地热能桩也称为热桩,或能量基础或能量桩直接采用垂直钻孔闭环地面源源热泵(GSHP)技术(挪威的能源井)进入桩基础,在该基础中,在其中安装了热交环。能量桩具有通过使用地面作为热源和存储来提供建筑空间加热/冷却的新建筑物的巨大潜力。在冬季,建筑物的能量堆基础被用作热源,以使建筑物在夏季保持温暖和储藏量,以保持建筑物凉爽。最近,随着格拉斯哥协议中规定的,到2030年,到2030年,欧盟致力于将温室气体排放降至1990年的水平,尤其是在奥地利,瑞士,德国和英国等欧洲国家的使用。市场上有多种类型的桩基础,例如铸件和预制驱动的桩。世界各地的大多数项目都在利用位于原位的能源堆,但使用预制驱动的桩仍然很低。最近,我们在NTNU开发了一个驱动的能量桩溶液并申请了专利。谈话将解释这项新兴的专利技术作为能源/存储。
近年来,人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域,在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步(Esteva 等人,2019 年)。尽管取得了这些进展,但由于大脑活动的复杂性和非平稳性,将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具,常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口(Schomer and Lopes da Silva,2017 年)。然而,EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型(例如基于 Transformer 的架构)在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能(Vaswani,2017 年;Radford 等人,2021 年)对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练,然后针对特定任务进行微调,从而具有广泛的泛化和适应性。然而,它们在脑电图分析中的有效性有限,因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制,而这些对于准确建模脑信号至关重要(Roy et al., 2019)。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法,例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制,如赫布学习,模仿了神经过程的结构和功能(Schmidgall et al., 2024)。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此,在本文中,我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为,通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合,这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战,但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
以广泛的课程和有效的教学法为基础:教学应使每个孩子都能充分展示他们的学习和发展。有效的评估发生在教师利用他们对孩子的了解来确定他们知道、理解和可以做什么,以便为孩子塑造反映这些知识的教学和学习体验时。ELG 代表了 EYFS 结束时评估内容的狭义衡量标准,不应限制 EYFS 最后一年教授内容的广度。学校应确定其课程(考虑到 EYFS 框架中规定的“教育计划”)和教学方法,以支持儿童的学习和发展。
以广泛的课程和有效的教学法为基础:教学应使每个孩子都能充分展示他们的学习和发展。有效的评估发生在教师利用他们对孩子的了解来确定他们知道、理解和能做什么,以便为孩子塑造反映这些知识的教学和学习体验时。ELG 代表了 EYFS 结束时评估内容的狭义衡量标准,不应限制 EYFS 最后一年教授内容的广度。学校应确定其课程(考虑到 EYFS 框架中规定的“教育计划”)和教学方法,以支持儿童的学习和发展。
以广泛的课程和有效的教学法为基础:教学应使每个孩子都能充分展示他们的学习和发展。有效的评估发生在教师利用他们对孩子的了解来确定他们知道、理解和可以做什么,以便为孩子塑造反映这些知识的教学和学习体验时。ELG 代表了 EYFS 结束时评估内容的狭义衡量标准,不应限制 EYFS 最后一年教授内容的广度。学校应确定其课程(考虑到 EYFS 框架中规定的“教育计划”)和教学方法,以支持儿童的学习和发展。
