摘要 人工智能 (AI) 是一门科学,它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域,其中机器可以自动从数据中学习,而无需明确编程。农业不断受到压力,以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步,包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等,以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面(即自主武器和战争、情报和国家安全)的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用,如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战,并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之,这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。
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摘要 本教程将讨论数据中心/服务器以及 AI 和机器学习系统中使用的 48V 至 0.7V (2,000A) 电源转换器所面临的挑战和解决方案。将讨论和比较两种电源架构。第一种架构是两级架构,其中 48V 转换为 12V(或另一个中间电平),然后将 12V 转换为 0.7V。第二种架构是“单级”,其中 48V“直接”转换为 0.7V。使用“直接”转换架构,无法访问(可见)中间电压总线。在简要介绍广泛应用于数据中心、服务器等的 OAM(OCP 加速器模块)的背景信息和功率要求之后,本教程将提供对降低功率损耗和提高功率密度的技术的新认识。本教程将首先回顾两级架构的最新技术并评估其优点和局限性。然后,本教程将回顾“单级”架构的最新技术并评估其优缺点。基于上述分析和回顾,本教程将提出并讨论 48V 至 0.7V(低至 0.3V)、2,000A(或更高)的应用研究方向,以实现极高的效率、极小的尺寸和电流共享、可扩展、快速动态响应等。
摘要 当今科技发展迅速,各种新奇有趣的材料层出不穷。智能聚合物就是其中一种材料。智能聚合物是具有特殊分子结构的聚合物材料,这些分子结构可以响应不同的外部影响并改变形状。这些聚合物可以响应环境变化而改变形状、体积或其他特性。智能聚合物最显著的特点是它们能够直接响应环境刺激。智能聚合物的形状改变能力通常取决于环境因素,例如热量、湿度、pH 值、光或电。当聚合物分子内的键发生结构变化时,就会发生这种情况。智能聚合物的使用领域非常广泛。它们在医药、纺织、汽车、电子和能源等许多行业中发挥着重要作用。人们对智能聚合物的兴趣日益浓厚,智能聚合物经常用于药物输送系统、生物材料和智能材料的开发。考虑到这些因素,本综述提供了有关智能聚合物、其特性和应用领域的信息。
2024 年 7 月 27 日——指示下列签名者分发首席执行官、EESL 的 DO 信函副本......虽然工业部门经常采取能源效率干预措施......
摘要 带隙工程是开发光电器件的关键方法,特别是对于近红外 (NIR) 应用,其中精确控制材料的电子和光学特性至关重要。本研究探讨了三种 III-V 半导体合金——砷化镓锑 (GaAsSb)、砷化镓锑氮化物 (GaAsSbN) 和砷化镓铝 (GaAlAs)——在定制带隙以满足 NIR 器件特定需求方面的潜力。GaAsSb 通过调整锑含量提供可调带隙,使其成为 NIR 光电探测器和激光二极管的多功能材料。GaAsSbN 中的氮进一步降低了带隙,增强了其对长波长应用的适用性,并提供与 GaAs 基板更好的晶格匹配。GaAlAs 以其稳定性和与 GaAs 的兼容性而闻名,可用于形成异质结和量子阱,从而实现高效的载流子限制和发射控制。通过改变这些合金的成分,工程师可以实现精确的带隙调节,从而优化一系列 NIR 波长范围内的器件性能。本摘要强调了成分变化、应变工程和量子阱设计在开发先进 NIR 光电器件中的重要性。尽管存在材料质量和热管理等挑战,但这些材料的持续改进对电信、医学成像和传感技术中的下一代 NIR 应用具有重要意义。简介 带隙工程是半导体技术中的一项基本技术,可以精确操纵材料的电子和光学
本研究的目的是检查土耳其伊斯坦布尔可持续性指数中列出的公司的碳排放数据,并分析碳排放与这些公司的财务业绩之间的关系。在这项研究中,使用了2017 - 2020年期间伊斯坦布尔可持续性指数中列出的31家公司的年度数据。使用随机效应面板数据模型分析了公司的财务绩效指标与其碳排放之间的关系。所确定的因变量是资产回报率和股本回报率作为财务绩效的衡量标准,而碳排放量则被视为独立变量,以及控制变量,例如公司规模,杠杆率,公司的增长率,公司增长和公司价值。研究结果表明,碳排放对资产回报率和股本回报率都有负面影响。