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在城市运输系统中共享自动化电动汽车的治理：来自意愿调查和挪威文化背景的见解
自动化车辆（AV）可以提高安全性，减少拥堵并为城市运输系统提供环境效益。尽管如此，AV在城市运输系统中的治理具有挑战性。本文提出了一种新颖的跨学科方法，并为“政策”和“政治”维度的治理辩论做出了贡献。我们试图从挪威文化背景中获取见解，并愿意在挪威奥斯陆使用AV调查。然后，我们试图洞悉挪威奥斯陆地区的AV部署的可行治理方法。我们的结果表明，奥斯陆地区不到一半的人愿意使用AV。基于我们的分析洞察力，我们认为，一种可行的治理方法，可以使人们对隐私损失的恐惧，同时使人们感到安全，管理不确定性，对技术创新的悲观情绪，并应考虑曾经享有的挪威传统，以支持在挪威的AV部署。关键词：AV，治理，非正式机构，使用意愿，城市运输系统
使用自动slug-flow millireactor
本研究描述了一个自动化实验平台的开发，该平台旨在在Slug-Flow millireactors中使用使用的食用油（UCO）连续环氧化。该系统将UCOS转化为高价值的第二代橄榄石，采用加强过程，确保可重复性，高收率和增强的生产率。使用H 2 O 2作为氧化剂，Procetacic酸作为氧载体，通过Prilezhaev反应进行环氧化，而H 2 SO 4作为催化剂。不同的植物油，以评估不饱和含量和油性能对工艺性能的影响，发现粘度对反应器内的流体动力模式具有很高的影响，并且需要特定的工作条件与每个原料一起到达slug流。然后，使用UCO的初步实验产生了合适的工作条件，以确保适当的slug流动状态。发现，UCO中的高含量化合物对反应器的流体动力学产生了显着影响，因为这些成分会诱导与水相的coa病变。因此，UCO中的极性成分和水分的水平可以表明其在slug-flow反应器中进一步的环氧化的适用性以及预处理的必要性。随后，进行了实验性的单纯进化优化，以验证对黄氧烷基团> 80％的选择性，转化率高达86％，产生高达73％。最佳工作条件为77.4°C，H 2 O 2与油比为0.84：1，酸度与油比为0.32：1，停留时间为22.7分钟。在这些条件下，达到了82％的转化率，选择性为86％，生产率为0.75 kg o·m −3Åmin -min -1，并且相应的环氧化UCO的氧气氧含量为4.02 wt％。
使用大语言模型的自动分配分级
动机：通过任务为学生提供个性化的反馈是支持他们学习和发展的教育基石。研究表明，及时，高质量的反馈在改善学习成果中起着至关重要的作用。但是，由于需要大量的时间和精力，在大量学生的课程中提供个性化的反馈通常是不切实际的。自然语言处理和大型语言模型（LLM）的最新进展，通过有效地提供个性化反馈来提供有希望的解决方案。这些技术可以减少课程人员的工作量，同时提高学生满意度和学习成果。但是，他们的成功实施需要在真实的教室中进行彻底的评估和验证。结果：我们介绍了卢布尔雅那大学生物信息学课程的2024/25迭代中对基于LLM的地级者进行书面作业的实际评估结果。在整个学期的过程中，有100多名学生回答了36个基于文本的问题，其中大多数是使用LLMS自动分级的。在一项盲目的研究中，学生在不了解来源的情况下收到了LLM和人类教学助理的反馈，后来对反馈的质量进行了评价。我们对六个商业和开源LLM进行了系统的评估，并将其分级表现与人类助教进行了比较。我们的结果表明，通过精心设计的提示，LLM可以实现与人类分级相当的分级准确性和反馈质量。我们的结果还表明，开源LLMS的性能和商业LLM的性能，使学校可以在维持隐私的同时实施自己的分级系统。
针对AI支持的消费级可穿戴技术的分类系统，目的是将有关锻炼程序个性化的决策制定
