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人工智能和机器人技术在减少食品供应链浪费方面的作用：系统文献综述、理论框架和研究议程
bullet.png 摘要 COVID-19 大流行揭示了全球粮食供应链中的低效率。一个明显的扭曲是，在普遍的粮食不安全面前，全球近三分之一的粮食产量被浪费。随着人口爆炸和气候变化成为额外的压力点，减少粮食浪费已成为实现全民粮食安全的当务之急。在本文中，我们制定了一个研究框架和议程，以利用人工智能和机器人技术减少粮食损失和浪费。食品认知自动化 (COGAF) 已被开发为指导未来研究的理论框架。该框架将研究领域划分为五个不同的研究流：感官增强、认知自动化、物理自动化、感觉运动融合和协作自动化。为了制定系统的研究议程，每个研究流都制定了提案。结合 COGAF 框架，该研究议程试图为未来使用人工智能和机器人减少粮食损失和浪费的研究和知识创造提供路线图。
二维半导体的高效柔性催化
作为驱动力，诱导物理或化学电子转移过程来促进催化。[1–3] 自从机械催化被首次提出以来，[4] 它已被广泛应用于材料合成、[5] 水处理、[6] 回收或其他自由基相关化学等各个领域。[7] 近年来，利用压电/热电/铁电半导体的表面极化电荷，压电催化是一种新型的机械催化，已见报道，可通过机械刺激直接实现电化学反应。[8] 变形的压电/热电/铁电半导体的极化可以增强自由电荷和束缚电荷的能量，促进载流子的分离，增加参与催化反应的激发电荷的寿命。 [9,10] 压电催化不仅可以利用环境中的机械振动（如风或波浪），还可以利用工业系统中的冗余振动进行催化。因此，压电催化被认为是一种有前途的绿色机械催化。然而，压电、热电或铁电效应仅表现在具有非中心对称结构的压电材料中，例如纤锌矿结构，[11] 这极大地
引用本文：Martin K.-C. Yeh，Yu Yan，Yanyan Zhuang＆Lois Anne DeLong（2021）：使用脑电图测量结果识别程序混乱
摘要在本文中，我们提出了一项实验研究，其中使用脑电图（EEG）设备来测量程序员的认知负载，因为他们试图预测C代码片段的输出。我们的目标是查看摘要中的特定模式是否引起了更高水平的认知负载，并且收集到的EEG数据是否可以提供比绩效指标更详细的见解。我们的结果表明，尽管认知负载可能对代码理解绩效的影响，但其他人为因素（例如忘记某些编程规则或误读要求他们要做的事情的趋势）也可能发挥作用，尤其是对于新手程序员而言。我们得出的结论是：（1）不同类型的代码模式可以以不同的方式影响程序员的认知过程，（2）单独进行自我报告的数据或脑电波活动，是程序员对所有类型的代码smpets and coppories and coption and coption and copsimens and condiques and condiques and condiques andiques sange sance的可靠指标，（3）像我们这样的测试对于识别新手程序员的重要学习差距可能很有用，而新手程序员的重要学习差距又可以利用来改善编程工具和教学策略。
可交付的2.1 -Sinfonica项目
该文档是涵盖Sinfonica项目的整个参与度和数据收集阶段的更广泛框架的一部分。的确，该项目愿意了解用户和利益相关者对CCAM的需求，期望，关注和欲望。这种野心与确保开发有效访问，可接受，安全和高效的CCAM解决方案，以利用在城市和城市周边出行的背景下利用此类创新的全部潜力，特别是参考公共交通。被选为意识到这些目标的方法是共同创造的方法，在4个欧洲领土上定义了4个不同的感兴趣群（即，希腊的特里卡拉城市和德国的特里卡拉城市和德国的汉堡，在荷兰和英国的西米德兰地区，在荷兰和西米德兰的秩序中均涉及到他们的各个阶层，并在其中，并在其中涉及到他们的各种秩序），并在其中涉及到他们的秩序中，并在其中占有一定的秩序，并在其中涉及到其中的行为。关于CCAM问题的意见以及新移动解决方案的可访问性，包容性和可接受性的主题。
太阳能和能源存储租赁协议
所有类型和特征的设施，结构，设备，机械，材料和特性，包括但不限于储能设施，这些设施设施是由与太阳能项目或能源存储有关的承租人建造，安装和/或在财产上或在财产下或在财产下进行的。太阳能设施包括但不限于太阳能收集单元，面板，镜子，镜头和相关设施（包括电池和电池类似于电池和电池的技术），以利用光伏或太阳能热能的阳光来利用阳光，包括无限制或启动的系统，包括限制，供暖和机能/机能/机能或连接，以实现或实现的方式连接，以实现代价，并连接到实时的机构。随着阳光和相关的支持结构的发电，将交付到实用程序网格或其他系统（包括变压器和电气传输线）的互连设施，能源收集设施，括号，布线，管道，管道以及相关设备以及用于太阳能研究和开发活动的设施，包括运营和维护建筑，以及所有相关用途。1.13“ solar
利用人工智能技术的力量实现最佳效果......
