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上空空间 - DIRCAM
对于 TACAN 和 DME，仅指示与 X 不同的模式 对于 TACAN 和 DME，仅指示与 X 不同的模式 TACAN 通道（距离测量单元）与 VOR 频率的配对 P、R 和 DP、R 和 D 区域
日期：-06.11.2024 UPES，DATESHEET（SEM-I）
CSVT4013P-container编排和基础设施自动化/CSBA4022P-DATA仓库和数据挖掘和数据挖掘/CSSF4016P伦理hacke anck-Enterration ancteration and渗透测试/csbl4003p-blockchain Compentes and COMMANTENTENT and CONTINTINCE CONTERTINC编排
科学计划和摘要-Supermax
（2024年10月16日更新）联合主席：William Knafo（LNCMI，EMFL，CNRS，Toulrs，France）。 （LNCMI，EMFL，CNRS，GRENOBLE，法国）Dai Aoki（IMR，Tohoku University，Tohoku University，oarai，Japan，Japan）行政管理Timothy Vasina，Nile Marquardt，Simon Marquardt，Simon，UGA，CEA，CEA，GRENOBLE，GRENOBLE，法国，法国）
超级 - 斯图加特大学体验研究计划
- 不同组成的制造膜。- 开发一种表征膜的测试方法。- 组装膜设备。- 用于淡化目的的准备膜装置的实验评估。对于那些愿意释放创造力，责任和动手行动的人！欢迎您加入我们的团队并积极参与激动人心的技术和产品开发。
标题：教育中的人工智能 - GUPEA
2.1 人工智能 ................................................................................................................................ 8 2.2 公平性 .......................................................................................................................................... 9 2.3 人工智能融入教育的背景 ................................................................................................ 10 2000 年代见证了数据驱动教育兴起的时代。 ................................ 11 2010 年代，机器学习时代 ...................................................................................................................... 11 2.4 人工智能工具在教育领域的优势 ........................................................................................................ 11 个性化学习 ........................................................................................................................................ 12 增强学生参与度 ................................................................................................................................ 12 增强多样化学习 ...................................................................................................................................... 12 数据驱动的洞察和干预 ...................................................................................................................... 12 管理任务的自动化 ................................................................................................................................ 13 提高可访问性 ...................................................................................................................................... 13 终身学习和职业发展 ...................................................................................................................... 13 2.5 人工智能的挑战教育技术 ................................................................................................................ 13 学生数据的安全和隐私 ................................................................................................................ 14 偏见和歧视 ................................................................................................................................ 14 对师生关系的影响 ........................................................................................................................ 14 道德考虑和公平性 ........................................................................................................................ 15
南澳大利亚州退休金委员会 2023 ...
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地形超级...
简介。对计划地形的高保真理解对于准确的表面条件建模是必要的。对于潜在的未来人类和机器人勘探领域，例如即将到来的阿耳emis派任务的候选降落地点。LOLA提供的 1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。 但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。 分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。 sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。 这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。 因此，适用于大面积很麻烦。 我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。 尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。 我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。因此，适用于大面积很麻烦。我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。生成的AI方法具有比分析方法更有效地扩展到更大的输入的潜力，并且可以超越培训数据集。
• 研究主任：Carolina Costa Pereira 博士（电子邮箱：c.costapereira@napier.ac.uk） • 第二任导师：Nazmi Sellami 博士 学科组：工程学
转化为电能，而很大一部分则被反射或通过热化而损失。这些废热限制了光伏系统的效率和寿命。因此，需要进一步努力来提高其寿命和效率，降低成本和能源浪费。光伏/热能混合 (PV/T) 技术可以通过有效控制光伏电池温度和提供可再生热电联产 (CHP) 将整体效率提高 80% 以上。最近的研究表明，将相变材料 (PCM) 作为被动冷却或储热介质集成到 PV/T 系统中可以提高系统性能。然而，有必要开发 PCM 中的热响应和传热以及它们与 PV/T 系统的最佳集成。该项目旨在设计和开发原型 PV/T 系统，将具有增强光热性能的复合 PCM 集成为储热和被动冷却。该项目将涉及能源材料研究，以使用碳基和金属氧化物基添加剂提高 PCM 的光热转换效率。将评估 PV/T 系统的不同配置概念，例如空气、流体和热管，以提出一种新的概念高性能 PV/T 系统。这种高性能 PV/T 将促进太阳能的更广泛利用，支持实现“净零”目标，实现供暖脱碳。该项目的创新潜力可以直接促进两个可持续发展目标：气候行动和可负担的清洁能源，并且拟议项目符合负责任创新的原则，以合乎道德和负责任的方式对社会产生积极影响。参考文献：