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变色龙启发了通过...
摘要：最近已经认识到，由于研究人员的兴趣，材料和纺织品的增长正在连续发展。颜色变化技术最近在许多产品和材料中反映了，由于市场内颜色变化的需求增加。其中一些要求可能因受益而有所不同，而有些要求则是表达创造力的目的。通过各种方法实现了改变颜色的技术，其中一种是铬材料。这样的材料既是光色素和热色素着色剂。他们是市场上良好的着色剂。光致质着色剂具有在暴露于阳光的情况下改变色彩的能力，而热色素着色剂在暴露于热量时会改变颜色。由于其潜力，这些类型的着色剂已成为研究的主要重点。它们已用于各种应用中，例如医疗热量表，塑料带温度计，食物包装等。在过去的几年中，此类着色剂在纺织品上的应用大大提高了，这将使潜力通过此类产品丰富市场。本文重点介绍了光致变色和热色素的色素，这些色素被应用于织物上，然后在设计中应用它们。设计的灵感来自变色龙，因为铬材料的另一个术语是“变色龙”材料。耐用性和舒适实验在将其应用于执行的设计上之前，在铬织物上进行了执行，目的是区分应应用的区域。
我们受到启发去强化生活
在我们朝着成为一家材料公司的目标迈进之际，展望未来并思考 2020 年可能发生的事情是明智之举。但首先，让我们快速回顾一下。在过去的两年中，我们进行了有针对性的收购以获取知识和专业技能，并且我们收购了美国四家主要的复合材料技术公司。我们的旅程始于 Fabric Development Inc. 和 Textile Products Inc.。随着对 Advanced Honeycomb Technologies 的收购，我们的能力得到了扩展。最后，通过收购 Axiom Materials，我们在北美创建了一个增长平台，而北美是航空航天工业的增长中心。随着对高温材料的需求增加，氧化物-氧化物陶瓷基复合材料作为高温部件的主流材料选择越来越受到关注。通过收购 Axiom Materials，我们已成为全球合格的耐高温氧化物-氧化物陶瓷基复合材料制造商之一。
启用器和障碍-ResearchSpace@Auckland
摘要基本规范如何影响现有商业业务模型中可持续性的引入。我们介绍了一家在商业和专业逻辑下运营的专业服务公司的民族志研究，并响应了可持续性逻辑的引入。我们发现，在每个业务模型组件中，不同的逻辑特征可能是核心，从而导致明显的推动因素和障碍，以改变可持续性。我们展示了响应特定客户和员工期望的逻辑之间的实践一致性是可持续性的推动者。相反，当客户或员工不需要采取行动时，会创建障碍。我们发现，启用的行动受到不愿对可持续性领先客户开放的障碍，要求专业人员将可持续性纳入服务交付，并承担股东回报的风险。这项研究表明逻辑及其表达方式如何影响业务模型变更的可持续性。
启用了实时健康的机器学习...
