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绿色制造、智能产业推动国内增长
卡塔尔商业和工业部 (MoCI) 最近公布的《卡塔尔国家制造业战略 2024-2030》旨在采用循环经济实践，并通过智能工业推动国家向前发展。商业和工业部长谢赫·费萨尔·本·萨尼·本·费萨尔·阿勒萨尼在最近由首相兼外交部长谢赫·穆罕默德·本·阿卜杜勒拉赫曼·本·贾西姆·阿勒萨尼主持的战略启动仪式上发表讲话，强调了这一点，他还在仪式上启动了商业和工业部战略。根据卡塔尔工业部在启动仪式上分发的一份宣传手册，卡塔尔国家制造业战略以绿色制造为重点，旨在到2030年将采用循环经济实践的卡塔尔工厂比例提高到35%。同样，该战略还旨在提高卡塔尔工厂向智能工业发展的准备程度，使其到2030年达到智能工业准备指数（SIRI）的第二级。该战略的另一个关键组成部分是制造业的卡塔尔化，旨在到2030年将卡塔尔劳动力的比例从2021年的2.2%提高到3.0%。在劳动生产率方面，该战略目标是到2030年将每个工人的增加值率从2021年的1.7%提高到1.9%。为了打造具有竞争力和弹性的制造业，卡塔尔必须实现工业4.0。
面向可持续城市发展的深度学习和基于智能能源的轻量级城市电力负荷预测模型
模型来规划城市的电力调度方式，估计城市电力负荷的未来趋势，并确定将电力损耗降至最低并维持稳定供需平衡的发电量（Mahajan 等人，2022 年）。准确的城市智能电力负荷预测对于城市电网保持稳定和财务可持续性至关重要。由于企业在周日停止运营，城市电力负荷数据中的电力负荷规模在周日通常比工作日小。这导致电力负荷预测中的数据不一致。现有的多模型系统（Huseien 和 Shah，2022 年）根据各种负荷分布划分电力负荷数据集，然后为每个子集创建预测模型并提供不同的预测。然而，开发包含许多模型的模型会增加总成本，并将电力分布的共享特性分割到各种负荷分布变化中（Xie 等人，2024 年）。
智能城市的空间：用例和商业应用
智慧城市正在通过利用尖端技术来提高生活质量并优化城市运营，从而改变城市发展。这种转变的基础是三个主要支柱：移动性，连通性和可持续性。在这三个领域中，目前正在解决诸如如何监测城市地区的环境影响，增强基础设施计划或提高能源效率之类的问题。例如，通过部署物联网（IoT）传感器，城市可以实时监视空气污染物，从而实现数据驱动的政策决策并及时对居民发出警报。此外，还采用了数字双胞胎（物理城市的虚拟复制品）进行高级城市规划和有效的交通管理。5G/6G网络和人工智能（AI）系统的推出，可以通过促进快速数据传输和分析来进一步加速这些进步。这种基础设施为创新技术（例如自动驾驶汽车和远程手术）铺平了道路，这有望改变公民的福祉。
开发能源智能数据方案：寻求证据
政府希望听取能源市场参与者的看法（包括能源供应商，网络和传输运营商，以及任何其他能源数据持有人），消费者群体，潜在的第三方提供商（包括应用程序和软件设计师），贸易机构和行业群体，在此呼吁证据。我们还欢迎来自具有数据共享，能源领域，开放银行及其他地区的组织或个人的观点。我们鼓励受访者参与所有有意见的问题，但是考虑到涵盖的问题，我们不希望对每个问题做出充分回答。
设计amputees的虚拟现实肌假体训练系统
摘要：从线性经济到循环经济（CE）的过渡过程带来了许多挑战和障碍。智慧，可持续性和循环的三个核心概念需要交织和改编，以克服这些障碍。基于这种相互交织的结构，本文在宏观层面上介绍了智能和可持续的循环经济（SSCE）的概念，并在四个主要方面涉及SSCE的障碍：技术，生产者，消费者和政策。此外，对汽车行业的生态集群的中小型企业进行了研究，研究了这四个方面。模糊的Dematel方法用于揭示，分析和讨论影响和影响的SSCE障碍。发现这些SSCE障碍可以深入了解CE实践的潜在问题，这是确保实现SSCE目标机会的唯一方法是克服它们。主要结果表明，所有权问题的问题在生态群体中，缺乏政府支持和行政负担以及缺乏有效执行环境法规的问题是很难改变的因果障碍。此外，供应链合作伙伴之间缺乏集成和协作，采用无效的CE框架和CE原理的产品复杂性被归类为易于受其他因素影响的效果障碍，并且可以在短期内显示含义。此外，可以鼓励供应链合作伙伴之间的合作，以解决供应链合作伙伴之间缺乏整合和协作的解决方案，并采用了无效的CE框架。
DEMIR, Sercan、GUNDUZ、Mehmet Akif、KAYIKCI, Yasanur 和 PAKSOY, Turan (2022)。智能和可持续供应链的准备和成熟度：一个模型
