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人工智能创作的可专利性
人工智能已经将计算机的角色从简单的计算机器转变为自主创作的工作生成系统。人工智能不仅帮助机器理解复杂数据并从中学习，而且还帮助机器生成与人类智慧相关的新颖作品。创造性人工智能的兴起对传统的专利范式产生了影响。人工智能创造对专利制度中的发明人标准提出了挑战，该制度不承认非人类实体为发明人。将人工智能驱动的机器视为发明人可能会导致更复杂的问题，而目前的专利制度可能无法解决这些问题。人工智能独立创作的实例增多，引发了有关此类创作的专利性的一些问题。本文讨论了人工智能这一新现象以及机器在无需或极少人工干预的情况下创造发明的实例。本文将进一步探讨与人工智能发明人相关的问题以及它对当前专利制度的影响。
CREA_俄罗斯液化天然气_最终_04.2024.docx
● 2023 年，欧盟 13% 的液化天然气进口量来自俄罗斯。这一数字为 172.5 亿立方米，不包括转运到非欧盟成员国。 ● 俄罗斯液化天然气进口量占欧盟天然气消费量的 5%，表明欧盟对俄罗斯的依赖程度相对较低。然而，俄罗斯严重依赖欧盟市场，2023 年，欧盟是其一半液化天然气出口的目的地。 ● 2023 年，俄罗斯的亚马尔液化天然气项目出口了 260 亿立方米的液化天然气，其中 72% 运往欧洲。波尔托瓦亚和维索茨克设施的出口量（45 亿立方米）中有 86% 流向欧洲。 ● 2023 年，G7+ 国家在俄罗斯液化天然气运输方面保持主导地位。G7+ 国家拥有或投保的承运人在全球范围内运输了 93%（155 亿欧元）的俄罗斯液化天然气。 ● 实施 17 欧元/兆瓦时的全球液化天然气价格上限将使俄罗斯 2023 年的收入减少 60%，导致其液化天然气出口总收入下降 100 亿欧元。或者，如果欧盟仅实施价格上限，俄罗斯 2023 年的液化天然气出口总收入将减少 29%——损失 50 亿欧元。
利用水果废液有机肥料来增加
微糖是在植物后7-14天左右收获的未成熟蔬菜蔬菜蔬菜，或者在开发新的子叶叶叶后，在许多研究中已经检查了由于生物活性化合物所包含的生物活性化合物而归类为功能性食品，这使许多研究受益于健康。生物活性化合物（Zhang等，2021）。在mircrogreens中含有的植物营养素水平，例如维生素，矿物质和植物化学物质，根据植物的生长阶段以及通常与植物的生长相差（通常是植物的生长）（通常是植物的生长阶段）（通常） （（Brazaitytė等，2015）。通常，在培养微绿色时，收获过程只能完成一次，但有些植物可以多次收获，以便它
crea_csd_analsisy_turkish Refineries_09.2024
虽然印度和中国已成为海洋俄罗斯原油的最大消费者，但自制裁开始以来，土耳其的进口也已大大增长。土耳其的进口俄罗斯原油在2024年上半年上升了54％，而2023年的同期。此外，在2024年上半年，土耳其海底原油进口的70％来自俄罗斯，高于去年同期的34％。这可以通过估计每桶折扣5-20美元的俄罗斯乌拉尔原油混合物来解释。如果我们假设布伦特和乌拉尔之间的石油价格与其他国家海关机构报告的原油价值相似，那么土耳其炼油厂本可以通过购买俄罗斯原油来节省高达2023年和2024年的3.1亿欧元。
CREA_CELIOS - 印度尼西亚镍业发展_EN
● 虽然镍行业对该国的出口贡献巨大，但了解其经济负担至关重要，特别是因为它依赖于对社区产生长期影响的自备煤电厂。 ● 根据模型，在一切如常（BAU）情景下，中苏拉威西省、东南苏拉威西省和北马鲁古省的镍冶炼业务持续增长将在建设阶段的第 5 年产生 40 亿美元（62.8 万亿印尼盾）的正 GDP。此后，该行业对该地区环境和公共健康的影响将开始对该地区的整体经济产出产生负面影响。 ● 环境恶化导致经济效益逐渐下降，尤其是在第 8 年之后，负面指标在第 9 年浮出水面。在 BAU 情景下，这些预测在国家和地区层面也适用。
crea_gem_china_coal power_h2 2024_final
注意：2024年，允许新的煤炭能力的66.7 GW，与往年相比下降，但仍超出了今年早些时候看到的柔和速度。新的和恢复的煤炭能力提案总计68.9吉瓦，从2023年的117 gw下降到2022年的146 GW，这表明项目启动的潜在放缓。与此同时，建筑以94.5 GW的新煤炭容量（自2015年以来最高）开始，这是项目开发的持续势头。然而，进入运营的新燃煤电厂的速度更为温和，到目前为止，2024年委托的30.5吉瓦速度从去年的49.8 GW下降，但符合2021年和2022年的水平。在H2 2024中均获得许可并开始建造的植物都包含在这两个类别中。
创造社会价值经济
虽然人们对社会价值的理解有所增加，但我们尚未充分发挥其潜力——这意味着我们错过了重要的机会。英国社会企业对 2010 年至 2020 年英国公共部门采购的分析表明，我们可能错过了价值超过 7600 亿英镑的创造经济、社会和环境价值的机会，相当于每年 560 亿英镑或 14 个“升级基金”。我们在提高认识和实施实践方面取得了一些进展，但速度还不够快。我们现在有机会吸取过去的教训，在未来十年加速社会价值的增长，以覆盖所有公共部门采购和我们最大的企业。这将使社会价值每年覆盖英国超过 4000 亿英镑的采购支出，相当于英国 GDP 的 20%，为我们转型经济、公共服务以及保护和改善环境提供了基础。但要做到这一点，就意味着公共部门的社会价值利用速度要加倍，私营部门的增长速度要更快。
创造“智能”计算机科学...
