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可持续性报告
SDG 1：在各地的各种形式中尽可能贫穷3：确保健康的生活并促进所有年龄段的所有年龄段SDG 4：确保所有SDG 6：确保所有SDG 6：确保对所有SDG的可用性和可持续管理的终身学习机会所有SDG 9：建立弹性的基础设施，促进包容性和可持续的工业化并促进创新SDG 11：使城市更具包容性，安全，弹性和可持续的SDG 12：确保可持续的消费和生产模式13：采取紧急行动，采取紧迫的气候变化，并及其可持续的疾病14：MARSEVES SD：MARSEVES SD：S.可持续地管理森林，战斗荒漠化，停止和反向土地退化，停止生物多样性损失SDG 16：促进公平，和平与包容性社会
数据中心设施的可持续性指标
●类别1（PUE 1） - 提供了能量性能数据的基本水平；例如IT负载是在UPS输出处测量的。●类别2（PUE 2） - 提供了能量性能数据的中间水平，例如IT负载是在PDU或分支电路的输出下测量的。类别3（PUE 3） - 提供了能量性能数据的高级分辨率。例如IT负载是在ITE输入处测量的；这意味着在功率进入数据中心的核心计算硬件（包括服务器，存储设备和网络设备）中的核心计算硬件的位置正在跟踪能源消耗。较高的测量类别提供了更准确的能源使用报告，因此为提高数据中心效率提供了更大的机会。
循环经济与可持续发展
在膨胀粘土行业，高达 90% 的产品可以重复使用。它还节省资源，因为 1m³ 天然粘土将产生大约 4m³ 的膨胀粘土。高达 100% 的膨胀粘土添加剂和 10-15% 的原始粘土可以被来自其他行业部门的替代材料所取代。膨胀粘土制造商使用废物作为添加剂或燃料，从而减少了对原始原料的需求。例如，一家比利时制造商使用来自钢铁行业的氧化铁作为添加剂。这种氧化铁是膨胀过程中所必需的，因为膨胀粘土不具备可实现膨胀的化学性质，同时也有助于降低整个过程中的能耗。此类添加剂来自炼油厂、植物油生产商、生物柴油、钢铁生产或处理、工业和市政废水清洁、矿棉和其他类型的废物。
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。
都灵理工学院机构库
过去几年中，量子信息论的最新发展强烈推动了复杂量子现象的表征。在这样的框架中，一个关键概念就是纠缠。纠缠除了被认为是量子计算和通信任务的基本资源 [1] 之外，还被用来更好地表征不同多体量子系统在相关哈密顿量的某些特征参数发生变化时的临界行为；后一种现象被称为量子相变 (QPT) [2]。事实上，人们还没有完全深入理解 QPT 的普遍性质。在这种情况下使用纠缠的特殊之处在于，作为量子关联的单一直接测度，它应该允许对 QPT 进行统一处理；至少，每当发生的 QPT 归因于系统的量子性质时，这总是在 T 0 时，因为不存在热涨落。 [3] 中首次描述了自旋 1=2 链中单自旋或双自旋纠缠与 QPT 之间的关系，其中注意到并发度的导数在 QPT 的对应性上表现出发散，并具有适当的标度指数。随后在 [4] 中研究了 L 自旋块的纠缠及其在表现出临界行为的自旋模型中的标度行为。最近在 [5] 中解决了通过纠缠来表征费米子系统基态相图的问题，其中展示了如何通过研究单点纠缠来重现已知（数值）相图的相关特征。虽然这是一个有希望的起点，但仍需澄清哪些量子关联导致了 QPT 的发生：是两点还是共享点（多部分），是短程还是长程。事实上，要回答上述问题，需要对任何两个子系统之间的纠缠进行详尽的研究。如果子系统只有 2 个自由度，则共生性可以正确量化量子关联 [6]。一个概括
可持续性报告
SDG 1：在各地的各种形式中尽可能贫穷3：确保健康的生活并促进所有年龄段的所有年龄段SDG 4：确保所有SDG 6：确保所有SDG 6：确保对所有SDG的可用性和可持续管理的终身学习机会所有SDG 9：建立弹性的基础设施，促进包容性和可持续的工业化并促进创新SDG 11：使城市更具包容性，安全，弹性和可持续的SDG 12：确保可持续的消费和生产模式13：采取紧急行动，采取紧迫的气候变化，并及其可持续的疾病14：MARSEVES SD：MARSEVES SD：S.可持续地管理森林，战斗荒漠化，停止和反向土地退化，停止生物多样性损失SDG 16：促进公平，和平与包容性社会
可测试性设计评级系统 - DTIC
TDRS 可测试性手册是一套两卷的书。第一卷包含此 TDRS 执行摘要、TDRS 简介以及有关如何改进设计可测试性方面的建议。第一卷第 1 节是第一卷的简介，并包含第一卷中每个部分的描述（第 1-8 页和第 1-9 页）。第一卷在主要部分之前包含首字母缩略词和缩写列表。它还在主要部分之后包含参考书目和词汇表。
人工智能创作的可专利性
人工智能已经将计算机的角色从简单的计算机器转变为自主创作的工作生成系统。人工智能不仅帮助机器理解复杂数据并从中学习，而且还帮助机器生成与人类智慧相关的新颖作品。创造性人工智能的兴起对传统的专利范式产生了影响。人工智能创造对专利制度中的发明人标准提出了挑战，该制度不承认非人类实体为发明人。将人工智能驱动的机器视为发明人可能会导致更复杂的问题，而目前的专利制度可能无法解决这些问题。人工智能独立创作的实例增多，引发了有关此类创作的专利性的一些问题。本文讨论了人工智能这一新现象以及机器在无需或极少人工干预的情况下创造发明的实例。本文将进一步探讨与人工智能发明人相关的问题以及它对当前专利制度的影响。
