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卡塔尔、美国讨论实现地区安全与稳定的方法
多哈理工大学 (UDST) 与 Mowasalat (Karwa) 签署了谅解备忘录。该协议为两个实体之间的合作和正在进行的项目制定了框架。其中包括开展研究和开发研究，特别是在道路安全和技术领域。UDST 和 Mowasalat (Karwa) 将开展许多培训交流和专业发展计划，重点关注健康、安全、环境和培训师模式。Mowasalat (Karwa) 还将为 UDST 学生提供在其校区进行实习的机会，并为 UDST 毕业生提供就业机会。该组织还将参加大学的招聘会，并将与 UDST 及其学生合作举办交通周和 Mowater 活动等解决道路安全的活动和宣传活动。(QNA) 第 3 页
政策简介DSA在线广告的行为代码可以实现
广告是数字公共领域（例如新闻网站）服务的重要推动力。但是，也有lloongng-stan anding发行问题，涉及到nline nline a e addvveerrttising ising。广告不仅可以启用深入的报告和有用的应用程序，而且还可以付出轰动性的轰动性和歧视性内容或阴谋的资金。隐私拥护者指出，对现有数据保护规则的广泛违反。世界各地的监管机构正在审查反竞争行为，并对欧洲联盟（EU）和美国（美国）的Google广告业务进行了调查。该行业的特征还具有缺乏透明度的消费者和所涉及的企业的特征，这导致了一些自我调节的努力来解决这种不透明度。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Gigagreen项目开始实现未来...
未来的可持续Giga基本上•Gigagreen是一个由欧盟的项目和创新框架计划Horizon Europe提供了近470万欧元的项目，旨在开发用于锂离子电池的可持续和安全的细胞制造流程。•该倡议得到了由16个合作伙伴组成的跨学科财团的支持，其中包括研究中心，大学，咨询公司，材料供应商和来自8个欧洲国家 /地区的细胞制造商。都灵（意大利），9月22日。gigagreen是由欧盟（EU）在研究与创新框架计划Horizon Europe愿意开发可持续和安全的细胞制造过程中资助的项目，刚刚在都灵（意大利）举行的会议开始了。在48个月内，由来自8个不同欧洲国家的16个合作伙伴组成的Gigagreen将致力于实现未来的可持续GIGA基本，将欧洲定位在锂离子电池价值链中全球市场的最前沿，这是下一代电动汽车的关键。该项目提出了一项结构化研究计划，以制定和扩展遵循设计（DTM）方法的新型电极和细胞组件制造过程，以实现预期的目标。从这个意义上讲，Gigagreen将寻求电极制造工艺，以在电池设计中以最低的环境影响和能源消耗，提供最高性能，吞吐率，安全性和成本效率，从而促进重复使用和拆卸。gigagreen在当前和新制造方法的界面中蓬勃发展。在数字解决方案中支持的DTM方法将允许开发易于扩展和自动化的概念，以解决即将到来的欧洲细胞Giga-Factories的需求。总而言之，Gigagreen将为欧盟细胞制造业带来一个转折点，因为它的产出被认为有助于当今处理方法之间的平稳过渡 - 通过试验越来越多的方法来优化，并没有准备好可灵活的质量生产 - 未来的Li-ion细胞工厂 - 基于绿色，更便宜，更便宜，更便宜，更好，更清洁，更清洁，数字化和柔性技术。它重点介绍了最紧迫的那些点：电细胞电极处理和代表最高能源和经济成本的组件，并有更大的改进和开创性的创新空间。
碳捕获和存储在实现净零能源系统中的作用：经济学与环境之间的权衡
碳捕获和储存既可以减少温室气体的排放，又可以提供负排放，以促进向零净社会的过渡。在跨部门能源系统模型中研究了碳捕获和储存的贡献。但是，这种模型通常专注于成本和温室气体的排放，而仅研究单个技术的更广泛的环境影响。在这里，我们通过将能源系统建模与生命周期评估相结合，分析了向零排放的经济和环境影响。我们专注于二氧化碳存储对经济或环境影响的含义。在我们对德国能源系统的过渡到2045年的调查中，零排放需要最少的碳捕获和储存量。然而，通过避免投资于材料密集型技术，例如在具有低发电潜力的领域的领域，将二氧化碳储存量增加到最低量的最低量显着降低了16个影响类别中13个影响类别中的成本和环境影响。在没有电力进口的情况下，二氧化碳存储在2045年的118吨至379吨之间，当二氧化碳存储量最小化时，成本增加了105％。为消除储存的最后23吨二氧化碳而产生的成本增加84％。应用碳捕获和存放的好处是可再生电力进口和需要补偿的残余排放量的变化。因此，结果表明，碳捕获和储存可以在过渡到温室气体排放以外的净零能源系统中提供经济和环境利益。
科学家实现通用技术 - 称为范德华挤压 - 用于2D金属的原子制造
VDW砧座由两个单一晶体MOS 2单层在蓝宝石上生长。砧座对于生产2D金属至关重要，原因有两个。首先，单层MOS 2 /SAPPHIRE的原子平坦，无骨的表面确保大规模均匀的2D金属厚度。第二，蓝宝石和单层MOS 2（> 300 GPA）的高年轻人的模量使它们能够承受极端的压力，从而使两个砧之间形成2D金属到
Generali Group合并结果，截至2024年12月31日，将军对“终生合作伙伴24：驱动增长”计划目标和实现RE
Generali Group首席执行官Philippe Donnet说：“ Generali在2024年取得了出色的成绩，对我们的财务目标进行了过度实现，并成功地将我们的“终身合作伙伴24：推动增长”战略计划带入了一个结束。这些结果进一步反映了我们通过我们采取的管理行动确保每个细分市场一致的有机增长的能力，同时成功整合了我们所收购的所有业务。今天的小组在其历史上处于最强的位置，这是我们记录的运行和调整后的净结果证明的，这得益于我们的人员和分销网络的努力和承诺。我们继续将我们的团队转变和多样化，成为全球领先的综合保险公司和资产经理，现在专注于加速我们对卓越的追求。我们雄心勃勃的新“终生合作伙伴27：卓越的计划”计划将推动强劲的收入增长，可靠的现金创造和增加的股东报酬。我们的AI和数据功能进一步提高了我们从快速变化的客户需求和新兴趋势中始终如一地捕捉机会的能力。”
CAF Rail UK获得第二年的碳中性状态
该慈善机构已种植了200万棵树，并打算再种植五百万棵，以创造30％的树木覆盖。这将有助于冷却和清洁空气，锁定碳，减少流量并提供可持续的原材料。通过鼓励社区参与植树和保护，并创造教育和娱乐机会来打击气候危机，从而促进了社会价值。
工程师在量子网络中实现多重纠缠
在新系统中，两个节点是由Yttrium Orthovanatrate晶体制成的纳米制造结构（YVO4）。激光器用于激发这些晶体内的稀土金属Ytterbium原子（Yb3+），导致每个原子散发出与之纠缠的光子。来自两个独立节点的原子的光子，然后进入检测到它们的中心位置。该检测过程触发了一种量子处理方案，该方案导致在成对的ytterbium原子之间创建纠缠状态。