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b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
热带卷心对冰微生物物质高度敏感
热带卷心从深对流核向外流动（Deng等，2016）或原位形成，从地球表面吸收了长波辐射，并在较冷的温度下重新散发出来，从而降低了外向的长波辐射和加热大气层（Hartmann等人，Hartmann等，2001年）。在全球气候模型（GCMS）中的cirrus表示差异（源自多样化的模型动态和物理参数化）是限制热带和云气候反馈的长波辐射预算的不确定性的主要来源（Sherwood等，2020）。在这里，我们量化了热带长波云辐射效应（CRE）的可变性，这些变化源于一组全球防暴模拟（GSRMS）模型微物理学的差异，并且我们确定了改善冰球物理学和更真实地模拟的热带热带cirrus的重要途径。
通过溶剂铸造方法M. Shobana 1和R. Parthibarajan 2 1 a
摘要这项研究工作的目的是制定磷酸西他汀磷酸盐的快速口服膜来治疗糖尿病。使用膜形成聚合物HPMC E 15和HPMC E 50 CPS和PEG和PEG和丙烯类乙二醇作为增塑剂，使用溶剂磷酸盐的快速溶解膜是制备的。评估了所有制备的薄膜的重量变化，厚度，折叠耐力，伸长率，拉伸强度，药物含量，在 - 维特罗崩解时间，体外溶解测试，SEM分析和稳定性研究中。所有结果都令人满意。在所有配方中，F3分别在3分钟内分别释放了20秒和99％的药物。基于上述结果，可以得出结论，磷酸西他汀的快速溶解口服膜可能会产生快速作用，从而通过避免第一个通过效应1来增强吸收1。
释放替代性争议解决机制（ADR）来解决网络空间中出现的复杂法律技术问题，聚焦电子商务和知识产权
摘要：网络空间的快速发展带来了许多法律和技术挑战，通常需要创新的解决方案才能有效地解决争议。数字时代的迅猛发展带来了一个充满活力的网络空间，充满了错综复杂的法律和技术挑战。在线互动和知识产权变得越来越普遍，这就是为什么在这个虚拟领域中会出现纠纷和冲突。要应对这些多方面的复杂性，需要超越传统法律范式的创新争议解决方法。替代性争议解决 (ADR) 作为一种引人注目的解决方案应运而生，它提供了一种多功能的工具包来解决将错综复杂的法律考虑与复杂的技术维度融合在一起的争议。通过深入探究其方法论，探索其优势和局限性，并解决将技术专长融入争议解决过程的问题，我们为深入了解 ADR 如何不仅弥合法律与技术之间的差距，而且还推动不断发展的网络空间领域争议解决机制的发展铺平了道路。本文探讨了 ADR 方法（例如调解、仲裁和谈判）在解决在线环境中复杂纠纷的适用性，重点关注电子商务和知识产权领域。通过分析法律框架和实际影响，本文强调了使用 ADR 解决数字环境中出现的复杂纠纷的好处和挑战。
对用于解决组合优化问题的 CIM 算法进行基准测试 姓名：○ Gneiting Clemens (1,2)、Khoyratee Farad (1) 和 Rinaldi Enrico
对用于解决组合优化问题的 CIM 算法进行基准测试 姓名：○ Gneiting Clemens (1,2)、Khoyratee Farad (1) 和 Rinaldi Enrico (1,2) 日本理化学研究所实验室：(1) 先驱研究集群、理论量子物理实验室
香气对健康大学生解决问题活动期间脑电图波和血压的影响：跨部门
结果：该研究包括55名大学生（38名男性，17名女性），平均年龄为19.46±1.004岁。脑电图的变化，包括α波（n = 55），解决问题活动期间的β波（n = 55）和暴露于薰衣草香气期间的theta波（n = 55）。使用Fischer的OXACT检验分析了EEG的变化，结果具有统计学意义（P值<0.001）。在香水暴露期间收缩压（SBP）的平均值±标准偏差（SD）（110±11.82 mmHg）与解决难题（123.44±15.97 mmHg）的平均值（p value = 0.048*）明显降低（123.44±15.97 mmHg）。在香水暴露期间（74.44±11.27 mmHg）与解决难题（74.40±12.92 mmHg）的平均舒张压（DBP）的平均值（DBP）略高，但并不统计学意义（p-value = 0.516）。
一种解决希尔伯特空间中取消收集操作员家族的分裂固定点问题的算法方法
由于{x k n}是有界的，因此存在{x k n}的子序列{x k n j}，带有x k n j jp∈H。另外，从（3.17）和（3.22）中，{u k n}和{w k n j}的{u k n j}和{w k n j}的{w k n}分别分别弱收敛到p。通过t j -i的非封闭性原理，j = 1，2，。。。，n在0和（3.19），我们有p∈F（t j）= c，j = 1，2，。。。，n。另外，由于a j，j = 1，2，。。。，n是有界的线性操作员，我们有A J x k n j a j p。因此，通过在0和（3.17）时使用s J -i的脱粒度原理，我们得到a jp∈F（s j），j = 1，2，。。。n。因此，我们得出结论p∈△。接下来，我们表明lim sup n→∞dkn≤0。的确，假设{x k n j}是{x k n}的子序列，然后从z = p u和应用（2.1）的事实中，我们推断出该
批判性思维和数学问题解决技能...