本研究深入探讨了将人工智能 (AI) 技术融入组织内部招聘和选拔这一关键人力资源管理 (HRM) 职能的潜在影响。该研究采用严格的定量方法，采用实证和描述性方法，通过使用缩放抽样技术的调查从 213 名参与者那里收集数据。然后使用 SmartPLS 软件 4.0 中结构方程模型 (SEM) 的强大功能分析收集的数据。该研究的结果有力地证明了人工智能可以对选拔和招聘等核心人力资源管理活动产生重大影响。这些见解对在巴基斯坦组织工作的人力资源专业人士具有宝贵的实际意义，提供了可实施的建议，以利用人工智能的力量，同时保持对潜在偏见的谨慎。这项研究强调了人工智能在人力资源管理领域的变革潜力，但也强调了勤勉、道德和负责任的实施的迫切需要。通过保持适当的平衡，巴基斯坦的组织可以利用人工智能来提高人才管理的效率、客观性和可扩展性，同时最大限度地降低算法歧视和意外后果等风险。
人工智能在正畸学中的应用综述
人工智能由麦卡锡于 1956 年提出，可以描述为非生物的行为，它具有感知复杂环境、学习并做出相应反应的能力（Nilsson and Nilsson，1998）。人工智能不一定模仿人类大脑，而是一种具有自己一套规则的解决问题的工具。已经进行了研究以利用人工智能实现类似人类的行为，并且发现计算机在许多参数上都超过了人类的结果（Faber 等人，2019 年）。人工智能技术已广泛应用于从鉴别诊断和放射线解释到牙科领域的修复治疗（Khanna，2010 年）。市场上有使用人工智能收集和存储患者数据的牙科管理软件。在这方面，人工智能可用于生成易于访问的完整详细虚拟数据库。交互式和语音识别界面可帮助牙科临床医生轻松完成一些复杂的任务。具有人工智能技术的软件可以记录必要的数据，并比人类更快、更有效地将其传输给临床医生 (Kannan, 2017)。凭借其独特的学习能力，人工智能可以接受训练来执行不同的任务。它
量子软件工程：一种新的计算类型
量子计算 (QC) 领域正在迅速超越纯科学的范畴，成为一种商业上可行的技术，可能能够克服传统计算的缺点。过去几年，各大科技巨头纷纷投入资金构建编码框架和硬件，以创建专为量子计算设计的应用程序。量子计算硬件的开发正在加速，然而，创建以工业为中心的量子软件应用程序的软件密集型方法、方式、程序、仪器、角色和职责的需求源于量子计算的操作化。本文概述了量子软件工程 (QSE) 生命周期的概念，其中包括量子需求的工程、量子软件的设计、实施、测试和维护。本文特别提倡工业界和软件工程研究之间的合作，以提出切实可行的解决方案来支持量子软件开发的完整活动。提出的愿景使研究人员和从业人员更容易提出新程序、参考设计、尖端设备和方法，以利用量子计算机并创建最新、最先进的量子软件。
用于图像分类的混合量子-经典卷积神经网络模型
摘要 — 图像分类在遥感中起着重要作用。地球观测 (EO) 不可避免地进入了大数据时代，但对计算能力的高要求已经成为使用复杂机器学习模型分析大量遥感数据的瓶颈。利用量子计算可能有助于解决这一挑战，因为它可以利用量子特性。本文介绍了一种混合量子-经典卷积神经网络 (QC-CNN)，它应用量子计算有效地从 EO 数据中提取高级关键特征以进行分类。此外，采用振幅编码技术减少了所需的量子位资源。复杂度分析表明，与经典模型相比，所提出的模型可以加速卷积运算。通过 TensorFlow Quantum 平台，使用不同的 EO 基准（包括 Overhead-MNIST、So2Sat LCZ42、PatternNet、RSI-CB256 和 NaSC-TG2）对模型性能进行评估，结果表明，该模型能够取得比经典模型更优的性能，且具有更高的泛化能力，验证了 QC-CNN 模型在 EO 数据分类任务上的有效性。
配备热泵和电解器的区域能源工厂的最佳储热
区域能源 (DE) 工厂正在从通过热电联产 (CHP) 提供热能和电力的供应商转变为为热泵 (HP) 和电锅炉消耗电力的热能供应商。同时，电燃料的氢气生产可以与区域能源相结合，以利用电解器和电燃料合成产生的热损失。热电联产装置有利于高电价，而电锅炉或 HP 有利于低电价——从而为高电价和低电价下的运营提供激励——未来配备 HP 和电解器的区域能源都要求低电价，从而增加了对热存储的需求。昂贵的氢存储也可以实现灵活的操作。在本文中，energyPRO 用于研究最佳系统组成，重点是存储容量。结果表明，增加热存储形式的灵活性是有价值的。电力市场性能的提高足以弥补存储成本。增加电解器容量和 HP 容量也提高了灵活性，但只有增加 HP 容量才能在商业经济方面获得回报。所有提高灵活性的模拟方法都能使设备在电力市场上表现得更好，从而为整个能源系统带来价值。