由于细胞和器官水平的急性和慢性反应的间变异性和个体内变异性（1，2），个体从运动程序中获得了不同的健康和绩效受益（3-6）。如果应通过锻炼程序实现最佳健康和绩效好处，则可以将个性化视为一个重要方面。可以根据经验丰富经验丰富的个人执行的昂贵的一次性基于实验室的测量来获得的关于运动程序各个方面（例如，运动强度区域）的决定。但是，有限数量的拥有金融和时间资源的人可以使用此类测量。为了允许更多的人获得个性化的锻炼程序，需要科学的值得信赖，具有成本效益，可访问的技术，即使是非专业人士也可以利用哪些监控，存储，分析，分析和反馈数据的个人来为决策提供信息。由于技术进步，硬件组件（例如电池，芯片组和传感器技术）的小型化允许创建可穿戴技术的成本效益，这些技术可以监视（当前具有不同的可靠性和有效性）的参数数量。可穿戴技术是自年以来美国运动医学同事所揭示的最大趋势之一（7 - 10）。软件开发允许创建高级和人工智能（AI）算法，这些算法影响了我们社会的许多方面（11，12），包括对锻炼程序个性化的决策（13）。可以说，AI可以启用更多设备（例如，例如消费级可穿戴技术）的数据处理和决策能力。希望是，消费级可穿戴技术的组合可靠，有效地监控和存储单个数据（例如，心率，血压，睡眠相关
TFL的自动化车辆方法-London
《自动车辆法》 2024将自动化车描述为满足“自动驾驶测试”的车辆，这将在即将到来的二次立法中提供更多详细信息。在其连接和自动化的移动性2025文件中，政府将自动驾驶的车辆定义为“至少具有一项自动驾驶功能的车辆，具有足够高的自动化水平，以符合法律定义的阈值，并且能够安全驾驶自己没有人投入。这样的功能可以为旅程的全部或一部分提供自动驾驶能力。”
迈向自动化和可持续发展的未来
任务并推动制造业、医疗保健和物流等关键行业的发展。这些技术之间的协同作用正在创造一个更加互联、高效和有竞争力的未来。我们与 Moeve 和 Repsol 等行业领导者的合作展示了机器人技术和协作机器人在工业环境中的变革性影响。ASUMO 等项目使用带有物联网传感器的智能机器人在变电站进行自主检查，而 Scoobic MED 则专注于自动驾驶电动汽车以实现可持续的城市配送，这些项目凸显了将精确卫星定位与人工智能和云计算相结合以管理机器人和自动驾驶汽车的巨大潜力。
onEEGwaveLAD：一种全自动在线 EEG 小波...
脑电信号是通过使用放置在头皮上的电极放大和记录大脑的自发生物电位来获得的。虽然事实证明这种信号有助于以高时间分辨率发现大脑活动的变化，但它受到非平稳和频繁伪影的污染。人们开发了大量降噪技术，并取得了显著的效果。然而，它们通常需要多通道信息和额外的参考信号，不是完全自动化的，需要人工干预，而且大多是离线的。随着脑机接口的普及和脑电图在日常活动和其他生态环境中的应用，人们越来越需要一种强大的、在线的、近乎实时的去噪技术，这种技术不需要额外的参考信号，是完全自动化的，不需要人工监督或多通道信息。这项研究通过引入 onEEGwaveLAD 来丰富知识体系，这是一种新颖的、全自动的、在线的、基于 EEG 小波的学习自适应去噪器管道，用于识别和减少伪影。它是一个特定的框架，可以实例化各种类型的伪影，为实时去噪铺平了道路。作为同类中的第一个，它针对眨眼检测和减少的特定问题进行了描述和实例化，并通过对 30 名参与者的信噪比进行一般和特定分析进行了评估。
自动导向车辆（AGV）和主控件之间通信的接口
描述AGV和主控制器之间通信的标准，因此是将运输系统整合到使用合作运输车辆的连续过程自动化中的基础。通过提高车辆自主权，过程模块和界面以及优选的事件控制命令链的刚性序列，提高了灵活性。根据需要的信息（例如，订单信息），缩短了由于高“插头和播放”功能而导致的实施时间，通常是由中央服务提供的，通常是有效的。车辆应能够与制造商独立于制造商进行实施，并考虑到职业安全的要求。通过使用统一的，总体的协调与所有运输车辆，车辆型号和制造商的相应逻辑，通过使用统一的，总体的协调来降低和增加系统的“插头”功能。使用车辆控制和协调水平之间的共同接口提高制造商的独立性。通过在专有主控制和上级主控制之间实施垂直通信的专有DTS库存系统的集成（参见图1）。
人脑组织切片中细胞内神经素颗粒的标准化自动定量
AI artificial intelligence ROI region of interest eNM extracellular neuromelanin SND substantia nigra pars compacta, dorsal tier H&E Hematoxylin and Eosin SNL substantia nigra pars compacta, lateral part iNM intracellular neuromelanin SNpc substantia nigra pars compacta PD Parkinson's disease SNV substantia nigra pars compacta,腹侧