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朝零含碳的净碳
体现的碳被认为是与建筑有关的温室气体（GHG）排放的主要贡献者。为了响应，已经提出了雄心勃勃的目标，以减少建筑环境中的具体碳，包括“净零具体碳”的抽吸。这项研究使用生命周期评估（LCA）方法来探索澳大利亚多层办公大楼中可行的体现碳减少的大小。它将典型的建筑与更雄心勃勃的设计场景进行了比较，以确定在当前情况下净零碳体现的碳以及设计，材料和选择性决策如何影响这一点。结果表明，雄心勃勃的设计和物质变化，包括完整的木材结构，混合木材 - 铝铝式外观，还原的柱网格，稻草绝缘等，可实现17-45％的前期碳减少。然而，减少的大小受到材料数据源和方法论的高度影响。净零体现的碳是可以实现的，尽管只是暂时持续19年。为了响应，我们提出了一个新的术语“时间净零体现的碳”，以确定建筑物生命周期期间不再被视为临时碳汇的时间点。本文以透明度和度量的可靠性，对一致的测量和基准测试的方法以及实现大型实施碳减少的挑战的需求，以指标的透明度和度量的可靠性，需要一致的方法来结束。
slattery-up-tront-embodied-carbon-benching-2024.pdf
5。nabers体现的碳工具：Nabers在2023年进行了10项建议的公众咨询。在评估反馈后，纳伯斯（Nabers）已解决了一个开发途径，以衡量，基准和认证建筑材料和建筑的体现碳。目前定于2024年底发布，该框架应保持一致，快速的基准测试工作，以便该行业可以设定强大的前期体现的减少碳减少目标。新南威尔士州政府指出，新南威尔士州的可持续建筑Sepp将在释放后使用Nabers体现的碳框架。GBCA还标志着将绿色星的前期碳计算方法与Nabers框架相结合的意图。Nabers目前正在测试试点项目的草案框架。
残疾4.0：使用体现人工智能的生物伦理考虑
机器人和人工智力已经标志着残疾人护理和整合的新时代的开始，有助于促进他们的独立性，自主权和社会参与。在这一领域，生物反射在人类学，道德，法律和社会政治层面上扮演着关键作用。但是，目前存在大量的意见和道德论点，以及对使用辅助机器人的使用缺乏共识，而重点则主要在产品的可用性上。本文提出了生物伦理分析，该分析强调了根据功能主义模型使用体现的人工智能而产生的风险。未能将残疾视为健康，个人和情境因素之间复杂相互作用的结果，可能会导致对人的内在尊严以及与医护人员关系的内在尊严的潜在损害。此外，强调了歧视进入这些新技术的危险，这强调了需要一种道德方法，该方法考虑了在康复领域实现AI的社会和道德含义。
了解英国的平均体现钢加固杆的碳排放
•EPD的产品，现场和生产过程范围。例如，EPD可能覆盖在不同钢生产地点生产的相同产品。有些人可能比其他类别中涵盖更广泛的产品。可以使用不同的生产过程生产相同类型的产品。•EPD的有效性时间。en 15804允许最多5年的认证，但是许多仅有效期为3年。有效期为5年的EPD将使用至少6岁的数据集。•源数据的验证程度。第三方验证通常用于为EPD提供信誉；但是，某些验证允许在站点进行采样，而另一些则是位置和产品。•验证能力。至少每年至少每年都会在现场，将是钢铁行业专家，并且将对运营有深刻的了解，而其他人可能是通才，而根本不会访问该地点。•用于生命周期清单的数据库。有多种与生产过程和材料相关的排放数据。这些通常是可比较的，但是根据所使用的初始研究和边界，在数据库之间的特定值可能会有所不同。
朝着零零碳 - uts
体现的碳被认为是与建筑有关的温室气体（GHG）排放的主要贡献者。为了响应，已经提出了雄心勃勃的目标，以减少建筑环境中的具体碳，包括“净零具体碳”的抽吸。这项研究使用生命周期评估（LCA）方法来探索澳大利亚多层办公大楼中可行的体现碳减少的大小。它将典型的建筑与更雄心勃勃的设计场景进行了比较，以确定在当前情况下净零碳体现的碳以及设计，材料和选择性决策如何影响这一点。结果表明，雄心勃勃的设计和物质变化，包括完整的木材结构，混合木材 - 铝铝式外观，还原的柱网格，稻草绝缘等，可实现17-45％的前期碳减少。然而，减少的大小受到材料数据源和方法论的高度影响。净零体现的碳是可以实现的，尽管只是暂时持续19年。为了响应，我们提出了一个新的术语“时间净零体现的碳”，以确定建筑物生命周期期间不再被视为临时碳汇的时间点。本文以透明度和度量的可靠性，对一致的测量和基准测试的方法以及实现大型实施碳减少的挑战的需求，以指标的透明度和度量的可靠性，需要一致的方法来结束。
