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特刊社论：管理建筑行业的数字化转型（CONVR 2023）
第 23 届虚拟现实建筑应用国际会议 (CONVR 2023) 于 11 月 13 日至 16 日在意大利佛罗伦萨大学举行，是研究人员和行业专家的重要聚会，致力于探索建筑、工程、施工和运营 (AECO) 领域数字化转型的复杂性。今年的会议吸引了来自 32 个国家的 150 多名参与者，为讨论虚拟和增强现实 (VR/AR)、建筑信息模型 (BIM)、数字孪生、物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、链接建筑数据以及建筑行业模拟和自动化的最新进展创造了一个充满活力的环境。“管理建筑行业的数字化转型”这一主题反映了数字化融入建筑实践和流程的迫切必要性，并为丰富的知识交流奠定了基础。
乌干达气候智能农业转型项目
乌干达政府通过其农业动物行业和渔业部（MAAIF）和合作伙伴，正在实施世界银行资助的乌干达气候智能农业转型项目（UCSATP； ID编号P173296）。该项目旨在通过促进气候智能农业实践，提高生产力并提高对气候变化的韧性来改变农业部门。该项目有助于实现联合国可持续发展目标（SDG），尤其是SDG 1（结束贫困），SDG 2（结束饥饿，实现粮食安全和促进可持续农业）和SDG 13（采取紧迫的行动以打击气候变化及其影响）。项目开发目标（PDO）是为了提高项目区域中选定价值链的生产率，市场获取和弹性，并迅速有效地应对符合条件的危机或紧急情况。
电动汽车电动传输的先进技术
摘要：无线充电是一种使用电磁场通过电磁诱导传输能量的一种充电方法。通过相互诱导的过程在设备（发射器和接收器）之间传递能量。来自太阳能的功率作为输入发射器电感线圈的输入，接收器电感线圈接收电源并将其转换为电流以给电池充电。太阳能电池板将太阳能转换为电力。他们使用光电效应的概念，当光落在太阳能电池板上时电子的发射。太阳能电池板由硅细胞组成，硅具有原子编号14。当光落在硅细胞上时，硅的最外部电子即两个电子设置为运动。这引发了电流。硅具有两种不同的细胞结构：单晶和多晶单晶太阳能电池板是由一个大硅块制造的，并以硅晶片格式制成。多晶太阳能电池也是硅细胞，它们是通过将多个硅晶体融合在一起而产生的。使用吸引人的回响的无线电力传输（WPT）是创新，它可能使人免于刺激性的电线。的确，WPT具有类似的基本假设，该假设刚刚创建了30年的归纳功率交换一词。最近，WPT创新在控制水平上正在迅速增长。使WPT对固定和动态充电情况的电动汽车（EV）充电应用非常有用。该项目调查了WPT中远程充电的进步。通过在电动汽车中呈现WPT，充电系统可以有效缓解。电池创新在电动汽车的大众市场入口中再也没有相关。信任的是，专家可以得到前沿成就的支持，并像EV的扩展一样推动WPT的进一步改进。
NSF 25-520：Floquet工程量子系统（NSF-AFRL Refleqts）中的NSF-AFRL研究| NSF-国家科学基金会
增加有助于STEM教学，研究和创新的个人，组织和地理区域的代表性和多样性。为了扩大参与STEM的参与，有必要解决公平，包容性问题，
贝林斯菲尔德社区发展计划公投
• 如果您已经拥有代理投票，您将收到一张确认这一点的投票卡。 • 如果您无法前往投票站并且不想通过邮寄投票，您可能能够通过代理投票。这意味着允许您信任的人代表您投票。 • 如果您想通过代理投票，您需要填写申请表并将其发送到以下地址，并于 2025 年 1 月 29 日星期三下午 5 点前到达以下地址。您可以在线申请：www.gov.uk/apply-proxy-vote • 您也可以从南牛津郡议会的网站获取邮寄和代理投票申请表：www.southoxon.gov.uk/elections，或者您可以致电我们的热线 01235 422528 或发送电子邮件至elections@southandvale.gov.uk 索取申请表。 如何了解更多信息
导航NSF的生物科学局（BIO）
•列出要测试的特定假设。解释您引人注目的观察以及开发假设所需的工作（“试点”类型的研究）•解释为什么以前的研究不足以解决这一研究问题以及您的研究方法的不同。
贝林斯菲尔德社区发展规划
1.5 地方规划中的政策 STRAT10：Berinsfield 花园村规定了 Berinsfield 花园村内的所有开发项目（定义为现有村庄）以及与现有村庄相邻的任何未来开发项目（包括政策 STRAT10i 中的战略分配范围内的土地）将如何满足花园村原则。该政策在规划期内分配了约 1,700 套新住宅用地，以及至少 5 公顷的额外就业用地和配套服务和设施。该政策为开发项目列出了一系列综合要求，包括按照商定的总体规划实施计划。政策 STRAT10ii：Berinsfield 地方绿地也与 Berinsfield 有关，并将 Berinsfield 中心的土地（在地方规划附录 2 中标识）分配为地方绿地。
建议引用：“2024 年 NSF 人工智能研究国家资源展望研讨会最终报告”。Yolanda Gil 和 Shantenu Jha。美国国家科学基金会报告，2024 年。
关键需求 参与者在两个主要领域确定了十种典型的人工智能工作流程，这些工作流程迫切需要大规模资源。在机器学习方面，它们包括 (a) 探索算法和架构的新颖性、(b) 关注数据的新颖性和数据质量、(c) 使用非常大的数据集和 (d) 比较不同的方法。在生成人工智能方面，它们包括 (a) 训练或预训练大型模型、(b) 分析预先训练的模型、(c) 微调或压缩模型、(d) 通过推理询问或探测模型、(e) 将模型与结构化知识结合使用，以及 (f) 将代理任务与模型提示相结合。国家资源将支持的人工智能研究的重要领域包括探索人工智能系统的设计空间、生成人工智能的基础、使用大量知识进行推理和学习、人类智能模型、用于科学发现的人工智能以及用于改变人类所有领域的人工智能。