抽象学生的差异批判性思维和数学解决问题的能力是由各种变量引起的，包括以教师为中心的学习和无效的学习模型。为了提高学生的批判性思维能力和数学解决问题能力，需要使用适当且独特的学习策略。这项研究的目的是在学校学媒体的帮助下确定混合学习模型对学生的批判性思维和数学解决能力的影响。这项研究使用了精心设计的实验设计作为研究方法。本研究中使用的人群都是SMK-SMTI Bandar Lampung的X级学生。这项研究中采用的样本技术是群集随机抽样，因此X ki 4级作为实验组，X ki 1级作为对照组，每个组由28名学生组成。本研究中使用的工具是对批判性思维技能的测试，数学解决问题技能的测试和文档。使用描述性数据分析和推论分析的数据分析技术。假设检验的形式是单向多变量分析（单向MANOVA）检验的形式。关键字：混合学习，批判性思维技能，数学解决问题技能，基于分析结果，1）批判性思考的技能与解决两组学生之间数学问题的技能之间存在差异； 2）技能在与学校教学辅助的混合学习模型和接受常规学习模型治疗的小组中进行批判性思考的技能有所不同； 3）解决了通过辅助辅助的混合学习模型和接受常规学习模型治疗的小组治疗的小组之间的数学问题的技能差异； 4）混合学习模型对学生的批判性思维技能和数学问题解决的影响。
分析复杂问题解决运动情境中的信息处理、决策和视觉策略
本研究旨在分析不同专业水平（专家、中级和新手）拳击手（法国拳击）在模拟和视频问题解决情境中的信息处理、决策和视觉搜索活动，这些情境复制了自然任务要求。受试者被安置在一块屏幕前，屏幕上从正面拍摄的拳击手被视为对手，他做出不同的拳击动作，他们必须根据先前学到的反应通过操纵杆做出反应。进行了两个实验。第一个实验用于分析受试者在复杂程度各异的情况下的反应。在每种情况下，对手都会采取不同的行动（进攻、开局和佯攻）。在简单情况下，受试者只需对一种动作做出反应，而在复杂情况下，他们必须对多种动作做出反应并选择适当的反应。分析了反应准确性和反应时间。结果表明，各组之间的差异只发生在复杂情况下。专业拳击手的反应更准确，但所有组的反应时间相同。该实验还用于选择第二个实验中保留的适当序列，在该实验中，在测试期间使用眼动记录仪（Nac Eye Mark recorder V）分析拳击手的视觉行为。空间（性质、数量、视觉注视频率和扫描路径）
开发用于量子应用的超导单光子和光子数解析探测器
基态和电子激发态之间的能隙。在超导基态，电子配对为超导电荷载体，称为库珀对 [3]，由于声子发射/吸收引起的弱引力，其结合能为 2 Δ。当超导体吸收能量时（例如来自足够高能量的光子），库珀对会分解为从基态激发出的电子，称为“准粒子”。通常，准粒子激发的超导能隙 Δ 比光子的能量（meV 对 eV）小几个数量级。因此，可见光或近红外波段的单个光子可以产生数百或数千个准粒子激发。计算单光子吸收事件后准粒子激发的数量已被证明是一种成功的检测方法，可用于超导隧道结 (STJ) 和动能电感探测器 (KID)。计算准粒子激发的另一种方法是使用基于微量热计的能量分辨探测器，例如过渡边缘传感器 (TES)，它可以用灵敏的温度计测量单光子吸收后的温度变化 [4]。最后，当电流密度超过电流密度的“临界”值 J c 时，超导材料在固定温度下的特性切换已被利用来实现超导