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伍德赛德提交未来的天然气战略
•与其他化石燃料来源相比，由于其灵活性，可伸缩性，可靠性和排放概况，因此在澳大利亚和澳大利亚天然气中肯定了天然气的明确作用。•展示了澳大利亚在能源过渡方面的领导能力和负责任地发展国民利益的天然气项目的能力。•阐明气体为社区作为燃料来源，产品和设备的原料以及经济的积极贡献的方式。•解决与及时批准所需的天然气项目有关的持续政策不确定性，这正在破坏本地和地区能源市场。•强调澳大利亚天然气的好处，当时在一个动荡的和不确定的世界中获得安全，负担得起和可靠的能源供应越来越受到挑战。•为包括澳大利亚制造业在内的工人和企业提供确定性，以扮演汽油的中期和长期作用，以便他们可以做出决策并确定投资。•强调碳捕获和存储（CCS）是澳大利亚通过提供CCS作为服务来减少其天然气，其他行业和支持区域脱碳的排放强度的机会。•优先考虑激励大量排放行业和设施的最低成本的政策改革。伍德赛德支持该战略的所有四个目标，并将其视为相互关联的目标：为澳大利亚人提供负担得起且可靠的能源；维持我们地区的战略伙伴关系和能源安全；同时，我们的贸易伙伴脱碳和在澳大利亚脱碳。1,2澳大利亚有机会成为能源过渡中的区域和全球领导者，但必须正确地将政策制定正确，并拥有强大的澳大利亚天然气行业的机会。如果我们不正确，那么真正的风险能源开发就会停滞不前，澳大利亚将错过这些利益。气体继续在澳大利亚和全球的未来发挥作用。气体在能源混合物中的作用程度将取决于塑造未来气体需求的许多变量。随着全球人口的增加，发展中国家的能源消耗正在上升，政府必须认识到澳大利亚拥有丰富的资源来支持可再生和不可再生能源的发展。在此框架中，天然气在澳大利亚的国内和出口经济体中都具有独特的作用。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
科学报告迪拜洪水
Mariam Zachariah，Grantham研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国，乔伊斯·基穆泰（Grantham Institute），格兰瑟姆研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国克莱尔·巴恩斯（Clair Barnes），格兰瑟姆研究所 - 气候变化和环境变化，伦敦伦敦帝国帝国学院，英国伦敦帝国伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，帝国帝国，imperiage andirim in the Invorymity clanne andir i i。大气与气候科学研究所，苏黎世，瑞士曼苏尔·阿尔马兹罗伊（Almazroui），气候变化卓越研究中心（CECCR），国王阿卜杜勒齐兹大学，吉达，苏达拉阿拉伯，罗伯特·阿拉伯，罗伯特·沃塔德，皮埃尔·西蒙·拉普拉斯，cnrs，cnrs，sorbonne fimimiate，sorbonne fimimiate zy fimimiate，pacium fillimate zue fimimife维多利亚州，荷兰皇家气象研究所（KNMI），荷兰荷兰·马马马·瓦赫伯格（De Bilt），红十字会红色新月气候中心，海牙海牙（Hague德国柏林）法哈德·赛义德（Fahad Saeed），气候分析，德国柏林；天气和气候服务，伊斯兰堡，巴基斯坦弗里德里克E.
应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分
人工智能研究方法
学术诚信：所有学生必须遵守大学的学术诚信政策，该政策可在学生行为和冲突解决办公室 (OSCCR) 的网站上找到，网址为 http://www.northeastern.edu/osccr/academicintegrity/index.html。请特别注意有关剽窃的政策。您可能知道，剽窃涉及将任何其他人的言语或想法视为自己的。无论您从何处获得这些想法 - 来自书籍，网络，同学还是母亲。无论您是直接引用来源还是改写来源；如果您不是这些词语或想法的创作者，您必须清楚明确地说明它们的出处。如果您在准备任何作业时有任何困惑或疑虑，请咨询导师，以便一起完成。您还可以在 NU 图书馆网站 http://www.lib.neu.edu/online_research/help/avoiding_plagiarism/ 上查阅“避免剽窃”指南。如果出现学术诚信问题，我们的一位讲师将与您讨论；如果讨论未能解决问题，我们将把问题提交给 OSCCR。
净零社区 - 逻辑模型和数据规范
尽管表中有许多数据点，但大量只需基线数据即可。由于提供干预措施的范围有限，因此针对项目产出的报告可能很小。如果交付项目输出，逻辑模型提供了推荐的报告方法。因此，针对这些指标和输出报告的资源负载相对较低。此外，下面列出的许多数据点可能超出了此阶段的项目范围。例如，IM.32-自然基础设施最大化碳固存，需要在测量该指标之前提供自然基础设施。在这种情况下，如果没有提供此领域的活动，则不需要针对此指标的数据。在第一次每月会议上，将根据其项目计划的提交和协议确认每个洛杉矶的完整监控和评估报告指南。
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
DNA测序方法：从过去到现在
下一代测序（NGS）是用于疾病诊断的高效遗传诊断测试。尽管Sanger方法被用作基因组研究中的传统方法，但随着技术的发展，NGS方法的使用一直在增加。下一代测序的基础是由Allan Maxam-Walter Gilbert和2个诺贝尔奖获得者弗雷德里克·桑格（Frederick Sanger）开发的方法。最初，第一代测序方法在几天内完成了巨大的努力，完成了DNA的某个部分，而在今天的技术中，即使是最复杂的有机体的整个DNA也在1天内测序。第二代和第三代测序方法已开发出，成本，时间和测序准确性的提高。从这些方法获得的数据用生物信息学解释，并有助于下一代测序技术的发展。这些发展提高了人们对下一代测序与DNA或RNA之间关系的研究的兴趣，具体取决于疾病。在本综述中，详细提及了下一代测序技术的过去和现在方法，并审查了这些方法的困难和便利性。
