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RNA干扰昆虫：从基因表达调节的自然机制到生物技术作物保护承诺量子相干启用自动热机中的混合多任务和多源机制
非平衡效应可能会对执行热力学任务（例如制冷或热泵）的热力器的性能产生深远影响。通过量子相干性提高热力学操作的性能的可能性特别感兴趣，但需要在量子水平上对热量和工作进行足够的表征。在这项工作中，我们证明了在为三端机器供电的热储层中少量连贯性的存在，可以使组合和混合模式的外观和混合模式组合在一起，可以同时执行单个热力学任务，或者同时执行多个热力学任务。我们确定了这种具有连贯的操作模式的性能，以获得其功率和效率。在混合方案的情况下，热水浴中的一致性存在可以增加功率，同时保持高效率。另一方面，在联合政权中，出现了一种对比行为，使连贯性对功率输出和效率产生不利影响。
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
编程非线性传播，用于有效的光学学习机
摘要。由于限制了诸如耗电耗电和可扩展性之类的限制，因此对较大的机器学习模型的培训和推断需求不断增加。光学器件是提供较低功率计算的有前途的竞争者，因为通过非吸收介质的光传播是无损操作。但是，要用光进行有用的高效计算，在光学上产生和控制非线性是一种仍然难以捉摸的必要性。多模纤维（MMF）已证明它们可以提供平均功率的微小效应，同时保持并行性和低损失。我们提出了一种光学神经网络体系结构，该体系结构通过通过波前形状控制MMF中超短脉冲的传播来执行非线性光学计算。使用替代模型，发现最佳参数集可以用电子计算机最少利用来为不同的任务编程此光学计算机。与同等执行的数字神经网络相比，模型参数数量的显着降低了97％，这导致总体上99％的数字操作减少。我们进一步证明，还可以使用竞争精确的精度执行完全的光学实现。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
考虑碳排放的分布式添加剂制造机的研究文章调度
制造。在竞争日益激烈的经济中，增材制造可以帮助企业保持敏捷，创新和可持续性。考虑到生产和运输引起的碳排放，本文介绍了多站点添加剂制造（AM）机器调度问题。建立了一个混合企业线性编程模型，旨在优化两个独立的目标，以解决多个无关的AM机器环境中的经济和环境可持续性。前者是由生产，运输，设置和迟到的罚款造成的总成本，后者是由生产和运输引起的碳排放总量。该模型在Python中编码，并通过Gurobi Optimizer求解。提供了一个数值示例来表示问题的基本特征，并显示了提出的框架的必要性。针对两种主要情况下的600和1800S时间限制进行了全面的计算研究，结果已详细阐述。本文介绍了考虑由生产和运输引起的经济和环境可持续性的概念，提出了第一个数学模型，并通过一项全面的实验研究来衡量其绩效。
人工智能是机器执行通常需要人类智能才能完成的操作的能力，例如语音识别、
人工智能是指机器执行通常需要人类智能才能完成的操作的能力，例如语音识别、决策或解决问题。人工智能系统可以接受训练，从数据中学习并随着时间的推移不断进化，从而使它们能够以高度的准确性和效率执行复杂的任务。阅读更多……… hƩps://www.teamupai.org/
使用加固学习
量子热机是一个开放的量子系统，可以在微型或纳米级处进行热量与工作之间的转换。最佳地控制这种平衡系统是量子技术和设备的应用，是一项至关重要但又具有挑战性的任务。我们介绍了一个基于加强学习的一般型号框架，以识别平衡的热力学周期，这是量子热发动机和冰箱的功率和效率之间的最佳折衷。该方法不需要对量子热机，系统模型或量子状态的任何了解。相反，它仅观察到热通量，因此它既适用于模拟和实验设备。我们基于超导量子的实验现实冰箱模型以及基于量子谐波振荡器的热发动机测试我们的方法。在这两种情况下，我们都会确定代表最佳功率效率折衷的帕累托 - 前期和相应的周期。这种解决方案优于文献中提出的先前提案，例如优化的奥托周期，减少了量子摩擦。
