International Journal of Production Economics, Review of World Economics, Technological Forecasting and Social Change, Economics of Innovation and New Technology, Review of Development Economics, Journal of Productivity Analysis, Journal of Economic Surveys, CESifo Economic Studies, Empirical Economics, International Journal of Manpower, Economic Modelling, Regional Studies
建筑业是资源上最大的能源消费者之一。在整个生命周期中的建筑帐户约为40%的二氧化碳排放量,40%的自然资源消费量以及大约40%的废物产生。如今,建筑材料的需求增加会导致原材料和能源的消耗增加,尤其是在提取,加工,制造和运输材料期间。 全球建构行业的激烈活动,导致需要新的人造建筑材料,这些建筑材料被用作行业的第一线材料。 使用此类材料的使用导致了一些严重的环境问题,这些问题可能会威胁到行星。 此外,持续产生的废物是由未使用的材料和拆除碎片的盈余引起的。 近几十年来,建筑业的科学家对改善社会,经济和环境指标越来越感兴趣,这也是可持续发展的支柱。 分析和评估方法(例如生命周期分析)对于改善建筑行业的材料和环境管理的质量以及对制造过程和技术的大量投资至关重要。 此外,建筑行业对社会负有越来越多的责任,并且必须与可持续发展实践保持一致。 针对建筑的可持续性,有必要通过使用低碳足迹的材料来减少环境影响。 这项工作是通过制定总体结论来完成的。如今,建筑材料的需求增加会导致原材料和能源的消耗增加,尤其是在提取,加工,制造和运输材料期间。全球建构行业的激烈活动,导致需要新的人造建筑材料,这些建筑材料被用作行业的第一线材料。使用此类材料的使用导致了一些严重的环境问题,这些问题可能会威胁到行星。此外,持续产生的废物是由未使用的材料和拆除碎片的盈余引起的。近几十年来,建筑业的科学家对改善社会,经济和环境指标越来越感兴趣,这也是可持续发展的支柱。分析和评估方法(例如生命周期分析)对于改善建筑行业的材料和环境管理的质量以及对制造过程和技术的大量投资至关重要。此外,建筑行业对社会负有越来越多的责任,并且必须与可持续发展实践保持一致。针对建筑的可持续性,有必要通过使用低碳足迹的材料来减少环境影响。这项工作是通过制定总体结论来完成的。为了实现这一目标,重要的是寻找新的制造方法和对人类健康和环境不利的可持续材料,并且也将是持久,可回收和经济的。进行了这项研究是为了回答这个问题,即可持续材料是否可以减少建筑中的碳足迹。因此,根据它们在整个生命周期中发出的二氧化碳排放量,最基本的建筑材料(常规和非规定)是根据二氧化碳排放量进行的。然后从世界文献中提出并分析了案例研究,在该文献中,对建筑方法,建筑材料和对不同类型建筑物的评估进行了比较分析,并提出了替代的建筑解决方案,该解决方案将有助于减少碳足迹。
建筑行业及其一般建筑环境构成了一个消耗过量能源的行业,并负责全球二氧化碳排放量的40%。因此,近年来,包括希腊在内的大多数国家(包括希腊)的注意力已被强烈指向建筑部门,特别是针对建筑物的能源升级。目标是最大程度地减少能源消耗,并创造环保空间,以促进环境可持续性和人类福祉。
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定(如电动汽车充电),近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性,从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足,即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性,加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求,意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战,包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文(发表于 2009 年至 2019 年之间)、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾,概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来,介绍了商业计划(包括初创公司和老牌公司)和大型创新项目,其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性,并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
