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Ateneo/DISAT - 用于能源存储和二氧化碳捕获/热能回收的可持续材料和工艺
当两种成分不同的溶液混合时，会释放出混合的自由能。过去几十年来，人们深入研究了这种现象，以便获取所谓的盐度梯度能。电容混合 (CapMix) 是能够获取这种能量的最早的技术之一，其工作机制基于流体电化学电池，类似于超级电容器。由于这种混合现象适用于液体和气体，因此其想法是从人为 CO2 中获取能量。ERC 资助的 CO2CAP 项目首次提出利用绿色离子液体 (IL)，即室温下的生物衍生熔盐，作为 CapMix 电池中的电解质和 CO2 吸收介质。其原理是在两个电极充电/放电期间，在 IL 中流动浓缩的 CO2 气流，交替进行真空步骤。CO2 将在电极/IL 界面处引起电荷的电双层 (EDL) 膨胀，从而将释放的混合能转化为电能。此外，我们预计，当存在热梯度以收集低品位废热时，也会出现类似的现象。本博士论文的主要研究目标包括（不一定全部）：o 设计、制造和电/电化学表征定制流体超级电容器，利用创新架构能够
只要有可能，伦敦经济学院就会使用来自可持续管理森林的纸张，并采用符合欧盟生态标签要求的生产工艺。
本期《英国航天业的规模和健康状况》分析了 2021/22 财年。尽管宏观经济挑战持续存在，但该行业表现出了非凡的韧性，自 2018/19 年以来，行业收入增长了 2.7%。与直接到户 (DTH) 部门相关的方法变化意味着整个行业的总增加值 (GVA)（该行业对 GDP 的贡献）的估计值在一段时间内无法比较。排除 DTH 可以进行这样的比较，非 DTH GVA 在此期间增长了 3.5%，而英国经济整体的 GDP 增长率为 1.3%，这证明该行业的表现优于整个英国经济。工业人口不断增加、私人投资水平持续增长、出口数据强劲、商业导向以及英国航天业不断扩大的前景，尤其是在太空经济等新兴行业，都预示着未来的增长良好。调查受访者对未来三年的积极展望进一步增强了这种乐观情绪。
适用于教学过程的人工智能
人工智能（AI）通过根据各个学生的需求个性化教育内容来改变教学过程，从而增强他们的表现和动力。Slidesai和Tome等工具促进了有效的教育资源的创造，尽管需要解决生成数据的质量和隐私。AI还可以实时适应学生的行动，使互动和沉浸式学习环境（例如模拟和教育游戏）。这些环境提供了更丰富，更实用的经验。此外，创建具有头像的多语言视频可增强可访问性和学习的自定义。但是，确保公平访问这些技术对于避免教育不平等至关重要。如前所述，AI为教育提供了多种好处，但需要仔细实施以最大程度地提高其优势并减轻潜在风险。
在6G网络中有效检索增强生成服务随机过程.pdf
目的：随机过程是电气工程研究生研究的核心课程，对于那些希望专门从事沟通，控制，信号处理和网络的人来说，必不可少的课程。主题对于其他领域（例如机器学习，财务工程，操作研究和算法设计）也非常有用。本课程的主要目的是向学生介绍对概率，随机变量和随机信号（或随机过程）的严格且相当全面的看法。课程的第一部分将从概率和随机变量的全面视图开始。将研究条件概率和期望的概念。一旦看到基础知识，我们将研究随机现象的研究中所需的重要结果，因为它们在信号和噪声的建模中表现出来，即独立性，正常性等。基于这些，我们将研究关键结果，例如中心限制定理，大量定律和收敛概念。本课程的后三分之一将专门研究重要的信号模型，尤其是所谓的广泛固定过程的理论。该课程将以对马尔可夫连锁店的介绍为结束，这些链条是建模和算法开发的通用过程。总体目的是为学生提供与随机过程相关的潜在结构，特别是作为信号和系统模型，并学习在涉及随机现象的应用中工作的主要工具。
Agrasim（农业模拟器）设施，用于对环境对
3。最小湿度最小湿度取决于植物的蒸腾速率。假设在25°C和5m²叶面积的空气温度下的最大蒸腾速率为2.5 mmol m -2 s -1，最大供应空气体积流量为1,000升干空气，这会导致相对湿度（RH）约为。60％。以较低的蒸腾速率，可以设置明显较低的空气湿度（例如10％RH）。10％RH）。
强的非线性光学过程具有非凡的极化各向异性的反感对称性损坏的二维PDPSE
©2024作者。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许使用，共享，适应，分发和繁殖任何任何媒介或格式，只要您适当地归功于原始作者和来源，就提供了与Creative Commons许可证的链接，并指示了Ifchanges。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。文章的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不允许法定法规或超过允许的用途，您将需要直接从版权所有者那里获得persermission。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
将机器学习算法集成到审计过程
摘要将机器学习（ML）算法集成到审计过程中代表了审计领域的重大进步，从效率，准确性和风险管理方面提供了可观的好处。本综述研究了ML在审核中的变革潜力，强调了其关键好处以及为充分利用其能力的挑战。机器学习算法，具有分析大型数据集和识别模式的能力，提高了审核的准确性和彻底性。传统的审计方法通常依赖于抽样和手动检查，这可能会错过异常和欺诈活动。相反，ML算法可以处理整个数据集，发现可能表明欺诈或错误的微妙模式和不规则性。这种全面的分析降低了监督的风险，并提高了审计结果的可靠性。ML在审核中的主要好处之一是其异常检测能力。ML模型可以对历史数据进行培训，以了解正常的财务行为和可能表示违规行为的标志偏差。这种检测实时异常的能力使审核员能够及时识别潜在的问题，从而减少了发生欺诈和检测之间的时间滞后。由ML提供支持的预测分析进一步增强
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
一般散射过程的螺旋状态的量子断层扫描
量子断层扫描已成为计算物理学中量子系统密度矩阵 ρ 的必不可少的工具。最近，它作为测试高能粒子物理学中纠缠和违反贝尔不等式的基本步骤，变得越来越重要。在这项工作中，我们提出了重建一般散射过程的螺旋量子初始状态的理论框架。具体而言，我们对不可约张量算子 f TLM g 执行 ρ 的展开，并通过在适当选择的 Wigner D 矩阵权重下对最终粒子的角度分布数据进行平均来唯一计算相应的系数。此外，我们还提供了生产矩阵 Γ 的新广义和散射的归一化微分截面的显式角度依赖性。最后，我们使用 Weyl-Wigner-Moyal 形式从量子信息的角度重新推导了我们之前的所有结果，此外，我们还获得了 Wigner P 和 Q 符号的简单解析表达式。