为了实现气候目标,未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加,灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型,但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距,本文提取了灵活性表示的关键因素,并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况,我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷,并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析,这是一种开源评估算法,用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示,各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出,出现了包括部门耦合元素的趋势。然而,当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面,应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项,但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
亲爱的编辑,我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章,探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中,我们介绍了几种方法,从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术,我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是,在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展,并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出,需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法,甚至可能需要修改。例如,迄今为止,大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而,关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能,以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而,这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应,并将其(如果可能)与临床研究中报告的响应进行比较,我们可以获得定量数据和参数,以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似,我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则,我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年,我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络(尤其是突显网络和杏仁核网络)的参与之间存在因果关系 [6]。此外,我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而,由于不可能选择性地刺激人类的 LC,因此十多年来,这一假设一直只是一个假设。
农业提供了最大的食品供应份额,并确保了重要的生态系统服务。世界人口以前所未有的速度增长(81亿),今年印度已经超过143.3亿。为了养活这一不断增长的人群,粮食生产需要随着现有的可耕地而增加70%,在越来越严重的气候条件下,粮食产量不得进一步损害环境。此外,密集的常规农业实践对环境可持续性,粮食质量以及加剧农场生产力的结构下降产生了负面影响。许多政府机构和政策都表明,增加土壤生物健康和植物育种计划的共同尝试可以提高农场生产率约50%,而不会进一步提高投入。根据COP 28 UNCCD的说法,印度的土地退化中立性(LDN)的目标或降级土地的恢复为3000万公顷(MHA)。要进行环境可持续发展,至关重要的是要保护当前和后代享有潜在平均生活质量的环境。因此,联合国已提倡到2030年实现这一目标,例如促进可持续的农业实践,以获取涉及涉及农作物,农作物旋转,永久养殖,土壤富集,自然虫害捕食者,生物密集的综合桩养生pest pest pest pest pest的更好的农作物,
