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使用高光谱数据的机器学习分析
小行星（99942）apophis在2029年的地球飞行中可能会经历局部表面运动。因此，由于较新鲜的基础材料的暴露，重新铺面会表现为表面光学成熟的突然局部变化。因此，高空风化的光谱S型表面将在光学上与光谱Q型相似。机器学习代码（Korda等人2023）已开发出基于Q – S空间量表上的频谱匹配评分来检测空间沃特水平。该代码已在小行星的遗留空间分辨光谱上进行了测试（25143）Itokawa揭示了局部空间沃思趋势（图1）。该代码可以通过ESA Satis，Ramses或Nasa Osiris-Apex航天器来应用于小行星apophis的高光谱观察，以产生apophis的空间威型图，并检测与Apophis遭遇的局部变化。
水行业面临的未来挑战...
由于人口增长，城市化以及农业，工业和能源部门的水需求增长，对水的需求正在上升。对水的需求预计到2050年将增加30％；预计到2030年的能源需求将增长近10％（世界资源研究所）。这将使现有的水和能源系统加压，因为世界许多地区的供应短缺。对水的需求超过了人口的增长，世界一半的人口至少每年至少一个月遭受严重的水短缺。（全球风险报告2023）。由于不可持续的水和能源消耗而引起的环境危机正在成为全球最大的风险，并在2023年的可持续发展目标报告中得到解决。
面对安全可靠的人工智能的重大挑战
展望：虽然研究界已经在这一研究议程上取得了重大进展，但为了提供关键方法并将其应用于实践，还有同样重大的差距需要弥补。大型语言模型的最新进展和部署放大了安全人工智能的缺点和需求。人工智能仍然是一项具有巨大风险的技术，我们必须根据我们的社会价值观进行创新，并决定在何处以及如何使用它，以充分利用其造福社会的潜力。我们需要果断而持续的投资，以便发挥领导作用，为未来奠定基础，并按照欧洲的理解塑造这项技术。
将 5V RS-485 收发器连接至 3V 微控制器
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利用技术应对 COVID-19 的负面影响以及沙特阿拉伯数字创业的相关机会
摘要 目的——本文介绍了研究技术在缓解 COVID-19 大流行造成的业务放缓方面的作用以及沙特企业和公民对技术手段的依赖增加以促进业务运营和其他日常生活习惯的主要发现，以及这种技术采用的增加对沙特数字生态系统的影响以及为数字创业创造一个诱人的环境。 设计/方法/方法——采用定性访谈方法来了解沙特管理者对 COVID-19 大流行和数字创业的看法。 研究结果——一个重要的发现是，现在沙特市场比以往任何时候都更愿意容纳更多的数字创业企业和数字化支持服务。由于大流行对沙特经济的负面影响以及与社交疏远措施相关的业务放缓，沙特企业的数字化导向和对技术解决方案的需求大幅增加。这意味着需要更加关注沙特企业如何利用知识经济和数字革命。原创性/价值——沙特公民越来越依赖技术来管理日常活动和满足他们的需求，为数字创业创造了机会，以服务和满足企业和人民对技术解决方案日益增长的需求。关键词创业、生态系统、沙特阿拉伯、技术、解决方案、数字、数字化、商业、经济、疫情、COVID-19 论文类型研究论文
脑机接口神经技术
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公共态度：苏格兰面临的最重要问题
•有些民意调查包括贫困和/或不平等作为响应选项，有些则不包括贫困和/或不平等。因此，可以在某些民意调查报告中报告为一个重要问题，并且在同一时期完全没有其他人•同样，某些民意调查为“经济”提供了一种选择，而在其他情况下，受访者可以选择“生活成本”和/或“通货膨胀”和“经济”以及“经济”以及“经济”以及“后者”的列表较低，而另一些人则询问某些问题，而另外一些人则选择了一个范围，而这些列表却询问了一个重要的问题，则选择了一个问题。 ONS）允许受访者选择重要的问题，他们认为很重要•在“苏格兰面临的最重要问题”和“ SG的优先级应该是什么”之间的发现之间进行了相当大的阅读，但他们的重点显然略有不同，而提供的回答选项可能会有所不同。例如，虽然某些问题跟踪器接近近四分之一的受访者认为欧盟退出是苏格兰面临的前三名问题之一，但它并未作为民意调查选项包括在内，询问SG应该优先级
自动化与汽车制造商面临的挑战 - ...
工业 4.0 和自动化 物联网 (IoT)、机器人技术、人工智能 (AI) 和数据分析等工业 4.0 原则的整合正在改变汽车制造业。智能工厂正在开发中，其中互连的系统和机器可以实时通信、监控和优化生产流程。自动化在提高效率、精度和生产力方面发挥着重要作用。机器人系统用于装配、焊接、喷漆和质量控制等任务，而人工智能和数据分析有助于优化生产计划、维护和供应链管理。
癌症抗药性
1 Sungkyunkwan大学（SKKU）的生物医学工程系，Suwon 16419，大韩民国。2神经科学成像研究中心，基础科学研究所（IBS），Suwon 16419，大韩民国。3 Sungkyunkwan大学（SKKU）的电气和计算机工程系，Suwon 16419，大韩民国。4韩国科学技术研究所生物医学研究中心，韩国共和国02792。5科学技术大学基斯特学院生物医学科学技术部，大韩民国首尔02792。6智能医疗保健融合，Sungkyunkwan University（SKKU），Suwon 16419，大韩民国共和国。7 Sungkyunkwan University（SKKU）的超级智能工程系，Suwon 16419，大韩民国。＃作者同样贡献。