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教育中生成AI的承诺和挑战
挪威特朗德海姆的挪威科学技术大学（NTNU）计算机科学系； b挪威克里斯蒂安尼斯和阿格德大学信息系统系； C美国佛罗里达州奥兰多市中心佛罗里达大学建模模拟与培训学院； D美国匹兹堡匹兹堡大学计算与信息学院； E UCL知识实验室，英国伦敦大学学院教育学院； f电信工程学院，西班牙瓦拉多利德大学De Valladolid大学； G，西班牙巴塞罗那市庞贝·法布拉（UPF）的信息与通信技术系； H学习与教育技术（LET）研究实验室，芬兰Oulu大学；我教育技术学院，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国挪威特朗德海姆的挪威科学技术大学（NTNU）计算机科学系； b挪威克里斯蒂安尼斯和阿格德大学信息系统系； C美国佛罗里达州奥兰多市中心佛罗里达大学建模模拟与培训学院； D美国匹兹堡匹兹堡大学计算与信息学院； E UCL知识实验室，英国伦敦大学学院教育学院； f电信工程学院，西班牙瓦拉多利德大学De Valladolid大学； G，西班牙巴塞罗那市庞贝·法布拉（UPF）的信息与通信技术系； H学习与教育技术（LET）研究实验室，芬兰Oulu大学；我教育技术学院，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国
![BIG‐MAP项目中数据管理的重要性[]](/simg/f\fa41d5d4f08a427db57c9c341a03e1b1b3b3297b.webp)
BIG‐MAP项目中数据管理的重要性[]
[a] 教授IE Castelli，教授A.Bhowmik，博士E. Flores、K. Wolf Forest Frederiksen 博士KV Hansen，博士H. Lauritzen，博士M. Uhrin，教授T. Vegge 丹麦技术大学能源转换与储存系 2800 公斤丹麦林比 电子邮件：ivca@dtu.dk teve@dtu.dk DJ Arismendi-Arrieta，教授K. Hermansson 博士 化学系-Ångström 实验室 乌普萨拉大学 Box 538, 75121, 乌普萨拉, 瑞典I. Cekic-Laskovic，教授M. Winter，博士C. Wölke 博士 德国明斯特亥姆霍兹研究所 IEK-12，犹太研究中心有限公司 48149 明斯特，德国S. Clark 教授 SINTEF Industries，新能源解决方案 7034 特隆赫姆，挪威 [e] R. Dominko 国家化学研究所 Hajdrihova 19, 1000 卢布尔雅那，斯洛文尼亚 [f] J. Flowers, F. Rahmanian, Profs. H. Stein 亥姆霍兹乌尔姆研究所 (HIU) Lise-Meitner Str. 16，89081乌尔姆，德国 [g] Drs. J. Friis 博士 SINTEF 工业、材料和纳米技术 7034 特隆赫姆，挪威 [h] A. Grimaud 博士 法国固体与能源化学学院 UMR 8260, 75231 Paris Cedex 05，法国 [i] A. Grimaud 博士。 A. Grimaud 电化学储能网络（RS2E），CNRS FR3459 33 rue Saint Leu, 80039 Amiens Cedex，法国 [j] Prof. A. Grimaud. LJ Hardwick 斯蒂芬森可再生能源研究所，利物浦大学化学系，利物浦，L69 7ZF 英国 [k] L. Königer 实验室自动化和生物反应器技术弗劳恩霍夫硅酸盐研究所 ISC Neunerplatz 2, 97082 Würzburg, 德国
城市的地球科学文章：交付欧洲的可持续城市未来
1环境科学中心，英国地质调查局，Keyworth NG12 5GG，英国2捷克地质调查局，KLáROV131/3，118-21 Prague，捷克共和国； Jan.jelenek@geology.cz 3丹麦和格陵兰的地质调查局，DK-1350，丹麦哥本哈根； pke@geus.dk 4意大利意大利环境保护与研究研究所，意大利地质调查局，通过意大利罗马罗马市60-00144的Vitaliano Brancati； francesco.lavigna@isprambiente.it 5爱尔兰地质调查局，Booterstown Hall，Booterstown，Booterstown，Blackrock，A94 N2R6 Dublin，Dublin； sophie.oconnor@gsi.ie 6波兰地质研究所-National Institute Institute，4，波兰00-975 Rakowiecka Street，波兰； gryz@pgi.gov.pl 7 Lyell Center，英国地质调查局，爱丁堡EH14 4AP，英国； msmi@bgs.ac.uk 8荷兰地质调查局，荷兰普林斯顿州6，3584 CB UTRECHT； jeroen.schokker@tno.nl 9地球科学系，科学系，Vrije Universiteit Amsterdam，de Boelelaan 1085，1081 HV Amsterdam，荷兰10挪威地质调查局，挪威地质调查局，P.B。6315 Torgarden，7491 Trondheim，挪威； guri.venvik@ngu.no *通信：step@bgs.ac.uk
