© 作者 2022。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权,允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制,只要您给予原作者和来源适当的信任,提供知识共享许可的链接,并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中,除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中,且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途,则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本,请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免(http://creativeco mmons.org/publicdomain/zero/1.0/)适用于本文中提供的数据,除非数据来源中另有说明。
《材料》(ISSN 1996-1944)于 2008 年创刊。该期刊涵盖 25 个综合主题:生物材料、能源材料、先进复合材料、先进材料特性、多孔材料、制造工艺和系统、先进纳米材料和纳米技术、智能材料、薄膜和界面、催化材料、碳材料、材料化学、材料物理、光学和光子学、腐蚀、建筑和建筑材料、材料模拟和设计、电子材料、先进和功能性陶瓷和玻璃、金属和合金、软物质、聚合物材料、量子材料、材料力学、绿色材料、通用材料。《材料》为投稿高质量文章和利用其庞大的读者群提供了独特的机会。
众所周知,化石燃料的广泛使用导致大气中二氧化碳水平稳步上升。工业革命前时期大气中二氧化碳平均水平在 180 ppm(冰河时期)和 280 ppm(间冰期)之间波动。根据查尔斯·大卫·基林的测量,1958 年大气中二氧化碳浓度约为 317 ppm。此后,这一数值急剧上升,自 2017 年以来,一直稳定在 400 ppm 以上。毫无疑问,这导致了自然大气平衡的变化,进而导致地球平均温度明显上升。从环境和安全的角度来看,用可再生能源替代对环境有害的化石燃料似乎非常有吸引力,因为使用可再生能源不会产生有毒产品。然而,它们的间歇性和地球上分布不均是
社会科学领域包括对人类社会中观察到的实践和过程的研究。特别是,它研究个人、群体和机构之间的社会关系,以及它们所处的空间和物理环境。社会科学使用定量或定性的方法工具来研究人类行为,这些方法可以解释和理解促进或损害社会生活连续性的各个方面。这些研究基于坚实的经验基础,可以开发创新的理论建议。它们涉及社会学、社会工作和社会服务、社会人类学、政治学和行政学、公共政策、新闻学、视听传播和广告、图书馆和信息科学、人文地理学、区域地理分析、人口统计学、女权主义、妇女和性别研究等学科
不同行业中范围 3 上游计算的直接数据的可用性差异很大。它与发行人供应链的复杂性、其区域分布以及其销售的产品/服务类型等因素有关。一些行业提供详细的排放相关数据。例如,航空业的公司必须披露大量有关飞行时间、燃料使用和乘客人数的数据。这使得发行人更容易在其价值链中核算与航班相关的排放量。其他行业在计算范围 3 排放量方面面临着特殊的挑战。例如,食品和农业行业的公司可能拥有高度分散的供应链,投入来自大量小型供应商。这使获取直接数据变得困难,因为较小的公司可能没有资源优先报告温室气体排放,因为需要核算的实体数量太多。
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
摘要 2021 年 3 月,欧盟委员会宣布了欧洲数字十年(欧洲数字十年:委员会设定了到 2030 年实现数字化欧洲的方向。欧盟委员会新闻稿。访问网址:https://ec. europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_21_983 )。委员会在此制定了到 2030 年实现数字化赋能欧洲的方向。2020 年 2 月,欧盟委员会发布了《欧洲数据战略》(欧洲数据战略:使欧盟成为数据赋能社会的榜样。欧盟委员会,2020 年 2 月。访问网址:https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019–2024/europe-fit-digital-age/european-data-strategy_en (2020)),作为数字化转型和政策更广泛推动的一部分。在本文中,我们将分析该出版物,因为它涉及从数字素养到云基础设施和人工智能等更广泛的主题。在此背景下,在本文中,我们将以欧盟委员会出版物为出发点,探讨国家和国际数字化转型和政策的核心主题。因此,本文应作为主题分析来阅读,而不是对欧盟出版物的仔细阅读。本文分为三个部分:执行调查结果和建议部分(我们的主要调查结果在此发表);主题和关键要点(我们在此按主题充实文档);以及欧盟数据战略文件摘要(我们在此提供文档本身的概述摘要)。
当今时代,人工智能 (AI) 和沉浸式学习工具(如虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 应用)近年来在艺术和设计领域越来越受欢迎。高等教育中的此类技术正在彻底改变传统的教学方法,尤其是在建筑教育中,理解空间品质、形式和结构至关重要。许多工具都是公开的,既有商业的也有开源的,提供了转换、建模、体验和可视化设计形式或图像的机会。尽管这些工具很受欢迎,但却缺乏探讨这些工具在建筑教育中应用趋势的文章。因此,这篇专题评论论文 (TR) 旨在综合 2018 年至 2024 年 SCOPUS 和 MENDELEY 数据库中关于 AI、AR、VR 和建筑教育等关键词的文献。这篇专题评论的结果揭示了五个主题:建筑理论理解、创意生成、空间和形式探索、学生行为和技术探索。该研究结果为对建筑教育领域 AI、VR 和 AR 的应用感兴趣的研究人员和从业者提供了宝贵的见解。
9:00~9:15 开幕式 欢迎致辞 金益洙特聘教授 信州大学副校长、纤维工学研究所所长 村上康教授 信州大学纺织工学部主任
在此背景下,IAIS 金融科技论坛人工智能/机器学习小组进行了专题审查,并对各司法管辖区现有的人工智能/机器学习和 MRM 指南进行了盘点,以促进监管实践和经验的交流,并探讨 IAIS 是否有必要在此领域制定进一步的指南。作为专题审查的一部分,人工智能/机器学习小组于 2023 年 5 月至 7 月对 122 个已经制定了人工智能/机器学习或 MRM 原则、标准或指南的监管机构和国际组织进行了访谈。这些访谈有意集中在 MRM 上,因为确保对模型进行健全的端到端监督至关重要,因为模型在保险公司的运营和整体风险管理框架中发挥着重要作用——包括营销、承保、定价、索赔