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日照突然减少对可再生能源的影响
为了应对全球变暖，能源系统正在转向使用风能和太阳能等对气候条件敏感的可再生能源发电。虽然它们的产出预计受全球变暖的影响不大，但风能和太阳能发电可能会受到更剧烈的气候变化的影响，例如核战争或超级火山爆发引起的日照突然减少情景 (ASRS)。本文评估了在 100% 可再生能源情景下，日照突然减少情景对全球能源供应和安全的影响。国家发电结构是根据全球向可再生能源过渡的路线图确定的，其中风能和太阳能合计占全球能源供应的 94%。风能和太阳能发电量是根据基线气候和大规模核交换后的日照突然减少情景确定的。虽然各国的影响各不相同，但预计在日照突然减少情景出现后的第一年，风能和太阳能发电总量将减少 59%，需要十多年时间才能完全恢复。要为每个人提供足够的能源来满足关键需求，包括水、食物和建筑物供暖/制冷，就需要国际贸易、有弹性的粮食生产和/或有弹性的能源，如木材、地热、核能、潮汐能和水力发电。
无现金经济：三个主要风险方案
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未来数字化程度如何？未来情景分析
在气候变化的背景下，许多前瞻性研究通常涵盖社会的各个领域，它们设想了可能的未来，以扩大选择范围。数字技术在这些可能的未来中的作用很少被专门针对。这些研究在一个已经缓解和适应气候变化的世界中设想了哪些数字技术和方法？在本文中，我们提出了一种情景类型学，以调查数字技术及其在14项前瞻性研究及其对应的35种未来情景中的应用。我们的发现是，所有情景都认为数字技术将在未来存在。我们观察到，只有少数研究质疑我们与数字技术的关系以及与其实质性相关的所有方面，而且没有一项一般性研究预见到当今使用的技术的突破。我们的结果表明缺乏对信息和通信技术的系统性看法。因此，我们主张进行新的前瞻性研究来展望ICT的未来。
关于下一代地球系统模型方案的观点：朝向代表性发射途径（REP）
凯瑟琳·贝耶（Kathleen Beyer）6，格雷格·博德克（Greg Bodeker）7，奥利维尔·布歇（Olivier Boucher）12，埃里希·菲舍尔（Erich Fischer）13，福斯特24,25，克里斯·伦纳德（Chris Lennard）26，塔比亚·利斯纳（Tabea Lissner），27，亚历山大4：1,21，格伦·彼得斯28，安娜·皮拉尼29.30 ，贝德斯43：44，托库塔45，
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
人类机器人协作中的流动 - 在工业场景中的多数分析和感知的挑战检测
流动或轻松的关注通常被描述为最佳体验的状态。它的特征是高水平的参与感，一种控制感和完全沉浸在活动中（Csikszentmihalyi，2000； Nakamura和Csikszentmihalyi，2002; Csikszentmihalhi，2020年）。当任务提出的挑战与个人的技能和能力相匹配时，这种状态就会出现。流与内在动机，享受和集中注意力有关，从而改善了表现和积极的体验。虽然Extensiveresearch（Nah等，2014; Stamatelopoulou et al。，2018; Dos Santos等，2018; Pearce，2005）在各个领域的流量概念上进行了进行，例如体育，教育和游戏，其在工业设置中的应用仍然相对未探索。此外，文献中有关流量经验的任务在精神上是苛刻的，这在工业任务中并不是典型的。考虑到流动在优化绩效和工作中的重要性（Csikszentmihalyi和Lefevre，1989; Csikszentmihalhi，2020），必须弥合这一研究鸿沟并探索工业环境中的流量经验（Fullagar等，2018; Beyrodt; Beyrodt; Beyrodt et et 2023;为了解决这一差距，我们在实验室工作单元中设计了一个集会任务，非常类似于工业环境。此任务涉及参与者与合作机器人（Cobot）之间的合作，以组装变速箱。这使我们能够在类似行业的人类机器人协作（HRC）任务中分析对不同挑战水平的情感和生理反应。通过调整柯伯特的生产率，我们创造了三个不同的挑战水平，这些挑战与流动研究（无聊，流动和焦虑）中的三个常见状态相对应。工业设置中的组装任务通常涉及重复和固定程序。结果，工人逐渐获得了必要的技能来熟练执行任务，从而导致其个人技能水平随着时间的流逝而差异很小。在这种情况下，影响流量经验的主要因素成为任务提出的挑战水平。工业任务的这一独特方面使我们特别研究了不同的感知挑战水平如何引起不同的反应。认识到，当感知到的挑战和技能之间存在平衡时，我们的目标是通过调整挑战水平来调整任务，以促进Cobot工人之间的流动。最近的研究（Lee，2020; Rissler等，2020; Di Lascio等，2021）探索了通过生理信号对工作时的自动检测。他们检测到流量的存在（流动与无流量）或分类流动强度（低与高）。但是，考虑到工业集会任务的具体特征，我们采取了不同的方法 - 检测到感知到的挑战水平。这种方法逻辑上符合我们调整任务挑战水平的目标。此外，处理任务的感知挑战通常比操纵流程体验本身更容易。通过我们的分析，我们已经培训了这部分是因为在挑战和技能之间达到平衡是必需的，但它本身并不足够。总而言之，我们的贡献涉及调查面部情绪估计（价和唤醒）和心率变异性，作为在工业组装任务背景下感知到的挑战水平的指标。
从1900年到2050年，Pereira等人的陆地生物多样性和生态系统服务的全球趋势和方案。 （2024）。全球趋势和方案F
图2。当地物种丰富度多样性加权变化的空间分布（DSSA）。（a）历史DSSA从1900到2015年变化（模型数，n = 5）。（b至g）未来物种丰富度在2015年至2050年的变化是由于土地使用（LU）在每种情况下单独变化的驱动[（b）至（d）； n = 5]，通过土地利用变化和气候变化（lucc）[（e）至（g）； n = 2]。所有值均基于Intermodel均值。局部物种丰富度的多样性加权变化被计算为每个细胞中物种丰富度的绝对变化除以跨细胞的平均物种丰富度。颜色尺度基于分位数间隔，而（a）至（d）和（e）至（g）的区别。地图处于等应角投影。
定义天气情况，用于基于模拟的当前和未来气候下建筑物的热弹性评估：巴西的案例研究
响应越来越严重的天气条件，建筑绩效和投资的优化提供了一个机会，可以在能源效率改造过程中考虑热弹性的共弹力。考虑到历史（2010年代），中期未来（2050年代）和长期未来（2090年代）典型的气象年份和热浪浪潮年，考虑到九种天气情况下，使用建筑物绩效模拟来评估建筑物的热弹性，以评估室内过热的风险。这样的分析基于结合六个集成指标的弹性概况。在巴西进行了一个由92座建筑物的地区进行的案例研究，并确定了改善热弹性的策略。结果反映了在气候变化背景下计划弹性的必要性。这是因为在当前条件下推荐的策略在将来可能不是理想的。因此，应优先考虑适应性设计。到2050年代，冷却能源消耗可能会增加48％，而过度过热的问题可能达到建筑物的37％。简单的被动策略可以大大减轻热应力。全面的热弹性分析最终应伴随着利益相关者的目标，可用资源和规划范围的全面反映，以及假定的不弹性的风险。