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支持农作物和牲畜系统的农业气象
大气数值模型和再分析为各种应用生成了宝贵的天气和气候信息。其中，农业从所提供的数据中获得了相当大的附加值。这些数据允许创建情景和/或集合，以评估源自气候和植物生产方面的复合不确定性。在这项工作中，我们使用两种大气产品和 AquaCrop 模型来研究 2015 年夏季波河谷农业生产对气候条件以及作物类型和灌溉方法的影响和敏感性。这两个产品是一组使用天气研究和预报 (WRF-ARW) 模型的 3 公里分辨率免费模拟，用作灌溉用水需求的情景，以及 6 公里 COSMO-REA6 再分析，提供大气参考数据集。AquaCrop 模型仅强制使用波河谷的农田网格点，我们测试了作物模型对初始土壤水分、灌溉管理、土壤和作物类型等参数的敏感性。初步结果表明，对于小麦而言，产量反应取决于气象输入数据，COSMO-REA6 产量高于 WRF-ARW 产量，并且取决于土壤中的粘土含量。此外，AquaCrop 输出的物理集合（每日水通量、土壤水分和作物产量）将与哥白尼 2015 年的季节性预报产品进行比较
液化空气集团获得欧盟支持开发首个大规模...
液化空气集团执行委员会成员、创新主管 Armelle Levieux 表示：“氨裂解和氢液化技术的结合为支持全球氢市场的增长提供了额外的解决方案。我们欢迎欧盟委员会对我们的 ENHANCE 项目的支持，该项目有助于在欧洲建立可行的可再生和低碳氢供应基础设施。根据我们的 ADVANCE 战略计划，该项目支持液化空气集团对能源转型的承诺，低碳氢在工业和交通脱碳方面发挥着关键作用。ENHANCE 支持欧洲实现碳中和的宏伟目标”。
用于支持选择特定航空航天应用的最佳增材制造工艺的比较框架
摘要 ：增材制造 (AM) 是一项尖端技术，可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻，这将对飞机燃料消耗产生积极影响，并且具有很高的设计自由度。因此，许多航空航天公司都在考虑实施 AM，这要归功于这些好处。因此，本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此，通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据，并与二手数据进行交叉引用，以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术：激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD)，认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架，帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
基于人工智能的课程规划软件，用于支持能力提升
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程，也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今，课程计划也经常使用标准软件（例如学习或内容管理系统）创建。显然，这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持，这些软件系统不仅可以促进日常任务，还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念，以支持基于能力的学习。通过该软件，教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容，而不会失去教学自由。通过各种用户场景，展示和解释了该软件的可能性。最后，本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识，以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
支持HB 6920的证词
这就是为什么我们的家庭不懈地努力与医学专业人员建立关系，在大学和培训计划中讲话以促进理解的原因。我们不想被视为对手 - 我们希望成为确保为我们亲人提供最佳护理的盟友。H.B. 编号 6920是弥合这一差距的关键一步。 通过实施特定于患者的紧急护理方案，我们可以帮助确保患有罕见疾病的人在最重要的情况下获得适当的，知情的护理。H.B.编号6920是弥合这一差距的关键一步。通过实施特定于患者的紧急护理方案，我们可以帮助确保患有罕见疾病的人在最重要的情况下获得适当的，知情的护理。
海洋和沿海生态系统服务的经济估值是否支持政策制定者？系统的审查以及剩余的差距和挑战
随着生态系统方法的越来越多地是可持续发展政策不可或缺的一部分，海洋和沿海生态系统服务（ESS）的经济估值已与告知决策过程的信息有关。通过包含书目计量，网络和内容分析的综合方法，该综述旨在分析在海洋和沿海ESS经济估值中，科学文献的进化趋势，主要的研究簇以及科学文献的研究差距。文献计量结果表明，研究领域正在经历不断发展的积极趋势，并且代表了一个具有挑战性的研究主题。从网络和关键字共发生的覆盖可视化中，研究结果全面解决了关键的与策略相关的问题。在内容分析中，对对科学研究产生最大影响的研究使用的估计ESS和经济评估方法进行了检查。发现，尽管研究提供了有价值的数据和见解，但由于上下文相关性和偏见问题，它们在决策中的实际适用性是有限的。总体而言，审查强调了对更好地为现实世界政策决策提供范式转变的需求，从而确定海洋空间规划（MSP）过程是在未来的研究和政策实施中弥合这些差距的关键框架。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
KPI定义和支持证据可能会发生变化。
Supporting evidence: - Description of product or process with specified performance characteristics/ physical parameters/ functionalities demonstrating novelty (new or significant improvement) of the product/process - Declaration demonstrating link with a specific KIC KAVA (indication of the specific output of KIC KAVA(s)) and financial proof of the KAVA investment in the innovation development - Documented proof such as an invoice or an online sales record demonstrating that the purchases totaling to at least客户已经制造了10k€。
支持HB 6928的证词 - 康涅狄格州大会
代表康涅狄格州保护选民联盟（CTLCV），这是一家全州环境非营利组织，致力于保护康涅狄格州的空气，土地，水和气候，我们为HB 6928的大力支持提供了这一证词。该法案将使市政当局单独或集体建立市政电气聚合计划，从而增加消费者选择，降低电力成本，并加速过渡到更清洁，更可持续的能源未来。