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探索知识交换，研究和技能的数据
英国的高等教育部门是国家和地方繁荣的主要驱动力。通过研发支出，相关的纺纱，技能培训，研究生初创企业，社会企业或私营部门协作的各种收入来源，我们的高等教育机构可以而且应该是基于知识的经济的支柱。当我们为脱欧后的世界做准备，以适应19009年大流行的后果时，英国面临着关于我们如何分配更高公共公共研发预算以最大程度地提高繁荣的关键决定，以及大学和大学如何在财富创造过程中发挥作用。以前，可用数据的用户友好性有限阻止了对我们高等教育机构对当地和国民经济做出贡献程度的简单易懂的分析，以及投入（R＆D补助金，弹射资金，教学赠款等）的投入程度转化为输出。我们认为我们的报告将有助于填补这一空白。
XVII农业科学大会和ASC ExpoXVII农业科学大会和ASC Expo
由美国国家农业科学院（NAAS）组织的XVII农业科学大会将于2025年2月20日至225日在GB Pant农业与技术大学（GBPUA＆T），Uttarakand，Uttarakand，Uttnagar举行。纳斯（Naas），新德里（Naas）的总统热情地邀请您参加并积极参加国会审议。国会的主题是“印度发达的农业领域的边境科学和技术”。随着印度努力成为一个发达国家，第XVII农业科学大会汇集了最聪明的思想，讨论将推动印度农业发展的尖端边境科学和技术。从精确农业到基因编辑，从数字农业到垂直农业，从生物植物到生物技术，该国会将探索最新的进步和创新，这些进步将改变我们生产，营销和消费食品的方式。侧重于可持续性，效率和公平性，该活动将展示农业的最新研究和发展，强调了可以突破的潜力，这些突破性可能会在2047年到2047年迅速地促进印度在农业生产方面的全球领导。
联合电信枢纽6G研究合作基金（THRPF）
在切达（Cheddar），我们试图将新项目与我们的三个一般研究支柱保持一致：1。新兴电信系统，2。可持续系统和3。以人为中心的系统。We encourage the co-creation of new ideas in the fields such as: Multi-access Edge Computing (MEC), Intelligent Cloud-Native RAN, Cloud Native Networked Control Systems, Digital Twins, Foundational Models, 6G Carbon-Neutrality, ISAC, Green AutoML, Trustworthy AI in Network Optimisation, Formal Verification, Network Intelligence Privacy, Security and Post-Quantum.Joiner将在代表性条件和规模下对电信研发的实验验证，以推动影响力的结果。Joiner将提供国家分布式基础设施，以支持增强的实验，协作和开发电信R＆D。最初，我们的目标是结合10个大学研究实验室和Sonic Lab（数字弹射器），以促进整个学术界的合作，同时使行业与中小企业参与实验研究。这样的测试床对于支持电信研发至关重要，以解决跨技术（软件和硬件）的端到端挑战，复杂性和共同依赖性，这是对未来网络的核心挑战，并且是6G开发的关键重点。
联合电信枢纽6G研究合作基金（THRPF）
在切达（Cheddar），我们试图将新项目与我们的三个一般研究支柱保持一致：1。新兴电信系统，2。可持续系统和3。以人为中心的系统。We encourage the co-creation of new ideas in the fields such as: Multi-access Edge Computing (MEC), Intelligent Cloud-Native RAN, Cloud Native Networked Control Systems, Digital Twins, Foundational Models, 6G Carbon-Neutrality, ISAC, Green AutoML, Trustworthy AI in Network Optimisation, Formal Verification, Network Intelligence Privacy, Security and Post-Quantum.Joiner将在代表性条件和规模下对电信研发的实验验证，以推动影响力的结果。Joiner将提供国家分布式基础设施，以支持增强的实验，协作和开发电信R＆D。最初，我们的目标是结合10个大学研究实验室和Sonic Lab（数字弹射器），以促进整个学术界的合作，同时使行业与中小企业参与实验研究。这样的测试床对于支持电信研发至关重要，以解决跨技术（软件和硬件）的端到端挑战，复杂性和共同依赖性，这是对未来网络的核心挑战，并且是6G开发的关键重点。
电池技术的未来：开发英国可持续性