云计算 用于管理整个供应链中海量数据的开放系统和同步通信系统（Antonopoulos 和 Gillam 2010；Marston 等人，2011） 网络安全 通过融合技术、流程和实践，保护网络、设备、数据和软件程序免受网络攻击（Flatt 等人，2016；Von Solms 和 Van Niekerk，2013） 大数据与分析 广泛利用从 ERP、CRM、MES、SRM 和 SCM 系统收集的数据来做出优化的实时决策（Morabito，2015；Sharma 和 Pandey，2020） 人工智能 AI 是工业 4.0 背后的大脑。人工智能算法可以优化制造运营并构建弹性供应链，从而快速响应和适应市场变化（Dopico 等人，2016 年；Lee 等人，2018 年）机器学习 ML 算法发现数据中的模式和供应链网络的成功因素，同时这些算法不断从过程中学习。结合物联网传感器和数据分析，ML 可以实时优化供应链网络（Candanedo 等人，2018 年；Diez-Olivan 等人，2019 年）区块链技术 BCT 建立了高效透明的供应链网络，可以以多种方式应用于供应链网络，例如智能合约、版权保护、小额支付、设备跟踪或身份管理（Bodkhe 等人，2020 年；Yaga 等人，2019 年）
RORγT反激动剂表明抑制IL-17a和胸腺细胞凋亡之间的边缘
气候智能农业（CSA）解决气候变化下的粮食安全问题。该研究研究了通过埃塞克维尼（ETH）市政农作物（ETH）市政农作物采用CSA实践对食品和营养安全的影响，从412个SSUC农民中采用了有目的的采样。结果表明，社会人口统计学和机构因素会影响SSUC农民的家庭消费模式和饮食状况。概率选择模型表明，农民的年龄，教育，房屋规模，非农业收入，食品每月支出，农业培训，团体犯罪和信贷访问严重影响了CSA实践的采用决策。使用边缘治疗效果的内源性转换回归表明，农场收入，非农业收入，食品每月支出，团体会员资格，雇用的劳动力和距离耕种地点的距离极大地影响了家庭食品消费。性别，婚姻状况，就业状况，年龄，家庭规模，农场和非农业收入，食物的每月支出，团体成员资格，雇用劳动力以及来自家庭的兼职劳动者人数，对SSUC农民的家庭饮食分歧状况显着影响。这些发现证实了采用CSA实践的影响的异质性。通过家庭食品消费评分（HFC）和家庭饮食多样性评分（HDDS）描述的CSA实践的积极选择，未观察到的好处是普遍的。 采用CSA实践增强了SSCU农民的食物和营养，当农民采用CSA实践时，平均治疗效果（ATT）表明。未观察到的好处是普遍的。采用CSA实践增强了SSCU农民的食物和营养，当农民采用CSA实践时，平均治疗效果（ATT）表明。采用CSA实践与SSUC农民的粮食和营养安全性成正相关，收养者分别为16％和31％的食品安全，分别为HFC和HDD。因此，在粮食消费方式和饮食多样性方面，采用CSA实践的ETH市政府的SSUC农民可能会更好。鉴于此，SSUC农民，研究人员和扩展之间的联系
建议引用：Lévesque, Maroussia (2021)：《人工智能治理范围：更智能的有益应用工具包》，CIGI 论文，第 260 号，国际治理创新中心 (CIGI)，加拿大安大略省滑铁卢
政策制定者可以直接和间接地干预，以塑造有益的人工智能 (AI) 系统。直接行动包括施加特定的公平约束以纠正有害偏见。然而，公平的相互排斥的定义阻碍了自上而下方法的可行性。在充满广泛背景变化的监管环境中，强制实施单一的公平技术实施可能会产生意想不到的后果。这个决定最好留给在实地实施 AI 系统的参与者，因为他们可以更好地掌握背景敏感因素。话虽如此，政策制定者应该（而且确实必须）像监督任何私人活动一样监督 AI 系统。促进程序保障的间接方法最容易取得成功，因为它们可以促进问责制和诚信，而不会在复杂且快速发展的 AI 领域误导粗暴干预。这些系统性干预围绕两个主题：加强使用传统监管工具的干预，并根据行业的牵引力重塑公共参与者的角色。
将建筑环境转变为聪明，可持续的生态系统
UL解决方案如何提供帮助•智能系统评级计划•智能建筑控制系统，传感器和连接的控制 - 测试和认证，用于电气安全，功能安全性，性能，性能和可靠性 - 空中软件更新 - 设计合作伙伴服务 - 设计合作伙伴服务 - UL营销索赔验证 - AI目标边缘计算特征验证和测试范围和测试范围•测试和验证范围的速度和级别的水平<-HV，HV，HV，HV，HV，HV，-HV
使用高级机器学习
在全球范围内，农业对于人类粮食，经济活动和就业机会至关重要。小麦是农业中种植最多的农作物；但是，其年产量面临着各种疾病的巨大挑战。及时，准确地鉴定这些小麦植物疾病对于减轻大坝并提高总体产量至关重要。巴基斯坦由于天气良好和生产丰富的土壤而站在主要的作物生产商中。但是，传统的农业实践持续存在，并且不足以利用技术。农业部门面临的重大挑战，尤其是在巴基斯坦等国家，是对作物疾病的不合时宜和效率低下的诊断。现有的疾病鉴定方法通常会导致不准确和效率低下，从而降低生产率。这项研究提出了有效的小麦作物疾病诊断应用程序，该诊断适用于移动设备和计算机系统作为主要决策引擎。应用程序利用了复杂的机器学习技术，包括决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM）和ADABOOST，并结合了特征提取方法，例如计数矢量化（CV）和术语频率内部文档频率（TF-IDF）。这些高级方法在诊断14种关键小麦疾病方面共同实现了99％的准确性，这对传统方法有了显着改善。该申请为巴基斯坦的农民和农业专家提供了一种实用的决策工具，提供精确的疾病诊断和管理改革。通过整合这些尖端技术，该系统可以发展农业技术，增强疾病检测并支持增加的小麦生产，从而为机器学习和农业实践的领域贡献了宝贵的创新。