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促进太空探索技术进步，推动可持续发展目标
摘要：简介：探索太空并收集有关其大气状况的数据可以推动先进空间技术的发展，例如大气传感器和远程监控系统。然后，在天体物理学和太空探索等看似遥远的领域的科学研究可以通过促进创新和可持续技术发展为实现可持续发展目标做出贡献。方法：我们提出了一种基于沿特征函数获取的短期平均/长期平均相位选择器来识别光电子峰的自动四步检测算法。在声明检测之后，对较长的信号窗口进行附加分析以表征光电子峰并消除噪声干扰。结果：该算法的模块化设计使得可以在四个步骤中的任何一个步骤中替换替代策略，并在新数据集上快速实施。讨论：通过基于所有可用土卫六飞越数据的概览示例说明了该算法的实用性。有关土卫六大气中光电子峰的知识可以提供对应对地球气候变化有价值的见解。结论：了解行星等离子体环境，包括它们与太阳风和其他空间天气现象的相互作用，可以间接有助于我们了解地球气候系统。
撤回：第六种技术范式框架下俄罗斯创新产业发展的前景
在目前的工业发展阶段，我们见证了从第五种技术范式到第六种技术范式的过渡。在这些条件下，我们将考虑俄罗斯工业发展的前景，这取决于创新发展的方向和范围。首先，有必要简要定义“技术范式”一词，并描述工业发展的历史方面，某些趋势是先前技术范式的基础。该领域的研究人员确定了某些阶段、技术范式/方式。“技术范式”是一个完整的“技术耦合产业综合体，代表了其运作动态中的再生循环”[1]。SY Glazyev 对该术语的定义如下：“技术范式，技术耦合产业的整体综合体”[2]。通常，技术方式的更替需要社会和制度体系的相应变化，这不仅可以缓解社会紧张，而且还有助于大规模引入新型技术、匹配的消费和生活方式”[1]。
可持续实践和技术创新改变了农业综合企业动态
摘要。本文对可持续实践和技术进步的整合如何重塑农业综合企业的景观进行了全面探索。随着全球对粮食的需求随着环境保护的需求而增加，农业部门面临着创新和适应的压力。本文系统地回顾了可持续农业技术的最新进步，包括精确农业，生物技术和可再生能源，并评估其对生产力，可持续性和经济可行性的影响。通过定性和定量分析，该研究强调了可持续实践在提高资源效率，降低环境降低以及提高农业系统对气候变化的弹性方面所起的重要作用。它还研究了与采用这些技术相关的挑战和机遇，例如投资成本，监管障碍以及对熟练劳动的需求。此外，本文讨论了这些转型对农业综合企业价值链（从农民到消费者）的利益相关者的含义，以及为促进可持续性的合作努力的潜力。通过利用案例研究和经验证据，它为农业综合企业的发展动力提供了宝贵的见解，并为旨在促进更可持续和生产性的农业部门的决策者，从业人员和研究人员提供建议。
正在进行的技术变化对钥匙的影响...
目的：调查的目的是确定剧院导演如何看待持续的技术变革对剧院管理关键方面的影响。设计/方法论/方法：研究采用了定性观点。通过与剧院导演的访谈获得了经验数据。访谈是深入的，部分标准化和非结构化的。研究样本包括来自不同国家的剧院主管。发现：研究确定了剧院管理的各个方面，这些方面尤其容易受到下一代技术的动态发展。剧院经理最常感知技术对以下方面的影响：剧院的含义和功能；戏剧业务的资金；利益相关者关系；维持观众关系；戏剧制作的制作方面；以及人员配备政策和戏剧公司的运作。对技术影响的强烈负面看法由剧院董事对剧院的功能和相关性，文化政策的影响以及艺术的自主权持有。相比之下，对技术的影响主要与戏剧表演的生产方面相关的影响。研究局限性/含义：该研究主要限于剧院主管的观点和样本的目的性质，以应对整个人群的广泛主张。此外，私人和非营利性剧院的代表性不足。该研究的国际范围提高了其价值。本文类别：研究论文。但是，这些发现可能是定量研究的基础，旨在概括和探索剧院中的新技术实施过程。进一步研究人工智能的实施，被视为对艺术和戏剧公司的威胁，似乎至关重要。实际含义：剧院主管实施下一代技术时，研究结果可以考虑到他们的结果。独创性/价值：据作者所知，本文介绍了关于戏剧经理对基于文献中的关键管理领域正在进行的技术变化的看法的首次研究。这些发现可以使剧院导演，文化组织者，戏剧和文化管理研究人员，戏剧行业的第三部门组织以及新文化技术的开发人员受益。关键词：剧院管理，艺术管理，技术，戏剧总监，人工纯粹。
全面回顾利用传统和现代生物技术方法进行的作物改良技术