从仿真环境到现实世界情景
本文通过海洋机器人操作提出了一种基于视觉的3D映射的新方法3D映射。所提出的方法介绍了水下机器人任务的三个主要阶段，特别是计划阶段，任务时间和离线处理阶段。最初，我们通过多视频传感器配置和对水下培养基效果的模拟进行任务计划。随后，我们证明了使用泊松表面重建（PSR）（PSR）和枢轴旋转算法（BPA）实时3D表面重建和检测的可能性，从而可以对所获得的数据的获得的数据进行实时质量评估，并允许对现场的覆盖范围进行控制。最后，根据几何可靠性和结果的视觉外观讨论了离线摄影工作流程。在挪威特朗德海姆（Trondheim）峡湾的三个残骸地点的模拟和现实环境中已经开发和测试了所提供的三步方法学框架，并在挪威的峡湾中介绍了新的新型海洋机器人技术，例如明显的机器人Eelume。
数字孪生在工程教育中的应用报告
本报告记录了创新教育预项目的成果，该项目为 NTNU 的研究船 R/V Gunnerus 的数字孪生奠定了基础，并将其应用于海洋技术研究系列课程。2018 年夏季和秋季，特隆赫姆 NTNU 的五名工程专业学生进行了开发任务。本报告主要记录了所进行的开发工作，以及在教育中使用 R/V Gunnerus 数字孪生的可能性，特别强调了作为海洋技术系 5 年理学硕士课程的一部分提供的特定课程。结论是，在工程学科教育中使用数字孪生支持既有助于加强学科洞察力，也有助于洞察产品和工程流程的数字化。该报告由特隆赫姆 NTNU 的海洋技术系和机械与工业工程系制作。该项目的摘要视频可在此处找到：Gunnerus 数字孪生演示视频。
低水头抽水蓄能
a 代尔夫特理工大学机械、海洋与材料工程学院，海洋与运输技术系，Mekelweg 2, 2628 CD 代尔夫特，荷兰 b 根特大学机电系统与金属工程系和 FlandersMake@UGent - Corelab EEDT-MP，Sint-Martens-Latemlaan 2B, 8500 Kortrijk，比利时 c 查尔姆斯理工大学力学与海洋科学系，流体动力学系，412 96 哥德堡，瑞典 d 挪威科技大学能源与过程工程系，水力实验室，NO-7491 特隆赫姆，挪威 e 布伦瑞克工业大学 Elenia 高压技术与电力系统研究所，Schleinitzstraße 23, 38106 布伦瑞克，德国 f IHE 代尔夫特水教育研究所，Westvest 7， 2611 AX 代尔夫特，荷兰 g 代尔夫特理工大学水利工程、水利结构和洪水风险系，荷兰 h 密歇根大学土木与环境工程系，2350 Hayward，安娜堡，密歇根州 48109-2125，美国
基于功能性状的方法是水生生态学家的共同框架
1索邦大学，CNRS，Villefranche海洋学（LOV），Villefranche-Sur-Mer，法国2 AIX Marseille Univ。 （Lemar）UMR 6539 CNRS UBO IRD IFREMER，欧洲大学海洋研究所，西布列塔尼大学，普卢赞奈大学，法国普鲁赞奈5个系统研究所，进化论，生物多样性（ISYEB），国家自然历史学博物馆，苏联大学，萨尔伯纳大学，埃弗斯，帕里斯，帕里斯，帕里斯，法兰斯，科学杂志。 Trondhjem Biologication，Trondheim，挪威7 Quebec-Ocean和International Mixed International Munder Takuvik ulaval-CNRS，生物学系，Laval University，Quebec City，Quebec，QUEBEC，加拿大QUEBEC 8 Sorbonne University，CNR，CNRS，CNRS，ROSCOFF，ROSCOFF，FRANCE，FRANCE，FRANCE SCICENCE，QUEBECEFRESS，QUEBECH SACICENT，ROSTARITY和多样性法国法国大学法国大学11地球与环境科学科，系，F.-A。瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇，苏黎世，苏黎世，苏黎世瑞士瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇，苏黎世，苏黎世，苏黎世瑞士
亚洲发展中国家的脱碳路径和能源投资需求符合“远低于”2
a 国际应用系统分析研究所 (IIASA)，奥地利拉克森堡；b 挪威科技大学 (NTNU) 制造与土木工程系，挪威约维克；c 美国电力研究所 (EPRI)，加利福尼亚州帕洛阿尔托；d 田纳西大学，田纳西州诺克斯维尔，美国；e 京都大学环境工程系，日本京都；f 日本国立环境研究所 (NIES) 社会与环境系统研究中心，筑波，日本；g 立命馆大学土木与环境工程系，日本草津；h 全球能源互联网发展合作组织，中国北京；i 挪威科技大学 (NTNU) 工业生态与能源转型项目，挪威特隆赫姆；j 维多利亚大学综合能源系统研究所，加拿大维多利亚；k 格拉茨理工大学，奥地利格拉茨；l 科罗拉多矿业学院，美国科罗拉多州戈尔登
使用实时自动识别系统 (AIS) 数据进行扩展卡尔曼滤波器设计和船舶运动预测