传统上,工程伦理被视为仅属于贫血领域。在本章中,有人认为工程伦理可以从社会学方法中学到很多东西。这一点尤其重要,因为所有工程师都是隐性的社会学家。他们对自己居住,社交和工作的社会世界形成了一种看法 - 他们认为他们的工程文物将被部署。对形式社会学的更多了解使工程师能够以更跨学科和多维的方式将其实践背景,理解问题并产生工程思想。社会学还可以帮助我们了解技术伦理(以及工程师的作用)如何以及为什么(文化)和时间(历史上)以及社会系统的结构变化以及思想历史的变化。社会学为我们提供了与学生合作时解构简单观点的工具,例如技术决定论和信念技术设计是价值中立的。本章介绍了我们认为的三种最关键的社会学方法及其对工程伦理教育的潜在贡献:批判理论,后殖民理论以及科学,技术和社会(STS)研究。
2024 年 10 月 10 日,C-64 法案成为法律,这是加拿大实施全民、单一支付、公共药物保健的首批具体措施。1 作为迈向全面国家药物保健的第一步,这是一项值得称赞的成就。然而,这项立法缺乏实质内容,承诺和愿望太多,而且容易受到政治变化的影响。这使得居住在加拿大的人们陷入了不确定性,他们不知道何时或是否能够获得几乎所有其他拥有公共医疗保健系统的国家公民都能获得的药物和治疗,无论他们是否有支付能力。如果没有药物保健,加拿大没有或没有足够私人药物保险的人将无法获得必要的药物,这会导致与成本相关的不遵守治疗,并最终导致健康不公平、卫生资源利用率增加以及医疗保健系统不必要的纳税人资助成本。在本期 CMAJ 中,Rebić 及其同事提供了有关与成本相关的不遵守药物的普遍性和相关因素的全面新信息。 2 他们使用来自加拿大社区健康调查(2015-2020 年)的人口代表性数据,发现总体而言,加拿大约有五分之一的人报告存在与费用相关的不依从行为,但年轻年龄组的比例要高得多,在 18-34 岁年龄段的人群中达到峰值。与费用相关的不依从行为独立相关的其他因素包括没有保险、低收入、女性以及属于某些种族和族裔群体,其中黑人的患病率最高。新立法立即承诺提供联邦资金,以实现糖尿病药物、设备和用品以及避孕药物和设备的全民覆盖。它将提供首美元保险,这意味着该保险将完全由政府资助,患者无需支付自付额或自付费用,这对于实现药物保健的许多好处至关重要。 3 该法案进一步要求联邦政府在一年的时间内制定国家药典、国家药品批量采购战略、全加拿大药品和相关设备适当使用战略以及如何运作和
学习通才体现的代理,能够解决不同领域中的多种任务是一个长期存在的问题。强化学习(RL)很难扩大规模,因为它需要为每个任务进行复杂的奖励设计。相比之下,语言可以以更自然的方式指定任务。当前的基础视觉模型(VLMS)通常需要进行微调或其他适应性,这是由于显着的域间隙在实施情况下被采用的。但是,此类域中缺乏多模式数据代表了开发用于具体应用的基础模型的障碍。在这项工作中,我们通过介绍多模式基础世界模型来克服这些问题,能够将基础VLM的表示和对齐为RL的潜在生成世界模型的潜在空间,而无需任何语言注释。最终的代理学习框架GenRL允许人们通过视觉和/或语言提示指定任务,将其扎根在体现的域的动态中,并学习想象中的相应行为。通过机车和操纵域中的大规模多任务基准测试评估,GenRL可以通过语言和视觉提示来实现多任务概括。此外,通过引入无数据的政策学习策略,我们的方法为使用生成世界模型的基础政策学习奠定了基础。
“从2024年10月21日至11月11日,《联合国生物多样性公约》的大约200个政党将在哥伦比亚举行第16届会议(COP16)。谈判将集中于昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架的实施。本生物多样性协议于2022年在中国和加拿大通过了,并在2030年之前为保护自然而制定了新的目标。重要的是,就路线图和工具达成共识,才能真正接近这些目标。也缺乏足够的资金来实施目标,尤其是在财务薄弱的国家中。同时,全球对环境有害补贴的支出远远超过了拯救自然所需的资金。全球南方国家呼吁全球北方的国家负责破坏全球性质,这是由工业化国家的巨大生态足迹驱动的。”-BundFürumweltund Naturschutz,新闻稿,从2024年10月21日开始。
1 2006 年《儿童保育法》(简称“2006 年法”)第 40 条规定,早教机构(包括 CoDP 和 CoNDP 的早教机构)以及根据 2006 年法第 34(2) 条免于注册的学校和独立教育机构)必须确保其提供的早教服务符合学习和发展要求,并符合 EYFS 中规定的福利要求。 2 “家庭场所的早教服务(CoDP)”是指根据 2006 年法第 34(1A) 条规定必须注册的早教服务。此类早教服务至少部分或全部在家庭场所提供,且提供或协助提供的早教服务的人数在任何时候均超过四人(如果某人在 2024 年 11 月 1 日之前已注册或申请注册提供早教 CoDP,则超过三人)。 3 “非家庭场所的早期儿童保育(CoNDP)”是指仅在非家庭场所提供的早期服务,根据 2006 年法案第 34(1)(a) 条,相关人员需要就该服务进行注册(包括由在 2024 年 11 月 1 日之前已注册或申请注册以提供早期 CoDP 的人员提供该服务的情况)。 4 2006 年法案第 34(2) 条规定,某些学校和独立教育机构无需遵守 2006 年法案第 34(1) 和 (1A) 条中的要求,即在学校或机构为 2 岁及以上儿童提供早期服务的情况下,他们无需在 Ofsted 的早期登记册或早期儿童保育机构进行注册。