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远见：2030年的多层次气候政策
定性场景开发过程旨在从多个纪律角度借鉴意见，以及替代假设，期望和世界观。由于单个偏见会导致单方面或线性的外推性思维，因此最好在小组交流的参与式过程中构建此类情况。参与性场景构建的方法论过程促进了情景开发过程的关键反应，并允许主体间性，有助于共同的含义和理解，从而扩大了可疑的可想象的期货范围。隔离的场景构建为结构化通信提供了一个平台，以促进有关可能未来的跨歧视或跨歧视思维。（Gabriel 2014：5 - 7）。
纠缠双光子对源的表征...
在本研究中，我们利用β-硼酸钡 (BBO) I 型非线性晶体产生纠缠光子对。这些对被称为信号光子和闲置光子，具有独特的纠缠特性，是量子密码学和量子隐形传态等技术的基础。光子是通过称为自发参量下转换 (SPDC) 的过程产生的，当泵浦激光束穿过非线性介质时就会发生这种情况。该过程受动量和能量守恒控制，从而产生特定的相位匹配条件，决定光子对的空间和频率相关性。该项目的目标是通过基于巧合检测系统检查这些纠缠光子对的时间相关性来表征它们。
工业红色类别 - 中央污染控制委员会
污染指数是排放量（空气污染物）、废水（水污染物）、产生的危险废物和资源消耗的函数。为此，参考了《水（污染防治）税（修正案）法案》（2003 年）、《环境（保护）法案》（1986 年）和环境与气候变化部发布的《杜恩谷通知》（1989 年）中迄今为止为各种污染物规定的标准。任何工业部门的污染指数 PI 都是从 0 到 100 的数字，PI 值的增加表示工业部门污染负荷的增加程度。根据 CPCB、SPCB 和环境与气候变化部之间的一系列头脑风暴会议，最终确定了以下用于对工业部门进行分类的“污染指数范围”标准。
DGUV 测试信息 05“评估人工智能（AI）安全性的一般原则”
如今，人工智能的主要组成部分是算法，例如，通过神经网络实现算法，这些神经网络在适当准备的数据集的帮助下针对其任务或目标进行了训练。目前，大多数人工智能应用都基于机器学习程序。机器学习的目的是通过训练过程基于训练数据创建一个模型，然后该模型应该能够概括知识并适用于新数据。在训练过程中，该模型由算法优化。在深度学习（例如深度神经网络）的情况下，该模型通常非常复杂，因此难以理解。这使得安全评估变得更加困难，因为它需要使用程序来验证和确认黑盒系统。
预测和健康管理中后预测决策的回顾
预测和健康管理 (PHM) 过程主要基于三个过程：数据采集和健康评估过程（其中采集和处理传感器信号）、诊断和预测过程（其中检测故障源并预测剩余使用寿命 (RUL)）以及最终决策过程（指预测和健康管理中的术语管理）。本文回顾了文献中关于 PHM 背景下决策的不同方面。选定的论文将接受内容评估并根据决策类型分组。此外，本文还对以前的研究进行了综合，有助于确定决策过程中的新趋势和不足之处。综合研究可以指导未来的工作。
实践中的全栈量子软件
摘要 - 量子计算的出现引起了一种革命性的范式，能够改变数量的科学和工业部门。尽管如此，在现实世界中实现量子软件的实际利用带来了重大挑战。诸如硬件实现的变化，量子算法的复杂性，量子和传统软件的集成以及缺乏标准化软件和通信接口等因素阻碍了该域中熟练的劳动力。本文探讨了建立量子计算软件开发过程的切实方法，并解决了各种利益相关者的关注点。通过解决这些挑战，我们的目标是为在不同领域中有效利用量子计算铺平道路。索引术语 - Quantum Computing，软件开发程序，操作，量子软件工程
撤回文章：从战略规划到战略
出版商已与主编达成一致，撤回了此文章。本文提交为客座编辑期刊的一部分。出版商经调查发现，包括本文在内的多篇文章存在若干问题，包括但不限于编辑处理和同行评审过程存在漏洞、参考文献不恰当或不相关，或者不在期刊或客座编辑期刊范围内。根据调查结果，出版商在咨询主编后，不再对本文的结果和结论有信心。作者 Robert Guan Tian 尚未回复有关此次撤回的通讯。出版商无法获得作者 Tao Yiling 和 Liu Yu 的最新电子邮件地址。本文的在线版本包含撤回文章的全文作为补充信息。
用于多个医学领域的细菌纤维素
细菌纤维素 (BC)-Nanoskin® 已成为一种新型生物材料，可用于多个医学领域，尤其是主要用于牙科和骨科应用的医疗器械。此外，由于人们对组织工程和用于伤口护理和皮肤癌治疗的再生医学材料的兴趣日益浓厚，生物材料也随之兴起。不同的发酵过程可以改变 BC 工艺的生产。它具有特殊的性能，使其成为理想的医用材料：高机械性能、与宿主组织的生物相容性以及各种形状和尺寸的生产。本综述描述了这种生物材料在人体医学中的行为研究，包括细菌纤维素、皮肤癌、covid-19 和用于医疗领域的 3-D 打印。
预测和健康管理中后预测决策的回顾
预测和健康管理 (PHM) 过程主要基于三个过程：数据采集和健康评估过程（其中采集和处理传感器信号）、诊断和预测过程（其中检测故障源并预测剩余使用寿命 (RUL)）以及最终决策过程（指预测和健康管理中的术语管理）。本文回顾了文献中关于 PHM 背景下决策的不同方面。选定的论文将接受内容评估并根据决策类型分组。此外，本文还对以前的研究进行了综合，有助于确定决策过程中的新趋势和不足之处。综合研究可以指导未来的工作。