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10月26日 - nov。 1个定制的移动机器人通讯
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五，2024年11月1日
太阳能公民向众议院核能特别委员会提交关于澳大利亚核能发电的调查报告
● 联邦反对党已提议建设七个核电站，以取代燃煤发电站，总发电量约为 11 千兆瓦 (GW)。 ● 到 2040 年，11 千兆瓦核电站接入电网的影响将是至少 6.6 千兆瓦的电力，当电网满负荷时，将迫使更便宜的可再生能源退出市场。 ● 白天（07:00 至 18:00）的发电效率为 60%，全天将产生 72.6 千兆瓦时的电力。 ● 一年中，日照时间内的发电量总计为 26,499 千兆瓦时。 ● 白天太阳能发电时额外产生的 26,499 千兆瓦时将超过电网所需的发电量，导致屋顶太阳能发电量下降。 ● 到 2040 年，白天电网将几乎完全由太阳能和风能供电，这就是 AEMO 的阶跃变化，如下图 1 所示。 ● 增加这种不灵活的核电基载会导致白天电力过剩。 ● 为避免过载，需要从电网中移除同等容量的能源。 ● 这很可能是屋顶太阳能，因为这种负载更容易从电网中移除。 ● 目前 6.6 千瓦的标准家用太阳能系统每天可产生 25 千瓦时的电力，全年可产生 915 千瓦时的电力。 ● 在这些日照时间内强行进入电网的 26,499 吉瓦时的核电相当于 2,896,066 个家用太阳能系统，需要关闭这些系统以避免电网过载。 ● 如果考虑到未来预计的更大系统规模，每年可产生 1460 千瓦时的电力，这个数字将变为 1,815,000 个家用太阳能系统。
布宜诺斯艾利斯公民监测气候行动平台
探索阶段 - 共同设计BA气候行动平台的第一阶段，重点是探索性研究，以收集专家的见解和思想。政府对15位激进主义者，非政府组织代表和决策者进行了深入的访谈。旨在了解气候行动的优先级子主题，当前缺乏的相关数据点以及激励个人行为改变的想法。访谈结果强调了对排放，运输，能源等的开放数据的需求，以及诸如生态商店，家庭可持续性计划和协作数据收集计划等创意概念。他们建议通过故事讲述，气候行动计划的明确指标，集体数据收集以及强调互动性，教育和用户友好的相互作用，从而特别注意可视化和交流的数据。
Xprize Wildfire自主响应轨道合格的团队...
The Crossfire solution is based on customized available technologies and features multiple drones (large, long-endurance UAVs as well as small, multicopter UAVs), standard communication and navigation technologies, dual fire detection technologies (thermal and optical cameras), enhanced water-based fire suppression (water containers featuring an innovative rupture and dispersion mechanism), all integrated into a System of Systems using optimization方法，AI和机器学习算法。
COP29：代表本地和其他次国政府的500多名代表动员
可持续性（ICELI）和LGMA焦点与UNFCCC。“整个2024年，从IPCC的特别报告到响应损失和损害（FRLD）的基金，从缓解工作计划到冠军的多层次行动承诺，LGMA选区积极从事INFCC程序，以确保进度进度。然而，由于现有的不平等，短期国内政治议程，复杂的地缘政治紧张局势以及到达每个社区，城市，国家，大陆的复杂地缘政治紧张局势和气候紧急情况的压力越来越大，全球努力的努力受到了质疑。通过多层次合作，LGMA对局部到全球气候行动和倡导的愿景有望成为COP29期间气候社区胜利的最有效工具之一。”
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
2024 年费曼奖新闻稿
克劳斯-罗伯特·穆勒是柏林工业大学的计算机科学教授，也是柏林学习和数据基础研究所 (BIFOLD) 的联席主任。他于 1984 年至 1989 年在卡尔斯鲁厄学习物理学，并于 1992 年在卡尔斯鲁厄工业大学获得计算机科学博士学位。在柏林 GMD FIRST 完成博士后工作后，他于 1994 年至 1995 年在东京大学担任研究员。1995 年，他在 GMD-FIRST（后来的弗劳恩霍夫 FIRST）创立了智能数据分析小组，并担任该小组的负责人，直至 2008 年。1999 年至 2006 年，他担任波茨坦大学教授。自 2012 年起，他担任首尔高丽大学的杰出教授。 2020/2021 年，他在谷歌大脑担任首席科学家，度过了休假。除其他外，他还获得了奥林巴斯模式识别奖（1999 年）、SEL 阿尔卡特通信奖（2006 年）、柏林市长颁发的柏林科学奖（2014 年）、沃达丰创新奖（2017 年）、赫克托科学奖（2024 年）、模式识别最佳论文奖（2020 年）、数字信号处理最佳论文奖（2022 年）。2012 年，他当选为德国国家科学院利奥波尔迪纳分校院士，2017 年当选为柏林勃兰登堡学院院士
Tyler Andrea David - 会议组织者
Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新型软件和处理算法正在提供具有完整地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加，并导致 SAR 用户群体的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此，目前可用的培训材料无法很好地满足他们的信息需求。
您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
人工智能驱动的低抵押贷款协议 - T3
T3 中的风险监控是一个持续的过程，可同时检查多个层面的风险。在投资组合层面，会不断计算和评估各个风险指标，以符合预定的阈值。系统层面的监控会跟踪所有协议参与者的总体风险指标，确保系统性风险保持在可接受的范围内。市场层面的监控为风险评估提供了背景信息，并有助于在潜在市场压力条件影响投资组合稳定性之前识别它们。