XiaoMi-AI文件搜索系统
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完全自主的机器人浮子遵循室内游行路线
•每个团队必须完成测试游行清单项目1-6，以确保所有机器人车辆符合规格和功能要求。最大允许进行5次尝试•在测试游行清单上将项目1-6传递后，将给出一个编号的标志•不完全满足测试游行清单项目1-6的游行要求的团队将获得一个字母的标志并允许竞争，尽管在法官的评估中会考虑满足要求的能力。每个团队成员必须清楚地解释他/她的角色•法官将在整个比赛中采访团队成员•将有两个（10+2 = 12分钟）游行。
使用变压器和GNN集成在智能物流中增强机器人路由
智能互动。一些研究集中于利用自然语言命令来指导机器人路径计划，采用变压器模型实现多模式数据对齐，以提高路径计划的效率（Bucker等，2022）。此外，关于机器人在环境中机器人的相互作用和发展轨迹的讨论，提出了一个强调人类生活空间内整合和服务提供的路线图，从而为路径计划和环境互动提供了新颖的见解（Cai等，20211）。此外，研究集中在机器人运动控制上，利用变压器模型促进了人形机器人的有效运动，并在路径计划和智能控制领域的潜在应用（Radosavovic等人，2024年）。人工智能在社交媒体和计算中的应用还阐明了路径规划与社交计算的交集。
航路空中交通管制的认知任务分析 - ERIC
摘要 项目第二阶段扩展了数据收集和分析程序，以开发航路空中交通管制 (ATC) 专业知识和技能发展模型。通过记录五位有工作超负荷问题的专家的动态模拟器 (DYSIM) 表现来收集新数据。对专家管制员进行了深入采访，以阐述和验证心理模型。分析了联邦航空管理局关于操作错误的数据。进行了扩展的文献综述，以将研究结果与现有文献相结合。开发了一个精心设计和完善的心理模型和任务分解。心理模型的结构既暗示了管制员用于组织 ATC 知识的概念框架，也暗示了在工作中应用知识的策略。任务分解导致列出并验证了 12 项任务。策略使用分析表明，专家倾向于使用更少的策略、更多种类的不同策略、更多的工作量管理策略以及随上下文变化的策略使用。开发了关键 ATC 构造之间相互关系的工作模型。修订后的工作超负荷关键线索列表表明，参与者认为焦虑和沟通错误是超负荷情况正在形成的最重要线索。在教学内容、排序、媒体传递和培训环境方面确定了培训影响。（附录包括以下内容：57 个参考文献列表、术语和缩略词词汇表、策略词汇表、验证研究时间表、策略列表和验证访谈、DYSIM 超负荷问题解决的回顾性协议、工作超负荷问卷和 DYSIM 超负荷问题解决的错误列表。）（YLB）
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
牛津郡网零路线图和行动计划更新日期
1。支持碳中性牛津郡的目标，加速碳负面的未来，未来的牛津郡合作伙伴关系（FOP）委托制定了该县的路线图和行动计划，以确定牛津郡地方当局可以共同行动的领域，以将进步加速到净零。2。由此产生的牛津郡净路线图和行动计划1将部门途径列出了净净净（具有2030年，2040年和2050年的里程碑），与“牛津郡”领导FOP认可的“牛津郡”场景“在通往零碳牛津郡（PAZCO）零的途径中认可的方案”的场景2，并推荐了一系列15级的intim contion for Serion 15优先级别的方案。3。在2023年3月的会议上，FOP认可了路线图和行动计划，并同意分阶段交付已确定的联合行动的方法，以反映现有的资源和资金。4。本报告概述了牛津郡向净零的进步，以及第一阶段工作计划的开发和交付的最新信息。使牛津郡的净零过渡
具有抗菌和可生物降解特性的ZnO /聚羟基丁酸复合材料的绿色合成途径< /div>
由于它们具有出色的机械品质，疗法稳定性以及充当碳二氧化碳，氧气和芳香化学物质的有效障碍的能力，因此基于合成石化的聚合物的需求更大。，基于石化材料作为包装材料的合成聚合物选择的主要因素是其广泛的利用可用性和相对较低的成本。合成基于石化的聚合物的抽签是，尽管它们在包装材料中广泛使用，但它们的生物降解性差，使它们成为使用后的重要垃圾来源。大量极其有害的排放，堆肥问题以及二氧化碳周期的变化是这种环境威胁的主要原因。6此外，由于社会事务的局限性和技术困难，在许多国家中很少回收丢弃的包装塑料，从而导致大量使用的用过的塑料材料要么倾倒在垃圾填埋场中，要么添加到周围的环境周围的垃圾中，最终使环境平衡了环境平衡。因此，这种现象吸引了许多研究人员的兴趣，这些研究人员致力于创建活跃，可持续的包装材料。因此，除了保质期，成本和保护外，包装设计还应考虑用户友好和环境可持续性。因此，检查由自然降解聚合物制成的包装材料引起了更多的关注。这是向更绿色，更可持续的世界迈进的基本运动。在可生物降解的生物材料中，多羟基烷烃（PHAS）吸引了特定的注意。PHA是热塑性，生物相容性和羟基衍生脂肪的可生物渐变微生物聚合物
服务中央主任的新路线图......
