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负责任的道德 AI 演示者的要素......
摘要 — 为了在这个日益脆弱的世界中保护共同的文化遗产、个人自由和法治，民主国家必须能够在必要时“以机器速度”保卫自己。因此，人工智能在国防中的使用包括负责任的武器交战以及后勤、预测性维护、情报、监视或侦察等军事用例。这就提出了一个永恒的问题：如何根据公认的事实做出正确的决定？为了找到答案，负责任的可控性需要转化为系统工程的三个任务：（1）以人类在心理和情感上能够掌握每种情况的方式设计人工智能自动化。（2）确定技术设计原则，以促进人工智能在国防中的负责任使用。(3) 保证人类决策者始终拥有充分的信息、决策和行动选择优势。这里为防空提出的道德人工智能演示器 (E-AID) 正在铺平道路，让士兵尽可能真实地体验人工智能在瞄准周期中的使用以及相关的压力方面。
硬件中的PQC过渡：处理器，SOC，物联网，安全元素
n（3 + 0.002 lg n）逻辑 /抽象盘（也是2N）逻辑Qubits×2（d + 1）2个物理量子； d =代码区。= 27对于n = 2048 n 2（500 + lg n）toffoli门（“算术操作”）n 3（0.3 + 0.0005 lg n）测量深度（“时间”）[Häner等人，2020年，2020年]估计8n + 10.2 lg n逻辑Qubits n lg n逻辑Qubits对于N级纤维纤维纤维cur。破坏椭圆曲线在类似的经典安全级别似乎更容易。
计算机科学与工程的要素
1。MA101BS矩阵和微积分3 1 0 4 2。CH103BS工程化学3 1 0 4 3。 CS103ES编程解决问题3 0 0 3 4。 EE101ES基本电气工程2 0 0 2 5。 ME101ES计算机辅助工程图形1 0 4 3 6。 CS106ES计算机科学与工程元素0 0 2 1 7。 CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。 CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。 EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划CH103BS工程化学3 1 0 4 3。CS103ES编程解决问题3 0 0 3 4。EE101ES基本电气工程2 0 0 2 5。ME101ES计算机辅助工程图形1 0 4 3 6。CS106ES计算机科学与工程元素0 0 2 1 7。CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。 CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。 EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划CH106BS工程化学实验室0 0 2 1 8。CS107ES编程解决问题实验室0 0 2 1 9。EE102ES基本电气工程实验室0 0 2 1感应计划
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引用：Omotayo，T和Moghayedi，A和Awuzie，B和Ajayi，S（2021）Smart Campuses的基础设施元素：书目分析。 Sustainab
摘要：可持续发展可以在微观层次上实现，并且在世界各地拥有智能校园为实现全市范围的智慧提供了机会。在在校园中获得智慧的过程中，必须研究需要注意的要素。Smart Campuses上有许多出版物，这项调查使用了文献计量分析方法来识别过去十年来生产的此类出版物。由578个节点和3217个边缘组成的矩阵是由285个Smart Campus建筑和采购的出版物开发的。通过文献计量分析产生了15个集群主题。发现中国在Smart Campus上贡献了所有发表文章的48.4％。这些发现提出了群集主题的框架，该框架是建筑或重新利用，技术和IT网络，持续改进以及智能学习和教学管理的四个广泛基础架构领域。确定的发现的含义是，IT项目管理，传统采购策略以及新工程合同（NEC）和联合合同法庭（JCT）等合同的标准形式适用于智能城市的采购。
微生物在稀土元素的动员和植物萃取中的作用：综述
稀土（re）元素是一组17个化学元素，包括15个灯笼以及Yttrium和Scandium。由于其特殊特性（例如催化，冶金，核，电气，电磁和发光）以及许多现代技术，环境和经济领域的各种应用，因此已确定为关键要素。因此，在过去几十年中，对RE的需求显着增加。这一需求导致采矿活动的增加，因此将RE释放到周围环境中，从而对人类健康和环境造成了潜在的威胁。因此，调查导致新的解决方案，用于从电子，采矿和工业废物等替代资源进行回收的新解决方案，一直在迅速增长。尽管如此，回收仍然非常困难，昂贵，目前尚未被视为重要的解决方案。当传统的采矿方法不再具有成本效益时，植物管理的概念是一个有前途的解决方案，更不用说植物提供的所有生态系统服务了。植物萃取服务允许从土壤或工业废物（例如，磷酸产生的磷酸化）中提取和回收，具有经济增加的价值。迄今为止，大约二十种高积累植物（几乎是蕨类植物，例如双骨ter骨）会累积高浓度的RE，尤其是在其侵蚀部位。虽然天然细菌在动员矿石中的潜在作用仍然略有文献记载，但促进根瘤菌（PGPR）的植物生长的作用却少得多。pgpr确实能够动员金属和/或刺激植物发育，以增加植物所提取的植物的量，然后具有较高的植物萃取效率。迄今为止，只有少数研究专门用于使用耦合的生物加强 - 屈服。本综述总结了有关1）重新源的数据（重新蓄积的沉积物，自然丰富的土壤，废物，废物）及其在这些矩阵中的生物利用度，2）植物，2）植物被确定为重新获得过度振兴的人及其潜在的潜在的潜在的隔离和选择的隔离和选择的隔离状态，以弥补隔离状态，以隔离和选择，以隔离和选择，以隔离和选择，这些隔离状态既有隔离型的杂物，都可以融入杂物。植物剥夺性能和4）生物强加辅助的植物萃取研究。
将赋予气候赋权要素的行动整合到国家确定的贡献
与原始指南相辅相成，该纲要着眼于良好的实践，并展示了加强ACE在开发和实施新的NDC中的作用的潜在方法。4,5应该指出的是，本文档中提供的广泛的行动和示例并不详尽。进一步讨论和共享有关如何将ACE及其要素整合到NDC和其他气候政策和计划中的经验，例如国家适应计划（NAPS）和长期的低排放发展策略（LT-LED）将使各级别的政党和非党派利益相关者受益。
生成没有问题元素的重型电子
ifty年前，物理学家发现某些金属化合物包含的电子表现，好像它们比普通电子重得多。这样的重点材料用于探索密切相关的电子系统和非常规的超导性，它们可以在各种量子技术中应用。但是，它们通常需要稀土或actacinide元素，这可能是稀缺，放射性且难以提取的。现在，法国物理与材料研究实验室（LPEM）的Luca de'Medici及其同事提出并测试了一种系统地生产缺乏这些有问题元素的重型材料的方法[1]。
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。