他是衍生证券,结构化财务,信贷产品,替代投资和数字资产的专家,包括其独特的监管考虑因素,市场结构,交易和估值实践。Gkatzimas先生在与基准相关的问题方面具有丰富的经验,他就与银行间税率(IBORS)的后备框架有关的金融业考虑进行了积极咨询。最近的数字资产咨询活动包括对新兴加密货币生态系统中市场结构和监管问题的分析,包括加密货币交易所,数字资产及其衍生产品的交易以及初始硬币产品(ICOS)的演变。
学习参数共享与张量分解和稀疏Cemüyük,Mike Lasby,Mohamed Yassin,Utku Evci,Yani Ioannou Arxiv:2411.09816 11月14日,2024年11月14日,蒸馏后剩下什么?知识转移如何影响公平性和偏见,艾达·穆罕默德夏(Yani ioannou arXiv):2410.08407 10月10日,10月10日,2024年10月10日,可信赖的和负责人的AI,用于人体以人为中心的自主决策系统制定系统制造系统Farzaneh Dehghani,farzaneh dehghani,farzaneh dehghani,mahsa dibaji,mahsa dibaji,fibaji,fahim fiahim,fahim jean seyean liily niily dey and lily dey,克里斯托夫·布歇(Christophe Boucher),史蒂夫·德鲁(Steve Drew),莎拉·埃莱恩·伊顿(Sarah Elaine Eaton),理查德·弗雷恩(Richard Frayne),古里·金德(Gouri Ginde),阿什利·哈里斯(Ashley Harris),Yani Ioannou,凯瑟琳·勒贝尔(Catherine Lebel Zaman Wahid,Mark Ungrin,Marina Gavrilova,Mariana Bento Arxiv:2408.15550 9月2日,2024年,
对本科生的监督: - Pernille BrinkKær和Jonas Fridthiof Larsen。不可分割的项目的公平划分。CS BSC论文(2021年2月至2021年6月) - Jakob Bohnsen和Jens Christian Manfeldt。理论和实施算法,以驱逐任何项目。 CS BSC论文(2022年2月至6月) - 参与式预算的算法方面的彼得·米尔特森·索伦森(PeterMiltersenSørensen)。 CS BSC论文(2023年2月至6月)-Nina Gad Lauritsen和Pi Marie Gregersen Bohlbro,财务网络和系统风险。 CS BSC论文(2023年2月至6月)对研究生的监督(参加了计算机科学的MSC计划):-Nicoleta -Tatiana Trifan。 参与性预算。 CS MSC论文(2023年2月至6月) - Georgios Kalantzis。 带有预测的算法。 CS MSC期限项目(2023年9月至2024年1月)理论和实施算法,以驱逐任何项目。CS BSC论文(2022年2月至6月) - 参与式预算的算法方面的彼得·米尔特森·索伦森(PeterMiltersenSørensen)。CS BSC论文(2023年2月至6月)-Nina Gad Lauritsen和Pi Marie Gregersen Bohlbro,财务网络和系统风险。CS BSC论文(2023年2月至6月)对研究生的监督(参加了计算机科学的MSC计划):-Nicoleta -Tatiana Trifan。参与性预算。CS MSC论文(2023年2月至6月) - Georgios Kalantzis。带有预测的算法。 CS MSC期限项目(2023年9月至2024年1月)算法。CS MSC期限项目(2023年9月至2024年1月)
2012–2016 PhD , Hybrid and Networked Systems (HyNeSs) Group, BU Robotics Lab, Division of Systems Engineering, College of Engineering, Boston University , Advisor: Calin Belta Systems Engineering, GPA: 4.0/4.0 Thesis: Motion Planning and Control: a Formal Methods Approach 2011–2015 PhD , Department of Automatic Control and Systems Engineering, Politehnica University of