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Fetis组推出了一个新的氢发电机集
作为重型移动性和能源部门的系统集成商，FétisGroup在其项目的每个阶段与客户合作，通过共同创新，共同工程和共同开发为脱碳机提供定制的解决方案。致力于能源过渡，FétisGroup提供了脱碳化的机动化，电力传输和能源系统，用于陆上运输（工业车辆），海上（专业海洋）和发电机组。
某些物种是否易于驯化？
作物驯化是由植物与人之间的共同进化过程产生的，从而为人类提供了可预测和改善的资源。在成千上万的食用物种中，许多是为食物收集或种植的，但只有少数人被驯化，甚至更少的人类消耗的基于植物的卡路里。为什么不了解这么少的物种变得完全圆顶。在这里，我们提出了植物基因组和表型的三个方面，这些方面只能促进少数几个野生植物的驯化，即可塑性，性状链接和突变率的差异。我们可以利用当代生物学知识来识别为什么只有某些物种适合驯化的因素。这些研究将促进未来的驯化和改进工作。
卫星中有关AI驱动图像处理的调查
近年来，卫星发射到太空的数量大大增加了。截至2024年11月，卫星跟踪网站“立即轨道” [1]列出了各种地球轨道中的10,500多个活跃卫星。大多数（80％）与通信1052相关的是地球观察（EO）卫星，每天产生数千吨数据。通过传统的射频（RF）通信渠道将这些数据传递到地球是不可行的，因此已经研究了其他解决方案，包括处理生成数据的卫星上的数据。该解决方案类似于引入边缘计算的引入，该计算是一种分布计算的模型，该模型更接近数据源，该模型是为了管理连接到通常称为Internet Internet（IoT）的Internet的设备的扩散。机器学习（ML）一直是Edge Computing成功的关键推动力。Furano等人于2020年底发表的一篇文章。[2]探讨了需要部署ML板上卫星以进行图像处理的一些令人信服的原因。这包括通过响应数据下载能力增加的传感器所产生的数据量的增长，限制了较小卫星中的功率，以下载大图像和地面电台可用性的问题。还指出了挑战，包括资源不足，板载存储或工作内存不足以及模型培训所需的数据集的有限可用性
AI驱动的城市运输数字双胞胎
我们介绍了有关数字双胞胎（DT）在城市交通管理的方法和应用的调查文件。虽然大多数关于DT的研究都集中在其“眼睛”上，即诸如对象检测和跟踪之类的新兴感知和感知，但真正区分DT与传统模拟器的真正区别在于其“大脑”，这是其“大脑”，预测和决策能力，可以从发现和概括的事物中提取模式并做出知识的决策。为了在城市运输管理中增加价值，DT需要由人工智能提供动力，并以低延迟的高宽带感应和网络技术补充。我们将首先审查利用网络物理系统的DT管道，并提出我们在纽约市现实世界中部署的DT架构。本调查文件可以是帮助研究人员和从业人员确定DTS开发的挑战和机会的指针；跨学科进行对话的桥梁；以及为各种城市运输应用程序利用DTS的潜力的路线图。
知识前沿奖授予 Anil Jain 和 Michael I. Jordan，以表彰他们在机器学习领域做出的核心贡献，推动了
这位获奖者最近的兴趣之一是将机器学习应用于经济学。在多个参与者将决策委托给同一系统的情况下，推荐系统必须能够适应以避免拥堵。例如，一个拥有数十万居民的城镇中使用的 GPS 应用程序可能会同时向一千名用户推荐同一条去机场的路线，从而导致交通拥堵。乔丹正在努力开发机器学习系统来克服这个问题，反映人们的偏好，同时允许他们在同一系统内协作（例如，选择替代路线以减少每条路线上的交通拥堵）。“我们的目标是让人们和决策系统一起工作，找到对每个人都有价值或合适的解决方案。这是经济学家会考虑的事情，”他在一次采访中解释道。“这并不是要收集大量的知识，了解世界的一切并告诉我们答案。更多的是让我们更好地联系，这样我们就可以彼此获得更多，更有效地合作。我想赋予人类权力，而不是让人工智能告诉人类该做什么。”
《保险追偿与处置指令》（IRRD）和一项修正《偿付能力标准 II 指令》的指令已在《政府公报》上公布。
《保险追偿与处置指令》（IRRD）和《偿付能力标准 II 指令》修正案在《欧盟官方公报》上公布
所有成员均出席
Mindel 于晚上 7:00 宣布会议开始；所有成员均出席。Curtiss 提出动议批准议程，支持——Streng；动议通过。Galinski 提出动议批准 2024 年 12 月会议记录；支持——Schafer；动议通过。6. 地方政府认可和报告——无 7. 公众评论：1. Ian Kabell——冷水湖下水道；2. Patty Carrick——比尔城和冷水湖下水道；3. Paul Weber——冷水湖下水道；4. Kim Lavigne——冷水湖下水道。8. 财务报告和支付账单授权——一般支票：22,083.15 美元，一般储蓄：630,473.79 美元；在线支付账单：8.37 美元；下水道检查：132,958.22 美元；下水道建设检查：0.00 美元；下水道债务偿还：257,507.68 美元；USDA 限制 RRI：93,152.07 美元；下水道 CD 节省：727,385.13 美元；下水道节省：524,799.75 美元；下水道诚信节省：2,308.67 美元。Curtiss 审查了每月账单。Streng 提出动议批准财务主管的报告并授权支付每月账单；支持 – Schafer；动议通过。9. 董事会报告
引用：Pandy G.，Pugazhenthi V.J.，Murugan A.和Jeyarajan B.（2025）AI驱动的机器人和自动化：创新，挑战和通往
摘要：人工智能（AI）通过实现前所未有的智能，适应性和效率来深刻地改变了机器人技术和自动化。本研究探讨了AI与机器人技术的整合，重点是其应用，创新及其对从医疗保健到制造业的行业的影响。从增强运营工作流程到实现自主决策，AI正在重塑机器人与人类及其环境的相互作用。我们为无缝AI驱动机器人集成的框架提出了一个框架，强调学习算法，传感器技术和人类机器人协作方面的进步。该研究还确定了关键挑战，包括道德问题，可伸缩性问题和重新限制，同时提供可行的见解和未来的方向。结果表明，精度，运营效率和决策能力的显着增强，将AI驱动的机器人定位为现代自动化的基石。此外，讨论扩展到探索AI在新兴的事物中的作用，例如群体机器人技术，预测分析和软机器人技术，从而在这个变革性领域中提供了一种看法。关键字：人工智能，机器人技术，自动化，机器学习，人机协作，物联网，道德AI，工业应用
有心脏血管疾病对角线
B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。 分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。 在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。 环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。 该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。 通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。 关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控