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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。
Thinksystem Intel E610 10GBASE-T以太网适配器
TCP/UDP分割卸载TSO交织以减少延迟数据中心桥接（DCB），IEEE符合增强传输选择（ETS）-802.1QAZ基于基于优先级的流量控制（PFC）-802.1QBB速率限制量per TxQ) IPv6 Support for IP/TCP and IP/UDP Receive Checksum Off load Fragmented UDP Checksum Off load for Packet Reassembly Message Signaled Interrupts (MSI) Message Signaled Interrupts (MSI-X) Interrupt Throttling Control to Limit Maximum Interrupt Rate and Improve CPU Use Rx Packet Split Header Multiple Rx Queues (RSS) Flow Director Filters: up to 32 KB通过哈希过滤器或最多8 kb的完美匹配过滤器数量RX队列：每端口排队128个端口TCP TCP计时器中断lesise slove Ordering
教授博士AyşenBasa Arsoy -Avesís -Kocaelï大学
教授Dr. Ayşen BASA ARSOY Personal Information Business Phone: +90 262 303 3500 Web: https://avesis.kocaeli.edu.tr/aba Postal Address: Kocaeli University Umuttepe Campus Faculty of Engineering Department of Electrical Engineering Izmit/Kocaeli International Researcher ID Science Researcherıd: F-5374-2018 Scopusıd: 6505785502 Yoksis研究人员ID：153707教育信息博士学位。 1996年至2000年，密苏里大学 - 罗拉硕士 - 罗拉，工程和计算学院，电气和计算机工程，美国，1994年至1996年，本科生，伊斯坦布尔技术大学，电气工程系，Turkey 1988-1992外语英语，C1 Instection and Statemection Instection and Statemection and Statemite interiage Instection and Instection，Virine Instection，diventia Instector，dynative interiagia 1996年，密苏里大学卫生分析师分析师，研究区电力系统，能源生产站以及能源生产站和设施，能源传输和分配，保护系统，可再生能源学术头衔 /任务教授，科卡利大学，科凯利大学，工程学院，电气工程学院，电气工程学院，2018年 - 连续协会。，Kocaeli大学博士，工程学院，电气工程学院，2013年至2018年助理。合作。，Kocaeli大学，工程学院，电气工程学院，2001年 - 2012年研究助理，Kocaeli大学，工程学院，电气工程学院，1993年至2001年，Kocaeli大学，工程学院，电气工程学院，2001年 - 2012年研究助理，Kocaeli大学，工程学院，电气工程学院，1993年至2001年
使用ACEOFBases Target预测对DNA变体进行DNA变体的精确体内功能分析
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2021年7月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.07.26.453883 doi：biorxiv preprint
Pierre Bascou DGConnect，U-欧洲委员会 管理计划2022-欧洲委员会 匈牙利的恢复和弹性计划 欧洲竞争力的未来 地理平衡行动计划 - 欧洲委员会 国家能源与气候计划 - 欧洲委员会 评估希腊草案草案的国家能源和气候计划 en-欧洲委员会 欧洲委员会布鲁塞尔，23.11.2023 com（2023 ... com_2023_765_1_en_annexe ... en-欧洲委员会 en-欧洲委员会 欧洲委员会布鲁塞尔，12.12.2023 C（2023 ... en-欧洲委员会 男女平等机会咨询委员会 管理计划2024-欧洲委员会 管理计划 - 欧洲委员会 b'' 2024法治报告国家关于塞浦路斯法治局势的法治
欧盟农业食品部门的统计数据，卢森堡市/卢森堡世界系统有限公司/卢森堡01/1991 - 08/1991：农业经济和政策的顾问，欧洲局欧洲局欧洲局，欧罗普恩·德·雷德尔奇斯，布鲁塞尔/比利时策略。和食品经济学，欧洲农业研究中心，WYE/英国语言技能法语（母语）
门把手（无线电）DoorLock-DC BASIC – 手动
安装 安装和调试只能由经过培训的专业人员按照说明进行。除了相关手册中描述的修改外，不允许对 Kentix GmbH 产品进行任何类型的修改。 安装 Kentix 设备时必须提供一定程度的保护。 遵守相应环境中安装的相关规定。 仅在规定的温度范围内操作产品。 执行安装的人员应将说明传递给用户。 Kentix 对因安装不正确而导致的设备或组件损坏不承担任何责任。 不承担因错误编程的单元而造成的责任。 如果发生故障、财产损失或其他损害，Kentix 概不负责。 产品的使用、运输和储存 在运输、储存和操作过程中，保护设备免受潮湿、污垢和损坏。 电池供电产品 请勿在潜在爆炸性环境中使用产品。 仅在规定的温度范围内操作产品。 仅可由经过培训的人员按照说明进行安装和电池更换。 请勿充电、短路、打开或加热电池。 插入电池时，请注意正确的极性。设备必须始终使用产品专用的电池进行操作。更换电池时，务必更换所有电池。妥善处理旧电池或用过的电池。将电池放在儿童接触不到的地方。维护 Kentix 设备的功能性必须作为年度维护的一部分进行检查。处置 电器和电池必须与家庭垃圾分开处置。
基于大脑的身份验证
在本研究中，我们报告了一项现场测试，我们询问是否有可能提供可扩展的、商业级的基于大脑的身份验证解决方案，而目前可用的头戴式设备都是如此。2020 年秋季，居住在美国各地的 62 名参与者在一周内完成了四 (4) 次在家会议。每次会议中有六 (6) 次身份验证事件，包括快速呈现图像 (10Hz)，参与者观看 10 秒钟，同时用现成的脑信号测量头带记录他们的脑信号。脑信号的非平稳性质，以及信号来自大脑中数百个对环境作出反应的同时发生的过程的叠加这一事实，使得数据在时间上独一无二、不可重复且不可预测。即使参与者观看相同的刺激，我们也发现没有两个时间段是相同的（图 4B），而且，没有两个时间段的组合是相同的。我们发现，不同会话中人与人之间（参与者内）的差异非常显著，但稳定的过程似乎是信号复杂性和非平稳性的基础。我们展示了一种简化的基于大脑的身份验证系统，该系统可以捕获参与者在家中可区分的信息，具有可靠的商业级性能。我们得出结论，非侵入式测量的脑信号是生物识别身份验证的理想选择，尤其是对于耳机和 AR/VR 设备等头戴式设备而言。
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性
-1-亚洲需求的金融（NBF）投资...
亚洲最不发达国家：孟加拉国，不丹，柬埔寨，老挝，尼泊尔，尼泊尔，帝摩尔遗嘱倡议始于培训研讨会，旨在为利益相关者提供有效的气候财务治理所需的知识和技能。在这些研讨会之后，国家代表制定了针对培训期间确定的区域优先事项的目标干预措施。通过与国家代表和潜在的实施机构的磋商，这些概念得到了完善，以应对特定的区域挑战和机遇。NBF倡议的目标是帮助各国确保实现其气候野心所需的融资。NBF投资论坛是将项目创意与实施其实施所需的财务资源联系起来的平台。2024年11月28日至29日在韩国首尔举行的NBF亚洲投资论坛，由联合国气候变化框架公约（UNFCCC）和大韩民国经济和财务部共同组织，促进了美国自利汇代亚洲和亚裔地区的政府代表之间的直接直接参与，来自LDC Asia and Asean地区，实施代理和潜在的投资。论坛强调了NBF倡议下开发的气候变化项目的管道，促进了伙伴关系和投资机会，以加速这些地区的气候行动和可持续发展。区域管道开发过程