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国家概况欧洲创新记分牌2024波斯尼亚...
对研发的总体投资估计约占GDP的0.3％（经合组织，2024年），但此类别中大多数指标的官方数据丢失。可用的数据表明，在波斯尼亚和黑塞哥维那的公司投资微不足道，占该维度2024年欧盟价值的0.8％。每人所雇用的创新支出是微不足道的，占欧盟平均水平的0.5％；这种薄弱的绩效反映了业务部门的吸收能力低。但是，公司在使用IT方面取得了一些进展，与2023年相比，注册的7.8％点增加了，并且在此维度上的总绩效为2024 EU水平的39.8％。实际上，提供ICT培训的企业的份额记录了积极的趋势，并且是该类别中最强大的表现指标，占2024年欧盟平均水平的60％。此外，自2023年以来，ICT专家的就业增加了9.7％，这反映了ICT行业在波斯尼亚和黑塞哥维那的增长。
在低反应等离子体环境中Cu纳米线的降解
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中，提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型，以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试，用于瑞士苏黎世市的案例研究，并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行，而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明，所提出的模型可以显着降低计算成本，而无需大多数改造维度的误差准确性。例如，改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后，重要的是，这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析，并有助于加速采用改造措施。
工程与工程技术的概况，2024
1。调查开幕：9月18日。机构可以注册并开始填写调查。如果您去年参加了，您的数据也已在电子表格中进口和使用。2。电子表格/FlatFile提交，2024年11月1日。从这一天开始，我们将每周使用电子表格数据更新预览报告，以便机构可以拥有最终的PDF数据，并在最终提交之前进行检查。我们将在此处放置上传链接[即将推出！]3。数据预览报告可用：2024年12月15日4.研究支出：对于计划向美国新闻提交数据的工程学博士学位课程的机构，我们将开始将提交给ASEE的结果与在2025年1月15日结束的调查之前提交给ASEE的结果进行比较。机构可以在2025年1月31日之前更新其数据。5。调查关闭：2025年1月31日。验证期：2月1日至3月15日。将联系机构，以回答Asee IR＆A的任何问题。7。EDMS中的初步发布数据：3月15日。EDM将显示2024个数据。机构将能够根据需要进行更新，直到2025年7月15日。在此日期之后纠正的数据将不会反映在配置文件出版物中。在此数据后提交的配置文件的数据更正将反映在EDMS中（有关数据日志的更改的注释）。8。最终2024数据：2025年8月15日。9。10。所有数据都将在EDMS中提供有关概况2024的信息，包括有关授予学位的ABET认可的非参与机构的联邦数据。按发布的数字进行的工程和工程：2025年9月。参与机构可用的出版物：2025年9月下旬。
ADA移动配置文件评估信（LOA）
在2025年2月，NCC Group对Chrome Beta（134.0.6998.4）（“应用程序”）（“应用程序”）进行了App Defense Alliance（ADA）的移动配置文件评估，并代表Google LLC（“开发人员”）根据NCC集团和开发人员之间的管理合同。评估目标是确定符合时间箱的评估中的ADA移动档案框架。ADA移动配置文件由App Defense Alliance（ADA）定义，并基于OWASP移动应用程序安全验证标准（MASVS）。有关评估的特定要求的更多具体信息，请参阅附录A。
2024农业和食品系统研究员概况
