材料研究学会研究生金奖,材料研究学会,2017 年秋季年会美国国家科学基金会 Vizzies 科学可视化奖,Octobot 摄影作品大众选择奖,2017 美国国家科学基金会研究生研究奖学金,2012-2015 乔治 H. 米切尔学术卓越奖,德克萨斯大学奥斯汀分校,2012 德克萨斯大学奥斯汀分校学院理事会月度本科生研究员,2012 德克萨斯大学奥斯汀分校本科生研究奖学金,2011 初级研究员,德克萨斯大学奥斯汀分校初级研究员荣誉计划,2009-2012 大学学者,德克萨斯大学奥斯汀分校考克雷尔工程学院,2009 和 2010德克萨斯大学奥斯汀分校,2007 年至 2012 年十个学期中的九个学期
▪完成研究生申请(https://www.rit.edu/emcs/ptgrad/apply)▪掌握物理科学或工程认可的大学或学院的学士学位(或同等学历)。▪从所有先前完成的本科和研究生课程工作中提交官方成绩单(用英语)。▪最小累积GPA为3.0(或同等)。▪提交GRE的分数,最低要求(口头),156(定量)和3.5写作。▪提交当前的简历或简历。▪提交个人教育目标的个人声明,该声明专门针对研究兴趣。▪至少提交两个学术和/或专业建议信。▪国际母语不是英语的国际申请人必须从TOEFL,IELTS或PTE提交分数。最低toefl得分为100(基于Internet)。最低雅思得分为7.0。英语英语者或从美国机构获得的学位提交的成绩单的英语测试评分要求。
《欧洲AI法案》(2024/1689)自2024年8月1日起就一直有效,并规范了欧盟(EU)的人工智能(AI)的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此,从2025年2月2日起,禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备,Autoriteit Persoonsgevens(AP)询问感兴趣的各方(公民,政府,企业和其他组织)及其代表寻求需求,信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日,AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中,我们解决了第六次禁止:在工作场所或教育机构领域的情感识别系统(禁令F)。稍后,我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求(附加)输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款,直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务,在AP内建立了算法监督协调部(DCA)。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。
关于钠离子环境报告的信息很少(Liu 等人,2021 年;Peters 等人,2021 年)。因此,本研究的目的是评估钠离子存储技术的环境方面。因此,通过本研究对特定的钠离子电池进行生命周期评估 (LCA)。该论文的具体范围是从摇篮到大门的角度研究 1 kWh 生产的电池储能。结果将通过价值链中排放的分解来呈现,包括材料、运输和能源影响。同时还展示了电池材料影响的划分。对于评估的电池,假设它用于千兆级生产(每年生产 1 GWh 的电池存储)。假设这将被放置在欧洲,并呈现全球和本地供应链。
○我们共同努力,改善了满足我们所有要求的通用工具。○SFT构建通用,HEPMC,仿真,分析和ML软件包组,并在CVMFS上分发它们,专门优化该工具,以使用CVMFs作为软件和可重复使用的产品的有效分发渠道。○使用相同工具的实验添加和维护其存储库,同时从共享的包装构建配方中受益。○不同的CI管道同时运行(可能在相同的共享构建基础架构上),优化了人力和计算资源的使用情况。○每个人都快乐
本文提出了一个技术经济优化模型,用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同住宅客户群的经济可行性,这些客户群根据其年用电量、屋顶面积、年辐射量和位置进行分组。对 2020-2050 年的静态投资模型进行了模拟,并进行了全面的敏感性分析,以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明,虽然目前对于某些住宅客户群来说,将光伏 (PV) 与电池相结合已经比单独使用光伏产生了更好的净现值,但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响,投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸随着时间的推移而增加,到 2050 年,光伏投资主要受屋顶面积的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因不同的住宅客户群而异,最具吸引力的投资(即投资回收期最短的投资)大多适用于年辐射量和电力需求较高的住宅客户群。此外,投资决策对投资回收期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
- 热力学定律。储能系统 (ESS) 有助于我们走向更加绿色和可持续的能源环境。这些系统专为储存电能而设计,可提供多种用途以供日后使用。储能系统 (ESS) 是追求更清洁、更可持续的能源格局的重要组成部分。它们发挥着一系列重要功能,其中主要作用之一是电网平衡。储能系统擅长在需求低迷时期储存多余的能源,并在需求达到峰值时释放,从而维护电网的稳定性和可靠性。这种能力对于适应太阳能和风能等可再生能源的间歇性至关重要。储能系统通过提供稳定可靠的能源供应,有效地将可再生能源无缝整合到电网中,使可再生能源更具成本效益和可靠性。反过来,这种整合在减少我们对化石燃料的依赖和抑制温室气体排放方面发挥着关键作用。储能系统的另一个重要优势是调峰。通过抑制峰值电力需求,这些系统有助于缓解电网压力,减少建造新发电厂的需要,最终降低消费者的能源成本。此外,储能系统在停电期间可作为可靠的备用电源,确保关键系统不间断运行。这一方面对于保护企业、住宅和重要基础设施免受停电造成的破坏至关重要。总之,储能系统 (ESS) 通过解决电网稳定性、促进可再生能源整合、管理峰值负载和满足备用电源要求,在我们向可持续能源未来的过渡中发挥着核心作用,同时有助于减少我们对环境的影响。本传单展示了世界各地正在实施和研究的各种储能系统技术。
2.5混合闭合环(HCL)系统使用数学算法自动输送胰岛素,以响应连续监测的间质流体葡萄糖水平。他们使用连续的葡萄糖监测器(CGM)设备和对照算法的实时葡萄糖监测的组合来通过CSII指导胰岛素传递。可以使用不同的HCL系统,有些是通过将不同公司的可互操作组件组合来构建的。由于NHS可用的组件大量组合,因此该评估将HCL系统视为一类技术,而不是单个组件或系统。尼斯在范围内收到的专家建议表明,实际上,如果按预期使用,则预期的系统会预期的结果差异很小。组件或系统的选择基于一个人的喜好以及系统是否具有适当的使用许可。HCL系统是否已许可用于怀孕或儿童或年轻人可能有所不同。由不同制造商组成的组件组成的任何未来系统都必须显示互操作性,并且就患者福利而言等同于当前系统。