因为这为健康生活提供了重要的食物 [2]。粮食作物是我们日常生活中的主要食物来源，收获后供人类食用。用于食用的作物被称为主食作物。小麦、大米、玉米和豆类被广泛认为是基本粮食作物。这些作物通常用于巴基斯坦和印度等欠发达国家 [3]。它们被收获作为人类的食物或牲畜的饲料。人口的快速增长和城市化给农学带来了巨大压力，也增加了需求。作物根据用途进行分类，主要种植 [4]。在这个星球上，每一个生物都需要食物才能生存，但由于人口的快速增长，需要生产更多的作物来满足所有生物的需求 [5]。
撤回：将小企业转变为大公司的远见、创新策略和技术指南
摘要。本研究的目的是更好地了解创新战略、技术采用和远见如何帮助小企业成长为大公司。：采用混合方法，进行了在线调查、案例研究和半结构化访谈。虽然调查收集了来自各行各业的更广泛企业样本的信息，但访谈和案例研究考察了小企业争取大公司地位的经历。研究发现，尽管小企业认识到创新、远见和技术采用的价值，但仍存在许多障碍。主要障碍是缺乏资源、对远见方法的无知、培养创新文化的挑战以及尖端技术的高昂价格。结果还表明，如何通过实施有针对性的技术采用、员工创新参与和战略远见实践来克服这些障碍并促进增长。该研究承认其在行业特异性和样本量方面存在不足。未来研究的前景包括更广泛的定量分析和特定行业领域的深入调查。该研究为小型企业提供了实用建议，强调了制定长期愿景、运用前瞻性战略、鼓励创新、战略性地实施技术以及寻找可用资源和援助的重要性。这项研究加深了人们对小型企业如何利用创新、前瞻性和技术采用成为企业实体的理解。研究结果为旨在促进残酷行业可持续扩张和繁荣的政策制定者和小型企业主提供了重要的视角。
文章 利用家庭和...的技术支持
对于技术在教育领域带来的好处和机遇，我们需要有明确的学习成果，我们需要对如何详细衡量这些成果有一个清晰的认识，同时关注主动学习（哈佛商业评论，2019 年）。在对巴基斯坦教育系统中计算机和信息通信技术的适应性进行批判性研究时，Ayesha Riaz 强调，通过将技术整合到广泛的学科中而不是将其作为单独的学科来使用技术作为传授相关知识的工具，可以使学习具有社会意义和相关性。因此，技术可以在赢得学生注意力和鼓励他们获取可以显著改善他们生活的知识方面发挥重要作用（2011 年）。
协同环境和技术进步
在海水水平较高但有限的淡水资源要求创新解决方案的沿海地区对水脱盐技术的需求不断增长。这项研究深入研究了一个新型的双坡太阳能仍然具有底部鳍（DSSS-BF）和开创性的复合储能材料（CESM）的有效性。这项研究解决了传统太阳剧照的生产力挑战，重点是成本效益和适应性。这项调查还与可持续发展目标（SDG）保持一致，并利用环保材料，例如丢弃的传输油，呈现出独特的废物到能量的方法。这项研究通过将废弃的汽车跨任务油重新利用作为储能培养基，通过在石蜡蜡中混合各种体积比例来提供可持续有效的能源存储材料。实验发现表明，与纯石蜡相比，由80％蜡和20％油组成的CESM显示出35.34％的热导率的增强率35.34％。将鳍的吸收盆地纳入储能材料中可以显着改善传热，水蒸发和安全饮用水的生产，表现优于传统的太阳剧照。与CSS相比，DSSS-BF-CESM显示出水和吸收器温度的显着升高，从而导致高生产率。DSSS-BF-CESM显示出令人印象深刻的46.57％的生产率增长了传统的太阳静止感，直接促进了可持续发展目标（SDGS）6和7。此外，对经济学的仔细检查表明，与CSS相比，DSSS-BF-CESM的CPL降低了16.67％，回报期下降15.38％。这项广泛的研究进一步促进了太阳海水淡化技术的发展，并强调了其在解决水短缺和可持续性问题方面的生存能力。
2004 年 5 月 27 日第 206 号法律（*更新*）关于科学研究、技术开发和创新中的良好行为（更新至 1 月）
(1) 违反第2条a）款规定的良好行为规则，在刑法规定不构成犯罪的范围内，包括：a）编制结果或数据并将其呈现为实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果；b）伪造实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果；c）故意妨碍、阻止或破坏他人的研究开发活动，包括不正当地阻止进入研究开发空间，损坏、毁坏或操纵实验设备、器材、文件、计算机程序、电子格式的数据、有机或无机物质或其他人为开发、实现或完成研究和开发活动所需的生物物质。 (2) 违反第2条a）款规定的良好行为规则。 b) 根据刑法规定，尚不构成犯罪的，包括：a) 剽窃；
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。