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离岸可再生能源分区计划分区计划分配葡萄牙海床，以供离岸风电场
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人工智能伦理：悠久历史和近期的关注
一部名为《RUR》的电影，讲述了自动化生物反抗人类的故事。艾萨克·阿西莫夫的“机器人三定律”8 后来扩展为“机器人四定律”，引起了几十年的争论。即使是一份涉及人工智能的电影名单 9 ，也因其对人机交互的处理而令人印象深刻：《大都会》，1927 年上映；《地球停转之日》，1951 年；《2001：太空漫游》，1968 年；《西部世界》，1973 年；《星球大战》，1977 年；《战争游戏》，1983 年；《终结者》，1984 年；《霹雳火》，1986 年；《星际迷航：世代相传》，1994 年；《黑客帝国》，1999 年；《人工智能》，2001 年；《我，机器人》，2004 年；《机器人总动员》，2008 《机器人与弗兰克》（2012 年）；《机械姬》（2015 年）；《银翼杀手 2049》（2017 年）；还有许多其他。同样，电视和流媒体电影也大力探讨了这些主题。10 从某种意义上说，学术兴趣在关注伦理问题和人工智能方面正赶上流行文化。
年度报告（2017-18） - Jamia Millia Islamia
我非常高兴地呈现贾米亚米利亚伊斯兰大学 (JMI) 截至 2018 年 3 月 31 日学年的年度报告。2017-18 年度报告介绍了大学成就和全面发展的数据和统计。该报告全面汇总了不同院系和教学研究中心在此期间开展的课程、课外和课外活动。贾米亚米利亚伊斯兰大学是一所经 NAAC 认证的顶级中央大学，获得“A”级认证。它已成为一个多层次的教育体系的集合，涵盖教育的各个方面 - 学校教育、本科、研究生和硕士/博士研究课程。在 2018 年国家机构排名框架 (NIRF) 中，贾米亚米利亚伊斯兰大学在 780 所大学中排名第 12 位，在包括印度顶尖技术和非技术机构的总体排名中排名第 19 位。管理研究中心排名第 34 位，建筑学院排名第 8 位，法学院排名第 6 位。在新德里 Vigyan Bhawan 举行的特别仪式上，Jamia Millia Islamia 被授予“2017 年国家 Gaurav 奖”。JMI 已跻身全球 1000 强机构之列。它在著名的《泰晤士高等教育》 (THE) 世界大学排名中位列 801-1000 位，在全球 1250 所大学中名列前茅。JMI 已位列 751-800 位
3D Biotisk作为建模卵癌的创新方法
鸡蛋癌的摘要是一种异质性疾病，具有复杂的肿瘤微椅。愈合是通过一种刺耳的干预进行的，然后进行了化学疗法。康复的主要挑战是获得的墙化学。为了准确研究卵子癌进展的机制，到目前为止，最常用的是2D细胞培养物和动物模型。最近的研究表明，3D培养物适合研究卵子癌生物学和药物作用的测试。Modern Giac Technola，例如3D Biotisk，允许漫画结构的构建和3D细胞模型的创建，这是对肿瘤自然结构的更好近似。3D单或Koculture更适合于检测新蛋白质靶标和对药用效应的高性能筛查。复杂的3D培养物的发展将有助于更好地了解卵子癌并确定更有效的药物影响。关键词：3D Biotisk，全文的3D模型，入侵，ME等级，卵子癌，球体
药物发现与开发中的人工智能-IJRPR
电动汽车（EV）通常由于其高能量密度，缺乏记忆效应，寿命长以及多次充电和排放能力而使用锂离子（Li-ion）电池。改变天气状况和健康状况不佳的主要原因之一是汽车排放量急剧增加。此外，与天气有关的风险和供应链问题还影响可再生能源，包括太阳能，风能和生物燃料。电动汽车提供的能量（存储在电池中）是一种消除污染物和不确定性的有吸引力的方法。运输行业的脱碳化取决于范围更大，安全性和可靠性的高级电动汽车（EV）的创建和采用。然而，随着时间的流逝和使用，环境退化问题以及寿命终止的重复使用，容量降解会极大地阻碍锂离子电池的使用。平均正常运行6。5年后，电动汽车的电池容量将降低约10％。找到一种可靠的方法来预测剩余生命（RUL）和监控能力降解是一项艰巨的任务。在实际使用中，锂离子电池通过经过许多充电和放电周期逐渐失去容量，直到它们达到生命的尽头（EOL）。保质期的标准定义是额定容量的70％或80％。使用末端后电池容量较快降低，这会影响电池性能甚至会损坏电池的性能。有了这些知识，电动汽车所有者可以做出明智的决定以避免电池故障。如何预测未来的能力和RUL，以及如何传达围绕预测值的不确定性水平，是电池管理系统（BMS）涵盖的主题之一。由于电池容量降解的轨迹是复杂的，而且非常非线性，因此很难对容量和RUR进行准确的预测。使用ML预测电动汽车电池寿命有很多好处。它可以帮助电动汽车所有者更好地计划旅行并避免电池耗尽。此外，它可以帮助电动汽车制造商创建更长的电池并开发可减少电池损坏的充电技术。在这项研究中，使用ML随机孔，决策树，XG提升，KNN和天真的贝叶斯算法来预测电动汽车的电池寿命。使用机器学习预测电池寿命会提出许多道德问题。一些最重要的是准确性，公平性，客观性和问责制。