Bucharest , Advisor: Ioan Dumitrache Control Engineering, GPA: 10.00 Thesis: Distributed Control for Multi-Robot Systems 2009–2011 Master , Department of Automatic Control and Systems Engineering, Politehnica University of Bucharest Intelligent Control Systems, GPA: 10.00 Thesis: Chidori Architecture – Distributed Control for Multi-robot Systems , Thesis advisor: C˘at˘alin Buiu 2005–2009 Bachelor , Faculty of Automatic Control和计算机,Politehnica Bucharest计算机科学大学,专注于嵌入式系统,GPA:9.49论文:协作机器人技术应用程序的软件系统,论文顾问:C˘AlinBuiu
夏洛特·安德森·埃斯佩甘(Charlotte Anderson Espghan)奖的获奖者,因在英国伦敦的伦敦神经胃肠病学和运动部门的大奥蒙德街医院的观察实习而获得了观察实习。 Grant Ibro-Perc,参加了奥地利维也纳的FEN 2024论坛。 研究格兰特·卡罗尔·达维拉(Carol Davila),由内部比赛赢得,医学院和药房卡罗尔·达维拉(Carol Davila)(12487/12.05.2022)授予。 罗马尼亚政府授予的年轻研究人员奖学金的获奖者。 国际学生会议,罗马尼亚布加勒斯特 - 海报演示,第一和II奖。 国际学生和年轻医生国际大会(MEDIS),蒂米奥拉,罗马尼亚 - 海报演示,I。奖 罗马尼亚生理科学学会第29届全国会议,国际参与,Timișoara,罗马尼亚科学著作,I。I.奖。 罗马尼亚国家神经科学学会第8届会议,罗马尼亚 - 波斯特演讲,I。罗马尼亚 - 科学著作,三等奖。 国际化学奥林匹克特奥里玛达,伊亚库克,萨哈共和国 - 铜牌。 乌兹别克斯坦塔什肯特大学化学的国际门德莱夫 - 最佳实验室工作的银牌和特别奖。夏洛特·安德森·埃斯佩甘(Charlotte Anderson Espghan)奖的获奖者,因在英国伦敦的伦敦神经胃肠病学和运动部门的大奥蒙德街医院的观察实习而获得了观察实习。Grant Ibro-Perc,参加了奥地利维也纳的FEN 2024论坛。研究格兰特·卡罗尔·达维拉(Carol Davila),由内部比赛赢得,医学院和药房卡罗尔·达维拉(Carol Davila)(12487/12.05.2022)授予。罗马尼亚政府授予的年轻研究人员奖学金的获奖者。国际学生会议,罗马尼亚布加勒斯特 - 海报演示,第一和II奖。国际学生和年轻医生国际大会(MEDIS),蒂米奥拉,罗马尼亚 - 海报演示,I。罗马尼亚生理科学学会第29届全国会议,国际参与,Timișoara,罗马尼亚科学著作,I。I.奖。 罗马尼亚国家神经科学学会第8届会议,罗马尼亚 - 波斯特演讲,I。罗马尼亚 - 科学著作,三等奖。 国际化学奥林匹克特奥里玛达,伊亚库克,萨哈共和国 - 铜牌。 乌兹别克斯坦塔什肯特大学化学的国际门德莱夫 - 最佳实验室工作的银牌和特别奖。罗马尼亚生理科学学会第29届全国会议,国际参与,Timișoara,罗马尼亚科学著作,I。I.奖。罗马尼亚国家神经科学学会第8届会议,罗马尼亚 - 波斯特演讲,I。罗马尼亚 - 科学著作,三等奖。 国际化学奥林匹克特奥里玛达,伊亚库克,萨哈共和国 - 铜牌。 乌兹别克斯坦塔什肯特大学化学的国际门德莱夫 - 最佳实验室工作的银牌和特别奖。罗马尼亚国家神经科学学会第8届会议,罗马尼亚 - 波斯特演讲,I。罗马尼亚 - 科学著作,三等奖。国际化学奥林匹克特奥里玛达,伊亚库克,萨哈共和国 - 铜牌。乌兹别克斯坦塔什肯特大学化学的国际门德莱夫 - 最佳实验室工作的银牌和特别奖。
摘要。这项定性研究探讨了罗马尼亚社会科学学生对人工智能 (AI) 在高等教育 (HE) 中实施的看法,分析了来自罗马尼亚三所大学的 70 名参与者的回答。研究结果既强调了人们对人工智能通过改善信息获取、个性化学习和提高学业成绩来改变教育的潜力的认识,也强调了对技术依赖、道德问题、数据安全以及对批判性思维和社交互动的影响的担忧。虽然学生们欣赏人工智能的好处,例如行政效率和改进的学习和教学过程,但他们也对基本人类技能的丧失以及隐私和安全风险表示担忧。这些发现强调了在教育环境中采用人工智能时采取平衡和道德方法的重要性,强调需要制定增强技术优势同时将潜在风险降至最低的策略。该研究建议高等教育机构应集中精力制定包容性政策,考虑人工智能实施的社会和个人后果,从而为未来的教育研究和政策提供宝贵的方向。