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进入创新的运输系统
本书为运输部门，政治决策者，运输工程师，规划师和科学家提供基础研究的公司提供支持，他们面临着不断增长的运输挑战。这些挑战来自许多强大的社会技术趋势，包括：数字化，全球化，城市化以及个人用户的要求以及减少运输环境影响的需求增加。提供应对这些挑战所需的创新并不是一个简单的事情。迈向创新的运输系统结构，并以进化经济学，技术和创新研究的社会学来汇编理论基础，这种方式提供了对无需先验知识的创新过程的广泛理解。使用运输系统进化（CTSE）的概念，它深入解释了运输部门创新的经济学，从而在当前实践中起作用的背景过程，驱动因素和障碍；在这样的过程中，有电动机的转换，自动驾驶汽车的实现，创新对铁路的复兴以及处理运输中的破坏性创新。CTSE是一种使弗兰克·盖尔斯（Frank Geels）提出的运输部门的多层观点的方法。在CTSE的基础上，作者提出了一项新型运输创新政策的原则，可以在做出战略决策时为读者提供指导。
促进经济所需的大胆步骤
“All these achievements high- light Liaoning's latest advance- ments in science and technology, contributing new materials and components to the nation's major scientific and technological initia- tives,” said Cai Rui, a member of the National Committee of the Chinese People's Political Consultative Con- ference, the country's top political advisory body, during the two ses- sions annual meetings that con- cluded on Tuesday in Beijing.
无标题 - 创新的计算实验室
认识到在大规模分布计算中对弹性的需求日益增长的需求，ICL在2000年代初引入了容忍度的MPI（FT-MPI），集成了优雅处理过程失败并增强应用程序可靠性的机制。随着HPC体系结构变得更加复杂，ICL开发了Parsec（2012），这是一个基于任务的运行时框架，可以高效地执行分布式和异构体系结构。PARSEC优化资源利用率，动态适应现代计算平台，并已成为Exascale计算的基本工具。它的影响已得到广泛认可 - 在过去的三年中，它在三个戈登·贝尔奖决赛选手项目中发挥了关键作用，最终在2024年在SC24赢得了历史性的胜利。ICL继续完善和扩展Parsec的能力，确保以创新，高性能的解决方案满足未来分布式计算挑战。
创新的'四个池塘和两个水坝的湿地系统增强了水产养殖废水处理
曝气池在增强溶解的氧气水平方面起着至关重要的作用，这为7月份的磷去除和11月的氮去除提供了最佳条件。在曝气池和生物过滤器池塘内，附生细菌α多样性明显高于其他治疗池，这表明这些区域提供了有利于细菌定植和活性的富集微环境。
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
国际科学创新研究杂志
摘要：人工智能（AI）工作量的计算需求不断增长，已大大升级了数据中心的能源消耗。AI驱动的应用程序，包括深度学习，自然语言处理和自主系统，都需要实质性的计算能力，主要由图形处理单元提供。这些GPU在提高计算效率的同时，有助于大量的功耗和热量产生，因此需要采取先进的冷却策略。本研究提供了对AI特异性硬件功率使用的定量评估，重点是NVIDIA H100 GPU。该分析将AI数据中心的能源消耗与美国普通家庭用力进行了比较，这表明单个AI机架的消耗大约是典型家庭能量的39倍。此外，一项可伸缩性分析估计，大约87个新的超尺度数据中心消耗了纽约市消耗的电力。这强调，随着AI数据中心的快速增长，大规模的部署可能导致全球能源需求前所未有的增长。此外，该研究还评估了耗散热量对冷却需求的影响，强调了对节能冷却溶液的需求，包括液体和浸入冷却技术。未来的研究方向包括节能AI模型，可再生能源整合，可持续的AI加速器设计以及智能的工作负载优化，以减轻大规模AI采用的环境影响。I.但是，量化AI硬件的功率和冷却需求的研究仍然有限。本研究为设计更可持续的AI驱动数据中心提供了关键见解，同时保持高性能计算效率。关键字：AI数据中心，功耗，耗散耗散，能效，数据中心冷却，GPU计算，城市能源影响，可持续性AI，高性能计算，高尺度基础架构，热量管理，工作负载，优化，碳足迹减少，可再生能源能源整合，可再生能源整合，AI ACELERASTOR，AI ACCELERARSTORSRATOR，AI ACCELERARSTORS。简介人工智能（AI）和机器学习（ML）应用具有重塑行业，需要高性能计算基础架构。AI培训模型的指数增长导致数据中心内能耗的前所未有。根据国际能源机构2023年的一份报告[1]，数据中心占全球电力需求的近1％，预计AI工作量将大大增加这一份额。科技巨头，例如Google，Amazon和Microsoft，正在积极投资于AI特异性芯片并优化数据中心冷却以减轻能源足迹。这项研究提供了对AI特异性硬件（尤其是NVIDIA H100 GPU）中功率使用情况的定量评估，并评估了其对城市能源基础设施的影响。随着AI数据中心的扩展，对电网的影响成为主要问题。本研究的目的是：•比较AI基础设施的电力使用与家庭用电量。•评估AI数据中心的可伸缩性和可持续性。•分析散热和冷却要求。II。II。关键术语的定义A.功率和能量功率（P）：功率是数据中心中的机架或电气设备消耗能量的速率。就像每时刻消耗的能量量