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据由全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收编码的 ASCII 字符信号。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获取实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要功能。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明了估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引词——卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面舰艇、船舶
铬蛋白的生物技术应用
1谢菲尔德大学，公民和结构工程，英国谢菲尔德2苏黎世2，瑞士苏黎世环境工程研究所，瑞士3 EAWAG，瑞士联邦水上科学与技术研究所，杜宾德，瑞士，瑞士4号挪威特朗德海姆科学技术大学的民用与环境工程，挪威6单位液压工程部，部门荷兰7号土木工程系，工程与建筑环境学院，马来西亚雪兰鱼8智能中心，马来西亚8智能控制中心，马来西亚，马来西亚9号智能控制中心，马来西亚9号，马来西亚9号，马来西亚大学，莱昂大学，里昂，弗兰德，弗兰德，弗朗西尔，弗朗西尔，弗朗西尔，弗兰德，弗兰德， of Melbourne, School of Ecosystem and Forest Sciences, Burnley, Australia 12 RPS Group, Abingdon, UK 13 Anglian Water Services, Huntingdon, UK 14 Aquafin NV, Aartselaar, Belgium 15 EPHM Lab, Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia荷兰7号土木工程系，工程与建筑环境学院，马来西亚雪兰鱼8智能中心，马来西亚8智能控制中心，马来西亚，马来西亚9号智能控制中心，马来西亚9号，马来西亚9号，马来西亚大学，莱昂大学，里昂，弗兰德，弗兰德，弗朗西尔，弗朗西尔，弗朗西尔，弗兰德，弗兰德， of Melbourne, School of Ecosystem and Forest Sciences, Burnley, Australia 12 RPS Group, Abingdon, UK 13 Anglian Water Services, Huntingdon, UK 14 Aquafin NV, Aartselaar, Belgium 15 EPHM Lab, Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia荷兰7号土木工程系，工程与建筑环境学院，马来西亚雪兰鱼8智能中心，马来西亚8智能控制中心，马来西亚，马来西亚9号智能控制中心，马来西亚9号，马来西亚9号，马来西亚大学，莱昂大学，里昂，弗兰德，弗兰德，弗朗西尔，弗朗西尔，弗朗西尔，弗兰德，弗兰德， of Melbourne, School of Ecosystem and Forest Sciences, Burnley, Australia 12 RPS Group, Abingdon, UK 13 Anglian Water Services, Huntingdon, UK 14 Aquafin NV, Aartselaar, Belgium 15 EPHM Lab, Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia荷兰7号土木工程系，工程与建筑环境学院，马来西亚雪兰鱼8智能中心，马来西亚8智能控制中心，马来西亚，马来西亚9号智能控制中心，马来西亚9号，马来西亚9号，马来西亚大学，莱昂大学，里昂，弗兰德，弗兰德，弗朗西尔，弗朗西尔，弗朗西尔，弗兰德，弗兰德， of Melbourne, School of Ecosystem and Forest Sciences, Burnley, Australia 12 RPS Group, Abingdon, UK 13 Anglian Water Services, Huntingdon, UK 14 Aquafin NV, Aartselaar, Belgium 15 EPHM Lab, Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia荷兰7号土木工程系，工程与建筑环境学院，马来西亚雪兰鱼8智能中心，马来西亚8智能控制中心，马来西亚，马来西亚9号智能控制中心，马来西亚9号，马来西亚9号，马来西亚大学，莱昂大学，里昂，弗兰德，弗兰德，弗朗西尔，弗朗西尔，弗朗西尔，弗兰德，弗兰德， of Melbourne, School of Ecosystem and Forest Sciences, Burnley, Australia 12 RPS Group, Abingdon, UK 13 Anglian Water Services, Huntingdon, UK 14 Aquafin NV, Aartselaar, Belgium 15 EPHM Lab, Department of Civil Engineering, Monash University, Melbourne, Australia