以摆脱人力资源紧张的军队医疗和更新的医院容量为基础，提供全面、一致和协调的医疗保健服务，适应和平时期和大规模行动；一家医疗用品供应商继续对其整个生产链进行现代化改造；随着陆军卫生学院的成立，军事医学的身份大熔炉将带来新的培训，它将汇集监测、专业知识、研究和创新的所有技能，目的是保持军事医学的卓越性。
添加摩擦搅拌沉积：变形处理路线Tometal添加剂制造
经典的金属制造和连接涉及两种不同的途径：一条基于熔化和结合；其他利用塑性变形。要用所需的几何形状制造金属组件，配偶工程师可以加热并融化金属，将其倒入具有预定层形状的模具中，然后通过冷却使其在模具中凝固。这是铸造过程[1]。替代，当金属保留在固态中时，可能会将金属按或将金属锤成所需的形状。这是锻造过程[2]。在铸造更能产生较大且复杂的形状时，宽容会导致改善的机械性能，例如更好的延展性，更高的产量和拉伸强度以及较长的疲劳寿命。加入两个金属工件，材料工程师可以使用弧[3]，煤气
V2G能源网络中电动汽车的联合路线选择和充电排放计划
摘要 - 感谢二氧化碳的优势，预计有望继续增加。通常，它们通过由电网或可再生工厂提供动力的充电站进行充电。由于电网和可再生工厂之间电力价格的潜在差异，EV可能会在由可再生工厂提供动力的充电站购买电力，然后将电池中的盈余能量拆除到网格中，以获得利用并增强了整体可再生能源利用。在这项工作中，我们旨在优化路线的选择和充电/排放计划，以提高电动汽车的整体经济利益，并考虑到限制，包括由可再生能源的间歇产生引起的时间变化的能源供应，可再生能源的电源，充电站的充电堆和电动汽车的旅行延迟可容纳。首先，时间扩展的车辆到网格图旨在对目标和相关的约束进行建模。然后，我们将基于AI的A*算法应用于每个EV的k-差路径。最后，提出了一种联合路由选择和充电/放电算法，即，k-毛病路径 - 界路由路由 - 安排套件（KSP-JRS）提议通过在时间约束下从能量排放中最大化其收入来最大化电动汽车的总成本。使用TherealTraffimaParoundSantaclara，加利福尼亚州进行了评估。该研究具有不同数量的测试EV，显示了所提出算法的可行性和优越性。
致密化 HKUST-1 整体材料是实现高体积和重量储氢容量的途径
摘要：我们目前正在见证氢 (H 2 ) 经济的曙光，H 2 很快将成为供暖、运输以及长距离和长期储能的主要燃料。在众多可能性中，H 2 可以作为加压气体、低温液体或通过吸附到多孔材料上的固体燃料储存。金属有机骨架 (MOF) 已成为在体积和重量基础上具有最高理论 H 2 储存密度的吸附材料。然而，将 H 2 用作运输燃料的一个关键瓶颈是缺乏能够将 MOF 塑造成实用配方同时保持其吸附性能的致密化方法。在本文中，我们报告了对 MOF 数据库进行高通量筛选和深入分析以找到最佳材料，然后合成、表征和评估用于 H 2 储存的最佳单片 MOF（mono MOF）。致密化后，当部署在温度-压力组合（25-50 bar/77 K → 5 bar/160 K）波动气体输送系统中时，这种单分子 MOF 在 50 bar 和 77 K 下储存 46 g L − 1 H 2 ，在 25 和 50 bar 的工作压力下分别输送 41 和 42 g L − 1 H 2 。与基准材料相比，这种性能意味着输送 H 2 气体的工作压力要求降低了 80%，与压缩 H 2 气体相比降低了 83%。我们的研究结果代表着高密度材料在体积 H 2 存储应用中迈出了实质性的一步。■ 简介