随着英国的能源系统朝着可再生能源发展，电池技术将比以往任何时候都变得更加重要。今天晚上，我们从三位专家发言人那里听到了有关英国电池技术的发展以及仍然需要的内容。电化学设计工程读者兼伦敦帝国帝国学院戴森工程学院的研究主任Billy Wu博士讨论了电池制造的发展和新的化学作品，随着需求的增加，这些发展将变得更加重要。Martin Dowson，高价值制造弹射器的Warwick Manufacturing Group＆Electrification总监电气化首席工程师，讨论了电池生产的挑战，尤其是在那些很快将很快依赖这项技术的行业中，例如电动汽车。最后，全球研发Agratas（以前是Jaguar Land Rover）副总裁Valentina Gentili博士讨论了在电池生命周期的每个阶段支持研究和创新的重要性。遵循演讲者的演讲是一个多样化的问答环节，主要集中于英国在这一领域成为世界领导者所需要做的事情。
EDIF：迈向城市交通的数字孪生 - GOV.UK
Lee Chapman、Nicole Cowell – 伯明翰大学 Philip James、Jennine Jonczyk、Daniel Bell – 纽卡斯尔大学 James Evans、David Topping、Thomas Bannan、Ettore Murabito、Emma Tsoneva – 曼彻斯特大学 Mark Birkin、Dani Arribas-Bel、Dustin Carlino - 艾伦图灵研究所 执行摘要 2021 年秋季，交通部 (DfT) 和纽卡斯尔、曼彻斯特和伯明翰的三个城市观测站成功获得了 30 万英镑的经济数据创新基金资助。该资助的主要目标是促进和改善跨组织的数据共享，建立最佳实践，并在此过程中为城市交通数字孪生奠定基础。该项目的性质意味着在项目过程中其他各方也参与其中，即 Connected Places Catapult 和艾伦图灵研究所。本报告总结了该项目的主要成果，即对可用传感器数据进行分类、推荐元数据协议以及开发原型以集成（协调）和可视化来自 DfT、城市观测站和其他来源的不同数据流。还介绍了一些可供进一步开发的用例，包括基于 AI 的交通预测和空气质量建模与监测。报告还与脱碳议程建立了联系。报告最后给出了一份蓝图，概述了将这项工作提升为
利用计算中的光学优势：当前和未来趋势的回顾
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当地能源计划（LAEP）
1.1 当地能源规划流程由威尔士政府发起和资助，并通过卡迪夫首都区进行管理。该流程于 2023 年 3 月启动，理事会是该县的主要利益相关者。在初步数据收集工作之后，举行了一系列参与会议，包括与利益相关者合作伙伴的 8 次研讨会。除此之外，理事会还参加了由卡迪夫首都区团队主持的定期区域研讨会。制定格拉摩根谷计划的过程遵循了由能源系统弹射器 (ESC) 开发并由 Arup 制作的框架。该计划由一份技术报告补充，为该计划的制定提供了基础。1.2 格拉摩根谷对该计划的愿景代表了我们共同致力于塑造一个能源清洁、可获得、对所有居民和企业公平的未来，并考虑到子孙后代。在现有成功的基础上，这是一项合作努力，将地方政府、企业、居民和监管合作伙伴团结在一起，共同实现更可持续的未来。该计划将确立格拉摩根谷在关键十年行动中在改变能源格局方面的领导作用。1.3 在塑造格拉摩根谷 LAEP 的过程中，已经建立了 11 个能源目标，这些目标有助于形成行动。
01 数字化转型
有许多物联网设备具有直接的潜在航空应用，包括测量产品和工厂的性能、将传感器放入乘客座椅、个性化环境条件以及通过可穿戴设备支持半自动驾驶操作。连接组织内的资产是优化其利用率和效率的第一步。实时数据使组织能够预测和计划维护要求，减少时间，管理利用率并模拟场景以提高 OEE。高价值制造业弹射器正在与行业合作，以确定如何使用简单的物联网设备提供有价值的信息来支持更好的决策。例如，测量机器的用电量可以确定准确的利用率。将产品和资产连接在一起可以实现动态调度和灵活的工厂自动化，其中可以通过同一工厂管理多种产品。将工作站连接到产品和流程可以对质量产生深远影响，提高操作员的能力并创建灵活、动态的工作区域。智能工具通过交互式平板电脑或增强现实耳机将机器和操作员连接起来。激光定位和标记，结合智能夹具，可以确保流程正确完成并提高质量。大数据分析当前状态
新型香豆素-6-磺胺胺 - chalcone杂种作为谷胱甘肽转移酶P1-1抑制剂
非接触式伤害在职业足球运动员中普遍存在。然而，关于此主题的大多数研究都是回顾性的，仅着眼于全球局势系统（GPS）指标和伤害发生之间的统计相关性，忽视了伤害的多因素性质。这项研究介绍了使用机器学习，利用GPS数据和特定于玩家的参数的自动伤害识别和预测方法。分析了来自葡萄牙第一分区团队的34名男性专业球员的样本，将弹射器接收器的GPS数据与机器学习模型的描述性变量结合在一起 - 支持向量机（SVMS），Feedforward神经网络（FNNS），以及适应性增强（Adaboost），以预测受伤。这些模型，尤其是具有成本敏感学习的SVM，在检测伤害事件，达到71.43％的敏感性，74.19％的特异性和总体准确性74.22％方面表现出很高的精度。关键预测因素包括玩家的位置，会话类型，播放器负载，速度和加速度。开发的模型以其平衡的灵敏度和特异性，无大量手动数据收集的效率以及预测短时间伤害的能力而着称。这些进步将有助于教练人员确定高风险的球员，优化团队绩效并降低康复成本。