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在建筑环境中加速可持续性
阿德莱德大学是位于澳大利亚阿德莱德的高等教育和创新机构。它是著名的八人组的成员，由澳大利亚顶级研究密集型大学组成。阿德莱德大学一直从受人尊敬的国际评估中获得高评级，这证明了其对学术卓越的承诺。它提供了一系列的本科和研究生学位课程，并非常重视研究。学生可以从各个研究领域中进行选择，包括会计和金融，农业，食品和葡萄酒，联盟健康，动物和兽医科学，建筑，艺术，生物医学科学和生物技术以及商业。他的大学以成为其国家，国家和世界的未来制造者而自豪。 它具有通过当代教育和卓越研究来创造有意义的变革的坚定承诺。 该机构旨在满足其本地和全球社区不断发展的需求，同时运用庆祝其自豪历史的可靠价值。他的大学以成为其国家，国家和世界的未来制造者而自豪。它具有通过当代教育和卓越研究来创造有意义的变革的坚定承诺。该机构旨在满足其本地和全球社区不断发展的需求，同时运用庆祝其自豪历史的可靠价值。
在...中整合人工智能素养模块
人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势，建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力，还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此，在建筑教育中，培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养，这种方法既包括理论知识，涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用，也包括实际动手经验，例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明，学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解，例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明，学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题，并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性，并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、人工智能素养、建筑教育
加速化石燃料时代的终结：人类和行星健康的必要和机会
在其出色的铅文章中，“由气候变化引起的免疫介导的疾病 - 相关的环境危害：缓解和适应”，Agache等。（1）生动地描绘了人类免疫系统如何因气候变化而失调。他们的及时审查是在COP28结束后不久的吉祥时刻发表的，即联合国第28个联合国（联合国会议），以协商全球对气候变化的反应 - 根据联合国气候变化的行政部长西蒙·斯蒂尔（Simon Stiell）的说法，这标志着“化石燃料时代的终结”。在COP28上，全球领导人致力于2030年，并在2030年和“从化石燃料过渡”中进行三重可再生能源生产。这并不是太早了，鉴于2018年领先的气候科学家 - 通过气候间的面板
在尼日利亚农村将电子活动与迷你网格整合。Docx
●SIPA教师顾问，Christine Capilouto教授对Capstone项目的指导和监督。●尼日利亚的农村电气化机构（REA）在我们在尼日利亚逗留期间的热情款待 - 安排对Petti和Toto的现场访问，提供他们对迷你网格的见解，并将团队与其他利益相关者联系起来。特别感谢David Otu的勤奋努力和与REA的有效沟通，以确保富有成效的国内访问。●哥伦比亚大学的国际公共事务学院（SIPA）提供了有关旅行物流的财务支持和指导●尼日利亚政府的专家和从业人员，非营利组织，公司和多边组织以及学术界，并咨询了学术界，以分享他们的宝贵知识和专业知识。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
从文本说明中生成人类运动
由于其广泛的应用范围，从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是，只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑，这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务，鉴于人类习惯的文本描述。由于文本，场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求，此任务提出了挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新方法，将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题：（1）目标对象的语言接地和（2）以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础，我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成，我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型，以专注于目标对象，从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比，我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。
将二氧化碳去除到公司气候行动
包括造林，造林和恢复，土壤碳，去除生物炭，增强的岩石风化，bioccs，直接空气捕获，海洋碱度增强以及其他去除技术或开发中的混合方法。9从开始时，应为更高的耐久性卸下措施，持续效果，并在数千年的时间内测量耐用性。保持净零余额将需要与耐久存储的持久排放的持久排放相似。
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
工程II：机器人技术 - 设计，建筑和操作
●确定机器人的各个部分。●确定机器人的目的。●讨论不同类型的机器人控制系统。●定义术语“自主”和“远程处理”机器人。●在设计过程中考虑机器人的目标。●确定并考虑设计机器人（例如功能成本，安全性和道德）所涉及的不同因素。●使用CAD软件设计和模拟机器人机制。●安全操作机器人。●确定用于构建机器人的物理零件。●安装使机器人起作用所需的物理和电气组件。●组装机器人。●故障排除和维修机器人。●编写一个简单的程序供机器人执行任务。●编程机器人使用传感器的信息来控制其物理输出。●调试和完善机器人程序。●确定无人机和其他非驾驶飞机的用途。●解释AI和ML在机器人技术中的一些关键应用。●识别AI在机器人技术中的用途。
校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词