摘要。这项工作旨在强调与在高等教育机构中创建“智能”微电子计算机科学课程相关的问题。创建的“智能”计算机科学教室是一个完全自动化的教育环境，其运行模式为“标准”、“自动”、“自动省电”。 “Samrt”机柜可以通过智能手机、PC 和遥控器进行控制。机柜配备了基于 ArduinoUNO、MEGA 和 ESP8266-12E WiFi 模块的各种传感器、指示器和电子零件。内置“智能”办公室传感器和指示器的测量用于显示有关办公室和教室微气候状态的信息，用于演示演示和实验室工作。智能机柜专为 Iformatics 设计，由三个模块组成：“信息”、“执行”和“演示”，由 ATMEL 微控制器控制。演示模块旨在快速轻松地连接无焊板的各种传感器和组件。Arduino 开放式编程平台。计算机科学教室中的智能传感器可以监控教室内外的环境（温度、湿度、压力、光照水平、空气中的二氧化碳和其他气体水平）；并远程控制外围设备：电视、投影仪、灯、电源插座、窗帘。所有三个模块都连接到无线局域网。基于每个模块的无线电通信的“星型”拓扑。系统的主要组件是具有互联网接入、设备、技术和软件工具的执行模块。技术教育机构教育系统的概述解决了以下问题：在高等教育机构中创建“智能”计算机科学教室。
用...
Viji V.助理教授Sree Narayana培训学院，Nedunganda，Tiruvananthapuram，喀拉拉邦，印度，印度摘要：21世纪，21世纪意识到了一个快速的技术发展和信息超负荷的时代。 教育世界正在不断变化。 传统的教育系统曾经僵化，现在需要重新考虑，重新设计和适应。 在当代的教育格局中，适用于简短学习材料的简洁和有针对性学习材料的需求正在上升。 但是，此类材料的手动创建是劳动密集型且耗时的。 此外，根据各个学习者的需求和偏好量身定制内容会增加另一层的复杂性。 传统教育模型中最有希望的改编之一是纳米学习的概念，这种方法与孩子们对数字技术的倾向日益倾向和有意义的信息消费相吻合。 但是，创建吸引纳米学习材料来满足学习者的多样化需求是一项艰巨的任务。 应对这一挑战，就必须整合诸如人工智能（AI）之类的创新方法，以满足现代教育的不断发展需求。 通过利用AI的力量，教育工作者可以产生个性化的学习经验，自适应内容产生以及对学生的同时支持。 本研究的重点是利用生成AI的潜在优势来自动创建纳米学习材料，同时确保自定义和质量。 I. 它改变了他们和他们对世界的看法。Viji V.助理教授Sree Narayana培训学院，Nedunganda，Tiruvananthapuram，喀拉拉邦，印度，印度摘要：21世纪，21世纪意识到了一个快速的技术发展和信息超负荷的时代。教育世界正在不断变化。传统的教育系统曾经僵化，现在需要重新考虑，重新设计和适应。在当代的教育格局中，适用于简短学习材料的简洁和有针对性学习材料的需求正在上升。但是，此类材料的手动创建是劳动密集型且耗时的。此外，根据各个学习者的需求和偏好量身定制内容会增加另一层的复杂性。传统教育模型中最有希望的改编之一是纳米学习的概念，这种方法与孩子们对数字技术的倾向日益倾向和有意义的信息消费相吻合。但是，创建吸引纳米学习材料来满足学习者的多样化需求是一项艰巨的任务。应对这一挑战，就必须整合诸如人工智能（AI）之类的创新方法，以满足现代教育的不断发展需求。通过利用AI的力量，教育工作者可以产生个性化的学习经验，自适应内容产生以及对学生的同时支持。本研究的重点是利用生成AI的潜在优势来自动创建纳米学习材料，同时确保自定义和质量。I.它改变了他们和他们对世界的看法。关键词：21 St Century Education，Nano学习，生成人工智能（AI），技术进步，教学材料。引入学习过程的个性化和个性化不再是一种趋势和时尚，而是严格的必要性。一所千篇一律的学校非常适合教育工厂工人。但是，这种情况已经改变，人们习惯了个性化。此外，教育必须与这一现实相匹配。在线教育涉及这样的自适应系统，可帮助教师制定量身定制的学习计划。nano教育是一种自适应系统，现在正在学习领域获得接受。纳米教育的主要特征之一是它与信息技术的密切联系。例如，有一些用于小组学习的系统，可以为每个学生生成独特的作业，检查他们并为整个课程编译统计信息。连续，教师根据这些信息为每个学生建议一个个性化的发展途径。他将有时间考虑一下，因为人工智能将使他常规检查工作并跟踪每个学生的进步。这种方法需要结构性变化。最初，由于我们必须注意每个学生，因此这种教学方式不适合大型课程。这需要较小的小组说明。此外，对教师的专业水平的要求更大。他们不足以浏览信息并提供肤浅的演讲或演讲。教师应该能够利用当代教学方法，这些方法目前比对主题本身的知识更重要。