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本书将探讨如何以持久的社会影响来促进可持续发展的进步。技术驱动的数字业务发展有可能与传统公司相比，平均净收入增加16％，从而为欧洲的工业价值创造贡献了约1.2.5万亿欧元，这是适用于全球企业的趋势（Akter等人，2022年）。在大流行，战争和环境转变所带来的挑战背景中，研究人员必须创造性地吸引利益相关者（范围企业，决策者和公众），这是显而易见的。有效的沟通和将先进的技术发现转化为可行的见解，在应对这些多方面的挑战方面至关重要。然而，探索替代未来，拥抱各种观点的叙事指数以及质疑有关技术进步的假设（Burt t al。，2021; Harwood and Eaves，2020）。将艺术和小说整合到社会影响研究中，使研究人员能够检查与先进技术相关的潜在风险和机会，从而促进有关社会影响的批判性反思和积极主动的决策。在“商业高级技术”的主题保护下，该书旨在一方面调查（第1卷1）他们更广泛的战略，管理和营销影响，以及另一个（第1卷2）艺术与小说与研究的社会影响，这具有提高的意义。随着企业越来越拥抱高级技术，例如AI，区块链，云技术，物联网和量子
路易斯安那州的氢：与海上风能和碳管理的交集
致谢：感谢Jessica Arriens，Simone H. Stewart博士，Shannon Heyck-Williams，Lindsay Kuczera，Helen Rose Patterson，Thomas Zhu，Charles Sutcliffe，Veronica Ung-Kono，Amanda Moore，Amanda Moore和David Weber和David Weber的贡献和审查。
城市自主交叉点的有效性
道路上的车辆导航是一个复杂的问题，可能会通过在关键角色中使用人工智能来解决。今天，有一些能够自动驾驶的汽车，但它们取决于主要包括为人类驾驶员设计的交叉路口的旧基础设施。本文在自主交叉管理领域开设了新的章节。迄今为止，大多数研究都考虑实施单个十字路口。我们创建了一个实时运行的仿真，其中最多几十个交叉点并排出现。在这项工作中，我们进行了实验，以测试与交通信号灯一起在城市中的自主算法的部署。自主交叉点以其效率而获胜，如果预算有限，则在最繁忙的交叉点部署它们最有利。
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摘要 - 定义是发生大量交通事故的关键领域。检测和分析近乎错过事件是提早提前发生事故风险并采取适当措施的关键。目前，收购近乎失误的事件数据受时间和资源的限制。基于边缘的摄像机提供了一种不断监视这些事件的新型，有力的方法。这项研究引入了一个多摄像机系统，用于接近失误检测。它旨在实时和边缘对技术的流程进行操作。系统利用基本的边界框信息作为维持计算效率的输入。它使用逐步方法，包括中间点估计，图像到世界投影，跨相机关联以及轨迹和尺寸估计。最后，由此产生的共享世界观有助于对近乎失踪事件的检测和分类。该系统已在合成和现实世界的场景中进行了测试，在得出凝聚力的世界模型时表现出了良好的性能，并有望获得近乎失误的事件检测结果。它为全市范围的交通安全监控提供了可扩展的解决方案，并减少了对人类监督的依赖。
探索生物和人工神经网络在建筑环境中的交叉点，并研究支持设计过程演进的算法
摘要。本篇评论探讨了神经网络与建筑之间的关系，特别是在外观设计、室内设计和建筑施工领域。它研究了两种类型的神经网络：生物神经网络，代表人类大脑的神经系统；人工智能，受大脑结构和功能启发的计算系统。本研究对这些神经网络及其在各个领域的应用进行了描述性概述。它进一步研究了这些网络如何在不同层面与建筑相结合。该研究强调了“神经架构”的概念，它将人工神经网络 (ANN) 与建筑相结合，以产生多种设计可能性并揭示隐藏的模式。ANN 用于创建智能建筑和优化结构设计流程以降低成本。此外，该研究还探索了“神经架构”，它探索了生物神经网络 (BNN) 与建筑的相互作用，重点关注建筑环境对大脑和行为的影响。它结合了神经科学、建筑和环境心理学的原理。案例研究分析表明，“pix2pix”、GCNN、DCGAN、CycleGAN 和 StyleGAN 等 AI 工具在通过融合传统和现代风格以及增强创作过程来实现建筑设计的现代化方面的重要性。