塞缪尔（Samuel）被安置在Uri Greenhouse和Botanical Center，在那里他支持URI Greenhouse Cost Center和Uri植物园。与URI大师园丁紧密合作，为旨在提升花园的整体教育任务的各种项目做出了贡献。他的努力增加了花园中的公众参与和学习机会。此外，塞缪尔（Samuel）为罗德岛（Rhode Island）农业社区的资源Uri Greenhouse Cost Center提供了重要的支持，协助运营需求和社区外展。塞缪尔（Samuel）的工作有助于促进该中心在支持农业部门的作用，并促进全州教育与可持续农业实践之间的联系。
从淀粉样蛋白原纤维到微纤维凝聚物
基于蛋白质的微纤维在生物工程和食品领域具有潜在的应用，但在微米级上保留和利用其蛋白质构件的独特纳米机械性能仍然是一项挑战。本研究通过同轴微流体纺丝果胶和 β-乳球蛋白在不同构象状态（单体、淀粉样蛋白原纤维、缩短的淀粉样蛋白原纤维，处于各向同性/向列相）下自下而上制造核壳纤维，在 CaCl 2 溶液中凝胶化。纤维直径范围为 478 至 855 μ m（湿态）和 107 – 135 μ m（干态）。它们显示出清晰的核壳横截面，但果胶-β-乳球蛋白单体纤维除外，据推测紧凑的蛋白质会扩散到果胶基质中。纤维构建块的分子取向表示为有序参数，代表果胶链和淀粉样蛋白原纤维平行于纤维轴的排列，该参数通过空间分辨率为 20 μ m 的同步加速器广角 X 射线散射 (WAXS) 计算得出。与纯果胶纤维相比，引入淀粉样蛋白原纤维作为蛋白质核心可使杨氏模量从 3.3 增加到 6.4 GPa，拉伸强度从 117 增加到 182 MPa。然而，将蛋白质核心流速从 1 mL/h 增加到 2 mL/h 会导致核心喷射螺旋弯曲、有序性降低，最终导致机械性能恶化。总体而言，与缩短的淀粉样蛋白原纤维相比，全长淀粉样蛋白原纤维对机械性能更有益。通过深入了解蛋白质构象、纺丝流速和由此产生的核壳微纤维的机械性能之间的关系，这些结果可能有助于新型纤维蛋白质材料领域。
![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
国家概况欧洲创新记分板2024 ...
卢森堡是一个强大的创新者，就框架条件而言，相对于所考虑的所有三个维度，在欧盟的平均水平上表现高于欧盟的平均水平。自2017年以来，该国的维度得分大大增长，而增长与2023年在大多数指标中是负面的，但总体而言，并不令人担忧。卢森堡在人力资源方面继续有所改善（自2017年以来+26.8％ - 点），特别是在新的博士学位毕业生（+81.1％ - 点）方面，也证实了该国研究系统的吸引力，该系统的吸引力在国际科学的共同公开范围内表现出色，在2024年的EU平均值为283.8％）。但是，与同伴国家相比，尽管在高水平上保持较高的趋势，但在高等教育和终身学习的人群中所占的份额继续遵循下降趋势。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Mirzaei Alavijeh，N.，Khezri，R.，Mazidi，M。M.等（2025）。利润基准测试和DEGR
本文介绍了一种新型的混合企业线性编程（MILP）模型，用于在瑞典的Day-Ahead（DA）电力和频率封装储备（FCR）市场中堆叠电池储能系统（BESS）。该模型包括一个详细的日历和周期电池降低和市场技术需求建模，旨在最大程度地利用电池所有者从参与DA和三个FCR市场，正常运营（FCR-N）以及FCR（FCR-D）的潜在利润，以及进行上下调查的障碍（FCR-D）。为提出全面的结果，使用一分钟分辨率的真实数据对2022年进行连续的每日优化。模拟了五种利用模式，包括参与无FCR市场（仅DA），只有DA和FCR-N，只有DA和FCR-D上调，只有DA和FCR-D下调，以及DA和所有FCR市场。对于DA和多FCR市场的收入堆叠中的最大潜在利润可能为1MW-1MWH BESS的K€708，这是没有FCR参与情况的22倍。由多FCR市场参与导致的年度退化占电池容量损失的1.7％。考虑优化问题中的退化会使衰老减少29％，而不会对利润产生重大影响。所提出的模型可以作为评估电池操作策略和算法的盈利能力和可持续性的基准。