- | 2 | - 5. 鉴于印度航运总局于 2017 年 8 月 11 日发布了 2017 年第 07 号商船通知,推出了用于招募印度海员的电子移民系统,旨在解决未经许可的 RPS 机构招募并安置在悬挂外国国旗船只上的印度海员所面临的挑战。该系统用于规范和监督招募,确保透明度和遵守规定。 6. 鉴于自成立以来,该局已与印度船东和 RPS 提供商进行了一系列审查和指导会议,以简化将海员数据上传到电子移民系统的流程,确保其有效运行。 7. 鉴于在电子移民系统内,RPS 机构在招募过程中会被引导至特定页面,以便他们提交海员数据。提交所需数据后,系统会向海员注册的电子邮件 ID 以及 RPS 机构注册的电子邮件 ID 发送一条系统生成的短信提醒和电子邮件,从而确认通过 RPS 机构为指定船只招募海员。8. 鉴于上述上传的数据也会每三 (03) 小时分批在线传输到移民局 (BoI),与通常的移民清关 (EC) 数据批次一起传输。抵达移民检查站后,数据已输入系统的海员的信息随时可供 BoI 官员核实,并方便其顺利从机场或海港通行。9. 鉴于在离开印度并抵达入港后,报告了以下情况:1. 无良/欺诈的 RPS 机构经常建议海员加入其他船只
这些应用只是计算机视觉巨大潜力的冰山一角。随着机器学习、硬件功能和数据可用性的进步,该领域继续快速扩展。计算机视觉技术还在零售、游戏、增强现实、工业自动化、机器人技术和文化遗产保护等领域得到应用。随着计算机视觉的发展,我们可以期待在 3D 重建、对象跟踪、人体姿势估计、面部识别和视觉场景的语义理解等领域取得进一步突破。通过利用计算机视觉的力量,我们可以开拓视觉理解的新领域,彻底改变行业,并创造创新的解决方案,增强我们对视觉世界的感知和互动。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
糖尿病是全球增长最快的慢性疾病,其患病率比心脏病和癌症更快。虽然该疾病在临床上作为慢性高血糖症呈现,但已经识别出两种不同的亚型。1型糖尿病(T1D)的特征是一种自身免疫性疾病,其中产生胰岛素的胰腺B细胞被破坏,并且由于代谢不足而引起的2型糖尿病(T2D)产生,在这种情况下产生了胰岛素不足的胰岛素含量,而胰岛素是胰岛素的不足。现在很明显,促弹性反应会导致功能性B-细胞质量损失,这是T1D和T2D的共同基础机制。巨噬细胞是疾病发病机理中的中心免疫细胞,在损害B细胞功能的促进症反应的启动和延续中起主要作用。此外,巨噬细胞和b细胞之间的串扰策划了炎症反应并随之而来的B-电池功能障碍/破坏。相反,此串扰可以诱导B细胞质量和功能的免疫耐受性和保留。因此,针对巨噬细胞和B细胞之间细胞间通信的特定针对的是防止/停止胰岛弹性事件的独特策略。由于其有效调节哺乳动物免疫反应的能力,寄生虫(蠕虫)及其排泄/分泌产物,已被检查,以作为其作为T1D和T2D的治疗剂的潜力。这项研究在临床和动物模型中都取得了预防疾病的积极结果。然而,研究的重点一直放在免疫细胞及其效应子的调节上。这种方法忽略了蠕虫及其产物对B细胞的直接影响,以及巨噬细胞和B细胞之间信号交换的调节。本综述探讨了蠕虫及其产物引起的巨噬细胞的改变如何与B细胞相互影响以促进其功能和生存。此外,讨论了寄生虫衍生产品直接与内分泌细胞相互作用的证据,以影响其与巨噬细胞的交流以防止B细胞死亡和增强功能。内分泌细胞和巨噬细胞之间双向代谢对话的新范式为治疗免疫介导的代谢疾病的治疗开辟了新的途径。
滑行仍然是许多机场的主要瓶颈。最近,已经提出了几种为滑行飞机分配有效路线的方法。这些方法所依赖的路线算法依赖于对穿越每一段滑行道所需时间的准确预测。许多特征都会影响滑行时间,包括所走的路线、飞机类别、机场的运营模式、交通拥堵信息和当地天气状况。使用几个国际机场的真实数据,我们比较了多个预测模型并调查了这些特征的影响,得出了准确建模滑行时间的最重要特征的结论。我们表明,使用一小部分特征可以实现高精度,这些特征包括所有机场普遍重要的特征(出发/到达、距离、总转弯、平均速度和最近的飞机数量)以及特定目标机场的少数特征。从所有特征转移到这个小子集会导致在 1、3 和 5 分钟内正确预测的动作下降不到 1 个百分点。
摘要。现代神经界面的市场尽管不幸的是,尽管它的积极发展,但可以为用户提供许多现有的原型,这些原型具有相对较低的人类操作员控制效果的准确性和识别可靠性。此外,市场上的任何神经界面都必须分别针对每个操作员量身定制,这使得很难使其准确性,精度和可靠性客观化。解决上述问题的第一步是对本文介绍的现有神经接口技术市场的不同价格段进行比较分析。市场研究表明,尽管脑电图的缺点,但它是在神经界面系统中记录生物学信号的最易接收的非侵入性方法之一。为了促进未来的研究,已经考虑并分析了神经界面中已知模型和信号分析方法的主要优势和缺点。尤其是在信号预处理,诸如共同平均参考,独立组件分析,常见空间模式,表面拉普拉斯,常见的空间空间模式和自适应滤波等方法的信号预处理,优势和缺点的情况下。在评估信号的信息特征,模型和方法的分析基于自动锻炼的自适应参数,双线性自动化,多维自动进程,快速傅立叶变换,小波转换,波包分解的模型。此外,对人类神经界面操作员的控制效应的最常见鉴定方法(识别)的比较分析,即,判别分析的方法,参考矢量的方法,非线性贝叶斯分类器,邻居的分类器,人造神经网络的分类器。神经界面技术的研究为研究人员提供了更多的基础,以选择神经接口系统的数学,软件和硬件,并为新版本的开发提供了提高的准确性,可靠性和可靠性。
