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在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。
当今世界人工智能的潜在危险
摘要——人工智能 (AI) 的快速发展需要对其潜在的负面影响和不可否认的好处进行批判性评估。本文深入探讨了人工智能在当代世界的多方面危险。通过研究现实世界的例子，本文探讨了人工智能如何通过算法偏见加剧现有的不平等，如何通过取代工作来扰乱劳动力市场，以及如何引发对隐私侵犯和不可预见的后果的担忧。通过强调这些风险，本文强调了负责任地开发和部署人工智能的重要性。它提倡建立强有力的道德框架和缓解策略，以确保人工智能成为积极社会变革的力量，减轻潜在危险并促进其负责任的应用，以造福人类。
潜在地质公园的初步可行性评估...
这项预可行性评估向各种利益相关者介绍了斐济地质公园的概念。它试图提供更多的创造力、思维和证据来指导未来工作的范围。评估提出了斐济地质公园的初步概念，并包括供决策者考虑的建议。通过将地质公园集中在现有旅游基础设施和住宿条件良好的地点，它更有可能通过媒体和熟悉访问吸引旅游经营者和斐济旅游局的支持，并提高公私伙伴关系的可能性。需要进一步评估当地领导的程度，包括省级和地方政府以及 mataqali 领导的保护和养护计划，以确保社区和资源所有者的大力参与。这些因素已被确定为成功开发地质公园的关键基础。详细的现场访问和社区咨询对于确定本评估中确定的选项的可行性至关重要。还需要确定一个组织冠军和多利益相关者管理机制来推动这一进程。
Eolian Energy：La Porte的潜在电池存储项目
响应休斯顿地区电网不断增长的需求，Eolian Energy开始计划2020年拟议的La Porte电池存储现场。如果获得批准，LA Porte项目预计将在2028年之前运营，涉及5亿美元的投资。该项目旨在提供500兆瓦的电力，从而大大支持该地区的能源。在演讲中，米勒（Miller）提供了拟议地点的演练，并解释了如何选择该地点。她还讨论了Ercot的高峰需求记录和增长趋势，强调了La Porte站点在其他电气提供商失败的情况下如何作为关键备份，从而增强了网格可靠性和稳定性。
甲烷疫苗的减排潜力......
推广其他减少牲畜甲烷排放的技术（如饲料甲烷抑制剂）的主要障碍是需要不断供应抑制剂，这对牧场饲养的动物来说是一个挑战。甲烷疫苗可以克服这一障碍，因为它可能只需要偶尔注射。其他甲烷减排技术也可能要求农民改变他们的耕作方式，例如他们如何喂养他们的动物，这会带来潜在的不便和额外的费用。由于农民已经定期为他们的动物接种疫苗以预防各种疾病，因此引入额外的疫苗应该不会带来挑战。疫苗接种也是一种可审计的做法，可以与其他策略结合使用。由于不同物种的产甲烷菌相似，因此一种疫苗也应该适用于不同的反刍动物。此外，疫苗经过严格测试以确保其安全性，从而减少了人们对使用其他技术（如溴仿）的担忧，因为这些技术可能对动物不安全。
稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
用于评估Türkiye过渡到循环经济潜力的技术援助
环境，城市化和气候变化副部长Fatma Varank女士和外交事务副部长，欧盟事务大使Mehmet Kemal Bozay先生参加了循环经济会议，讨论了循环经济的重要主题，尤其是零浪费。
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
利用碳捕获和储存从可持续生物质中生产氢气的潜力
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源，结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案，可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR)，以抵消难以减少的排放。在这里，我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链，并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料，即农业残留物和废弃物。我们发现，这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2（目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2）并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2（占欧洲温室气体排放总量的 3%）。然后，我们进行地理空间分析，量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离，发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论，用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会，可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。