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结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到
随着全球抗击气候变化加剧的努力，微藻作为一种未充分利用但有希望的资源而脱颖而出。新的研究强调了微藻作为抵抗气候变化的解决方案的能力，但研究人员警告说，“智能微藻生物培训”需要释放其全部潜力。
昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并探究腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了受模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们通过将碳纤维棒固定在胸腹关节上，测试了限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的飞蛾表现比假治疗飞蛾差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
昆虫飞行控制研究主要集中在翅膀的作用上。然而，飞行过程中腹部的偏转可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并探究腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可以最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们还通过在胸腹关节上固定一根碳纤维棒来测试限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的蛾子表现比假治疗蛾子差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构的运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
利用热能储存集成地源热泵系统重塑美国电力需求的潜力
每年，美国有超过20% 的电力用于满足住宅和商业建筑的热需求（例如空间制冷、空间供暖和水加热）。将热能储存（TES）与建筑的HVAC 系统相结合有可能重塑建筑的电力负荷状况，并缓解可再生能源发电与建筑需求之间的不匹配。一种新型地源热泵（GSHP）系统与地下热能储存（UTES）相结合的方案已被提出，以平衡建筑的电力需求，同时仍满足其热需求。本研究采用自下而上的方法评估了拟议系统的潜在影响。并量化了对不同电力市场电力需求的影响。结果表明，在现有电网容量范围内，拟议系统在不同批发市场的最大渗透率可能在51% 到100% 之间。总体而言，大约 4600 万户独栋住宅可以改造成拟议的系统，而不会增加相应市场的年度峰值需求。通过以最大渗透率实施拟议的系统，电网级夏季峰值需求可减少 9.1% 至 18.2%。同时，在电网层面，年用电量将变化 -12% 至 2%。全国总用电量将减少 9%。[DOI：10.1115/1.4051992]
论文 昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
昆虫飞行控制研究主要集中在翅膀的作用上。然而，飞行过程中腹部的偏转可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并询问腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可以最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们通过在胸腹关节上固定碳纤维棒来测试限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的飞蛾表现比假治疗飞蛾差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
实话实说：生成式人工智能如何缩小加拿大的生产力差距并重塑职场——创新经济的经验教训
加拿大西部大学 (Western University) 的首席人工智能官 Mark Daley 表示，生成式人工智能将从根本上重塑工人与计算机的互动方式。这是加拿大首个此类职位。“最被低估、最可怕的机会可能是创造力，”他说。“五年前，没有人会说计算机具有创造力。”但生成式人工智能可以分析数据，根据数据形成想法，并充当人类用户的倾听者，而这个角色曾经由人类同事担任。“看待大型语言模型的最佳方式”——GPT 等聊天机器人的基础技术——“是他们真的是充满热情但天真的实习生，”他说。“任何你能想象到让实习生做的事情，现在你都有一台机器可以做到——除了煮咖啡。”（事实上，Daley 说他计划在新办公室里“主要使用机器人而不是人类员工”。）
制造业 3- 面临的挑战和机遇
SHIP：最先进的异构集成封装 RESHAPE：安全异构先进封装电子产品的重建生态系统 RAMP-C：快速保证微电子原型 - 商业 NSTC：国家半导体技术中心 NAPMP：国家先进封装制造计划 ME Commons：微电子公共资源 NGMM：下一代微电子制造 ERI：电子复兴计划
说话者BIOS-安大略省生命科学
Zayna Khayat，内部未来主义者，Life Sciences＆Healthcare，Deloitte Canada Zayna Khayat是加拿大德勤的医疗保健和生命科学实践的内部内部健康主义者。她还是多伦多大学Rotman管理学院卫生部门战略流的兼职教师，在那里她指导医疗MBA计划中的医疗保健创新和合作伙伴关系课程。Zayna是加拿大Teladoc Health的成长顾问，并为一些新兴的健康创业公司提供建议。Zayna此前曾担任国家家庭医疗保健和衰老社会企业SE Health作为未来战略家的期货团队。Khayat博士以前是加拿大多伦多卫生创新中心火星探索区卫生系统创新的负责人。 2017年，她被借调到荷兰Radboud大学医学中心的Reshape Innovation Center。 Zayna完成了她的博士学位。多伦多大学（2001年）的糖尿病研究，随后是战略咨询职业，包括作为波士顿咨询集团（BCG）医疗保健实践的校长。 她目前与丈夫和三个孩子一起住在多伦多，并且精通法语和阿拉伯语（还有一些荷兰语！ ）。Khayat博士以前是加拿大多伦多卫生创新中心火星探索区卫生系统创新的负责人。2017年，她被借调到荷兰Radboud大学医学中心的Reshape Innovation Center。Zayna完成了她的博士学位。多伦多大学（2001年）的糖尿病研究，随后是战略咨询职业，包括作为波士顿咨询集团（BCG）医疗保健实践的校长。她目前与丈夫和三个孩子一起住在多伦多，并且精通法语和阿拉伯语（还有一些荷兰语！）。
