 、穆斯塔法·京多安 75 、拉特内什·K·古普塔 76 、马丁·海内尔特 71 、埃基姆·T·汉纳梅利 77 、莱昂尼·霍金斯 34 、奥雷利安·希斯 18 、维多利亚·A·亨德森 75 、瓦尔德马尔·赫尔 78 、斯文·赫尔曼 77 、托马斯·赫德 30 、理查德·霍布森 4† 、文森特·霍克 77 、杰森·M·霍根 44 、博迪尔·霍尔斯特 79 、迈克尔·霍林斯基 26 、乌尔夫·以色列森 59 、彼得·耶格利茨 80 、菲利普·杰泽81 , Gediminas Juzeli¯unas 82 , Rainer Kaltenbaek 83 , Jernej F. Kamenik 83 , Alex Kehagias 84 , Teodora Kirova 85 , Marton Kiss-Toth 86 , Sebastian Koke 36† , Shimon Kolkowitz 87 , Georgy Kornakov 88 , Tim Kovachy 69 , Markus Krutzik 75 , Mukesh Kumar 89 , Pradeep Kumar 90 , Claus Lämmerzahl 77 , Greg Landsberg 91 , Christophe Le Poncin-Lafitte 18 , David R. Leibrandt 92 , Thomas Lévèque 93† , Marek Lewicki 94 , Rui Li 42 , Anna Lipniacka 79 , Christian Lisdat 36† 、米娅·刘 95 、JL 洛佩兹-冈萨雷斯 96 、西娜·洛里亚尼 97 、约尔马·卢科 68 、朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺 98 、Nathan Lundblad 99，Steve Maddox 86，MA Mahmoud 100，Azadeh Maleknejad 5，John March-Russell 30，Didier Massonnet 93，Christopher McCabe 7，Matthias Meister 28，Tadejemister 80，Mical 80 1，Gavin W. Morley 104，JurgenMüller42，Eamonn Murphy 35†，ÖzgürE。Musteğlu，Daniel O'She She。165 L oi 23，Judith Olson 107，Debapriya Pal 108，Dimitris G. Papazoglou 109，Elizabeth pasebet pasembou 4 Ki 111，Emanuele Pelucchi 112，Franck Pereira 18和Santos，Peter Achivski 17 13，114，
路线图完全开发GNSS ...
GNSS极化无线电掩星（Pro）在2009年（发表在Cardellach等人，2015年）中，并通过在两个正交线性（水平和垂直或H/V）中接收GNSS信号来扩展标准RO技术，而不是圆形极化。沿信号的轨迹的非球形水透水物的存在会导致水平成分中的延迟比垂直延迟，鉴于沿局部水平方向倾向于以其最大的尺寸定向。这是一个很小的效果，但是它沿着射线轨迹积累到电磁载体波长的一部分。可观察到的称为极化相位移位（𝛥𝜙）可以通过专用的GNSS Pro接收器来测量，并代表集成的特定
美国机器人技术路线图 - 亨利克·克里斯滕森
社会大趋势也表明，需要增加机器人技术的利用率。有必要将制造业从汽车转移到半导体。目前（后疫情时代）劳动力短缺。根据美联储的数据，每十个空缺行业职位中只有七名工人可用 1 。如果没有提高生产率的“工具”，经济增长将面临挑战。人口每天老龄化 8 小时，随着时间的推移，劳动力减少，65 岁以上人口数量显著增加，这将对医疗保健系统和那些希望长期留在家中以继续享受高质量生活的人构成挑战。在技术快速变化的世界中，还需要提供持续劳动力培训的机制，以保持和发展经济增长的良好条件。
战略路线图化学部理事会（...CED 48：岩石力学
范围：涵盖岩石力学和实验室测试的印度标准，岩石采样，岩石和岩石块的分类，用于工程目的，岩石质量的负载能力，岩石质量和岩石斜坡的改善。联络：
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
校园无人驾驶小车充电和路线问题的研究
共享汽车和自动驾驶。通过采用自主驾驶技术，它可以在整个校园内实现高效的交付，到达宿舍，图书馆和教学建筑物，从而增强了教师和学生生活的便利。最初，该方法着重于共享AI车辆的组装方法和美学设计，制作了迷你车的模型结构。随后，研究研究了两个关键领域：充电机制和导航途径。通过集成真实的校园布局，将绘制出车辆的最佳路线，包括指定的对接站，并开发了用于选择路径选择的算法。利用太阳能电池和充电端口的结合，纸张既贴有充电问题，又通过极端天气条件对车辆运营状况产生的不利影响。分析表明，共享的AI车辆与将技术融入校园生活，拥有广泛的应用范围并满足社会需求的趋势相一致。
风能运输的智能路线优化
您是否知道一艘集装箱船的发射量超过65,000辆汽车？在cargokite，我们正在通过开发21世纪的帆船来彻底改变海上物流。我们的自主，微型容器船只仅由风能供电，由两项关键创新组成：基于风筝的推进系统和独特的，专利的备用船只设计。
‘baku tobelém路线图至1.3T：在冲突环境中为气候行动发生核算，即红十字国际委员会提交了巴库与贝莱姆路的磋商
1 This submission builds on the recommendations of Embracing Discomfort: A call to enable Finance for Climate-change adaptation in Conflict Settings (2022) , co-issued by the ICRC, the International Council of Voluntary Agencies, MercyCorps, the Red Cross Red Crescent Climate Centre, ODI, the UN High Commissioner for Refugees, and the World Food Program, as well as the recommendations of the ICRC's 2023年对风暴的报告：减少气候风险和环境退化对持久的武装冲突的人的影响，并增强冲突和脆弱环境中的韧性和气候适应性：朝着有效的行动（2024年），由ICRC和ODI共同撰写，由ICRC和ODI代表在ICR和ODI上，由ICR和ODI依次构成ICR的环境行动。2巴黎与UNFCCC的协议，2015年：https：//unfccc.int/sites/default/files/english_pariss_paris_agreement.pdf。3参见ICRC（2020）。当雨水变成尘埃时：理解和回应武装冲突的综合影响以及气候和环境危机对人们的生活。