与混合自主工具的交点信号车辆耦合协调
摘要 - 连接和自动驾驶汽车（CAVS）预计可以减轻交通拥堵，尤其是在路交叉口，这是城市道路网络的主要瓶颈。本文提出了一种信号车辆耦合的最佳控制策略，用于骑士和人类驱动的车辆的混合交通流量。该方法遵循两层体系结构，该结构将信号车辆控制任务制定为两个通过混合排的概念串联的优化问题，以便中央协调员可以有效地解决它们。尤其是上层设计的，以最大程度地减少交叉路口中所有车辆的总等待时间，而下层则是通过充分利用信号计划，交叉车辆的数量以及在上层中获得的目标交叉速度来最大程度地减少汇总的车辆能量消耗。提供了广泛的仿真结果，以检查所提出的信号车辆关节控制框架的性能，并以不同的CAV穿透率，交通需求和电动汽车比率揭示新算法引入的影响。与现有方法的比较证明了在燃料使用和交通吞吐量方面提出的方法的好处。
dsm-firmenich 与星际实验室合作，引领香水和美容领域的天然创新
凯瑟劳格斯特（瑞士）、海尔伦（荷兰），2024 年 3 月 19 日 营养、健康和美容领域的创新者帝斯曼-芬美意自豪地宣布与 Interstellar Lab 建立合作伙伴关系，后者是一家开发生物农业解决方案的生物技术初创公司。两家公司共同致力于推动植物成分生产的进步，这标志着帝斯曼-芬美意在拓展和探索农业技术中自然创新的边界以及开启嗅觉丰富度和可持续创新新维度的探索中取得了重大飞跃。此次合作旨在开创一项成分研究项目，重点关注环境条件对植物产量和表型评估的影响。利用 Interstellar Lab 先进的、人工智能控制的环境和生物技术专业知识，该合作伙伴关系旨在减少农业对气候的影响并保护关键生态系统的生物多样性。帝斯曼-芬美意全球天然创新主管 Xavier Brochet 表示：“我们对创新的承诺推动我们不断拓展天然成分的视野。通过探索尖端农业技术进步，我们正在重塑物种选择的格局，预测生产和采购的挑战，并优先考虑最高质量的成分。这种奉献精神确保我们为香水提供最纯净、最真实的天然提取物。” Interstellar Lab 专门开发和运营先进的生物农业平台，以加速植物生长并触发植物中特定分子的产生。他们的 AI 环境控制生物农场通过独特的数据驱动方法优化能源和资源消耗、捕获二氧化碳并显着改善成分的生命周期评估。“我们的生物农业平台代表了香水领域的一场革命，理解并解决了当前行业的需求，即提供可再生成分、负责任地采购和生产，以激发创作者并尊重环境”，Interstellar Lab 首席执行官兼创始人 Barbara Belvisi 表示。
学会下注：使用强化学习来改善基于拍卖的智能交叉口中的车辆出价
摘要：随着物联网的出现，城市将很快被自动驾驶汽车填充，并由能够与城市基础设施和车辆积极互动的智能系统管理。在这项工作中，我们提出了一个基于强化学习的模型，该模型教授自动连接的车辆如何在这种环境中进行导航时如何节省资源。尤其是在基于拍卖的交叉管理系统的背景下，我们专注于预算节省。，我们通过不同的交通条件进行了一些深入的Q学习训练，以在节省货币和旅行时间之间的权衡方面找到最有效的变体。之后，我们将模型的性能与先前提出的随机策略进行了比较，即使在不利的交通状况下也是如此。我们的模型似乎很强大，并设法节省了大量货币，而无需大大增加流量的等待时间。例如，学习者出价者在交通繁忙的情况下节省了至少20％的预算，相对于标准投标者，较轻的交通量高达74％，并且节省了随机投标者的三倍。结果和讨论表明，在预见的未来现实生活中，该提案的实际采用。
可穿戴阻抗传感器，用于无线测量真皮间质液中蛋白质生物标志物
本文提出了可穿戴的皮肤贴片，用于无线测量皮肤间质液（ISF）中蛋白质生物标志物。ISF使用微针（MN）基于真空辅助的技术从皮肤中提取，并通过真空压力自动通过斑块运输。该设备用于定量测量C-X-C型趋化因子配体9（CXCL9），这是一种自身免疫性疾病和炎症的生物标志物，可以从10 pg/ml到1,000 pg/ml的磷酸盐泡中盐水（PBS）（PBS）中，可检测到1,000 pg/ml（PBS），其检测到1.33 pg的较低限量。概念证明是通过对带有CXCL9尖刺的ISF模拟剂的尸体猪皮肤进行测量来证明的，可以在100和1,000 pg/ml下检测到，从而验证了该可穿戴传感器的功能。关键字