Badrobot：越狱LLM体现的AI
体现的人工智能（AI）代表了一个人工智能系统，该系统通过传感器和执行器与物理世界相互作用，无缝整合感知和行动。此设计使AI能够在复杂的现实世界环境中学习和运行。大型语言模型（LLMS）深入探讨语言说明，在制定复杂任务的计划中起着至关重要的作用。因此，他们在赋予体现AI的能力方面逐渐表现出巨大的潜力，基于LLM的AI体现了AI作为社区内研究的焦点。可以预见的是，在接下来的十年中，基于LLM的体现的AI机器人有望广泛扩散，在家庭和行业中变得司空见惯。但是，长期以来一直隐藏在明显的视线中的关键安全问题是：基于LLM的AI体现AI犯罪行为吗？我们的研究首次调查了如何在体现的AI中诱导威胁行动，证实了这些很快销售的机器人带来的严重风险，这些机器人明确地违反了Asimov的三种机器人法则并威胁人类安全。具体来说，我们制定了体现AI越狱的概念，并暴露了三个关键安全漏洞：首先，通过受损的LLM越狱机器人；其次，动作和语言空间之间的安全错位；第三，欺骗性提示导致不知道危险行为。我们还分析了潜在的缓解措施，并提倡社区对物理世界中体现AI应用的安全性的认识。
一种用于胎儿和新生儿感知和感觉运动发展
体现的方法认为，与环境的相互作用在大脑发育中起着至关重要的作用，并且运动产生的感觉效应的存在是基本的。胎儿的运动最初是随机的。然后，运动的重复执行在IT与其感觉效应之间建立了联系，从而选择了产生预期感觉的运动。在胎儿寿命中，大脑从临时胎儿回路发展到永久性皮质回路，该回路完成了出生后的发育。因此，此过程必须涉及胎儿与宫内环境以及新生儿与新的空中环境的相互作用，该环境提供了新的感觉刺激。本综述的目的是通过从功能性的角度描述胎儿和新生儿的运动能力之间的关系以及与子宫中对象的相互作用的增强相互作用的日益复杂性，从而为能够阐明脑发育过程的神经科学研究提供建议。
评估道路基础设施的体现排放...
摘要在未来十年内，由于人口增长的增加，在首都地区计划了相当多的发展。该地区内部的市政当局致力于在2032年之前建造37,159套新公寓，雷克雅未克市估计，每年从那里到2040年每年建造额外的1200套公寓。此外，计划在未来十年中，计划与这些新公寓和社区以及大规模交通基础设施开发（如Borgarlínan和Sundabraut）相关。该首都地区的发展将导致GHG的大量GHG排放量释放到大气中。对建筑物和绿色空间有很多研究，但对道路基础设施的环境影响较少。本研究旨在量化首都地区当前交通基础设施中体现的碳，并估算未来发展的排放。结果表明，在资本区域体现的碳为441,091 TCO 2等级。在2040年总共体现在首都地区的碳在715,031-779,057 TCO 2 EQ之间。
在扩展现实中提高亲社会性：对使用体现虚拟药物在扩展现实中触发亲社会行为的系统审查
注意力越来越集中在扩展现实（XR）和体现的虚拟药物（EVA）的潜力上，以显着影响人类的行为。虽然文献不断扩展探讨了XR和EVA的个体影响，但文献中关于它们对引起人类的亲社会行为的共同影响的文献存在明显的差距。这项系统评价的目的是探索这一交叉点，为其对人类亲社会行为的多方面影响提供见解，以及对XR中EVA的未来研究和发展的影响。由于直接关注EVA的研究（即自动计算机控制的实体），我们的系统审查采用了范围范围的方法。尽管如此，我们观察到了使用各种形式的虚拟字符（VC）来引起亲社会行为。对15个精选研究的深入分析表明，XR和VC如何影响用户的亲社会行为和相互作用的复杂模式。我们的审查表明，EVA有希望促进亲社会行为的潜力。然而，对于确定与设计和互动相关的属性，需要进一步的研究，从而增强了这些技术的有效性，尤其是对于XR环境中的社会交互式EVA。