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大气二氧化碳排放和海洋酸化...
娱乐技术的快速发展使基于扩展现实（XR）的沉浸式游戏越来越易于访问和愉悦。但是，这些技术也为其他领域（例如医疗康复）带来了巨大的机会。在康复领域，越来越多的人遭受急性脑损伤，这构成了与支持和治疗有关的个人和社会挑战。因此，对新型技术解决方案的需求很大。将广泛可用的基于XR的技术整合到康复过程中，有可能促进和促进它。但是，对所有相关用户组的基于XR的技术的个人要求仍然需要更好地理解，因此需要更仔细的检查。因此，本文探讨了在运动康复中开发以用户为中心的XR eStergames的个人要求。
战略计划2020 - 2024
在制定这些计划时，对意大利和国际上现有的生物医学和健康研究领域进行了仔细的考虑。在国家层面上，通过与各种利益相关者的广泛咨询和讨论，包括大学，科学社会，科学社会，本性研究医院和机构，以及潜在的行业伙伴以及在这些机构的现有网络以及这些机构的现有网络以及2019年的现有网络。由此产生的计划旨在提出将最大程度地有用的活动，与HT之外的持续努力相互补充或协同作用。该2020-2024的战略计划代表了人类技术（HT）的第一个实施阶段，旨在根据可用资金，预计的空间随时间和最初的研究人员重新挑战提出一个实体和具体的开发计划。
急性和慢性神经病 - UCL发现
由于多神经病的原因清单很长，因此通过寻找与“默认”呈现的偏差来对其进行细分，这有助于神经病急性而不是慢性？是不对称的吗？它是纯粹的感觉还是纯粹的运动，而不是混合的感觉运动？其他分组包括神经病，其中疾病靶标是髓鞘而不是轴突（脱髓鞘与轴突神经病），或者是背根神经节中感觉神经元的细胞体（神经节神经节疗法，感觉神经性神经病）。疾病过程显示出在某些神经病和其他小纤维中较大的口径纤维的偏爱。仔细的病史和检查，重点介绍了这些不同临床表现的独特特征，并进行了适当的研究，在大约四分之三的患有周围神经病的患者中产生了原因。这很重要，因为它可以导致特定的治疗。
![arxiv：2409.16636v1 [cs.cl] 25 Sep 2024](/simg/b\b129a6cc9ff56599077700126545c20fcdc020f0.webp)
arxiv：2409.16636v1 [cs.cl] 25 Sep 2024
随着AI系统解决越来越具有挑战性的问题，人类将其答案验证为安全，有用和准确的问题将变得更加困难。例如，确认对研究生级物理问题的解决方案需要领域的专业知识，评估文献需要大量时间，并且在代码中确定种族条件需要仔细的推理，所有人类在实际的时间和资源约束下都可能与之斗争。由于现有的AI一致性和监督方法取决于可靠的人类监督，因此我们将需要新的互动机制和培训协议来进行可扩展的监督（Amodei等人，2016年；鲍曼等。，2022），即随着最先进的AI模型执行的任务的复杂性的增加而扩展。
隧道项目的地下水控制
当剪裁面部或在跑步沙子中进行发掘时，裸露的土壤将流动或“奔跑”到发掘中，并用液体砂/淤泥填充。这些条件显然是一个问题，将排除SEM（顺序发掘方法），其中短期面部稳定性至关重要。但土壤力学理论告诉我们，跑沙不是一种材料。实际上，当孔隙水压高时，可以存在颗粒状材料，从而产生低有效的应力，从而导致土壤失去其所有强度并变得液体。一旦理解了这一点，就可以看出地下水降压（例如，使用孔内井）可以减少孔隙水压，并将跑步的沙子变成更稳定的地面，适合仔细的隧道。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Lai，H.，Kannas，C.，Hassen，A。等（2025）。 MEA
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法，以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来，而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试，我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明，通过仔细的复杂目标，多目标算法可以优于单目标搜索，并提供更多样化的解决方案。但是，对于许多靶标化合物，单目标设置是等效的。尽管如此，我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
人工智能在可再生能源系统中的应用
由于可再生能源发电的强烈不确定性和波动性，可再生能源系统变得越来越复杂。传统的基于模型的方法将难以解决未来可再生能源系统的分析、调度和控制问题。近年来，随着智能电网的发展，电力系统运营商通过智能电表和先进的传感设备收集越来越多的数据。它促使人工智能 (AI) 方法的使用，该方法可以直接从海量数据中学习有用的信息，以处理复杂的非线性问题，而无需假设和简化。顺应这一趋势，本期特刊旨在介绍人工智能在可再生能源系统中应用的最新研究。经过仔细的同行评审，本期特刊共接受了 17 篇论文。本期特刊可分为三个一般主题，其摘要如下。