摘要 - 近年来，由于其广泛的应用，云计算在行业和学者中都引起了主要关注。尽管有许多优势，但云计算仍面临挑战，例如高空延迟，导致雾计算的出现。雾计算的概念将云的作用扩展到网络边缘，从而减少了网络延迟。它在FOG节点上提供存储，通信和处理，使其适合实时医疗保健应用。医疗保健方案的紧迫性，例如监测重症监护病房中的患者，强调了及时数据的关键需求。本文介绍了基于雾计算和机器学习的新型医疗保健监测框架，该框架主要集中于实时通知管理。所提出的系统通过传感器监视患者的主要健康参数。机器学习算法在FOG节点上应用以处理参数并做出决策。通知可以发送给医生或护理人员，不会延迟。该框架有望通过其实时功能和雾计算技术的集成来增强医疗保健监测。
长期储能作为脱碳化启用器
1 https：/thlyh：httpshouasason.com/wow-wetting-isveeva- thrinneeweed-to https://www.utilitydive.com/news/pge-s-s-abandon-miggidrogid-pros-pros-pros-pros-me-me-me-me-me-me-me-me-me-me-w-w- 3一下https://www.utilitydive.com/nesws/2020 outewarsware-treak.gabile-wap-fe-fe-fe-fe-f -f -fer-fer-fer-事实https://www.greprepreentiagia.com/addles/fdwpos-pac-pac-s-wepak-wriver-wress
太阳能操作的汽车启用了AI
摘要：可再生能源与人工智能（AI）的融合刺激了一场运输革命，这是由配备高级AI功能的太阳能汽车的兴起来举例的。这个摘要挖掘了汽车中太阳能和AI技术的整合，研究了它们的协同潜力，可以改变汽车行业，并为更可持续的未来铺平道路。该论文提出了太阳能汽车的概念，并讨论了它们在减少与常规化石燃料相关的环境问题方面的重要性。太阳能由车辆建筑中内置的太阳能电池板捕获，提供了一种干净且丰富的电源，最大程度地减少了对不可再生资源的依赖，并降低了温室气体的排放。此外，太阳能电池板效率和能源储能技术的进步提高了太阳能汽车的实用性，以广泛使用。此外，AI驱动的自动驾驶功能通过减少人体错误并允许主动避免碰撞方法来提高安全性。本文强调了如何支持AI的太阳能车辆有可能完全改变汽车行业并加速转移到可持续运输网络关键词：能源管理，移动性，智能电网，人工智能，可再生能源，可再生能源，可持续性，可持续性，太阳能动力汽车
“谁启发了谁？”人工智能艺术面前的美学
摘要：人工智能艺术无疑是当今研究最少的艺术形式之一。虽然人们经常讨论人工智能的伦理方面，但很少考虑其对美学的影响。原因可能是人工智能创作艺术的能力是最近才发展起来的。由于人工智能给我们的生活带来了许多变化，它现在变得越来越重要。在这种背景下，人工智能在过去几年突然取得进展的最令人惊讶的领域之一是人类（至今）的艺术（更广泛意义上的美学）表达能力。然而，公众仍然倾向于将人工智能艺术与更一般的数字艺术类别相混淆，而人工智能在艺术领域的真正作用却鲜为人知。人工智能艺术不仅是计算机辅助的，而且是计算机生成的。在人工智能艺术中，艺术过程至少有一部分留给了机器。艺术家给人工智能一些数据，然后等待，才能看到人工智能将如何阐述这些数据。因此，人工智能不仅仅是艺术家的工具，它还是一种不同的东西，其本质有待探索。人工智能艺术对我们看待艺术的方式，甚至对我们看待世界的方式有何启示？这将是本文的主要问题，我们将通过分析这种新型艺术的一些相关方面来解决这个问题。
2024年9月的州启发奖摘要
项目名称：建筑希望超越恢复受赠人：住房发展联盟奖励金额：$ 500,000公告日期：2024年9月项目摘要：肯塔基州哈扎德市Hazard的住房发展联盟Inc.的ARC授予500,000美元，用于建筑物希望超越恢复项目。该项目将向恢复物质使用障碍（SUD）的个人提供劳动力培训和认证，以支持Hearthitt，Knott，Leslie和Perry县的洪水恢复工作。随着大型洪水后建设项目的需求将增加，因为整个地区的大型建筑项目于2024年晚些时候开始。建筑物希望超越恢复计划预计将为12个人提供熟练的动手培训，以恢复SUD恢复，宜居工资的工作经验以及灵活的安排，以适应完成恢复计划和/或法院要求的完成。
超材料的互联网及其软件启用器
摘要在本文中引入了一种称为超材料事物互联网（IOMMT）的新范式，可以将具有实时可调节物理特性的人工材料互联以形成网络，以通过软件控制的电磁，声学，声学和机械能波来实现连续性。iommt将通过在其一生中通过生态软件更新来优化地层材料设备之间的物理能量传播，从而显着丰富了物联网生态系统。首先，探索了这些材料背后的复杂物理学的手段，表明它们与物联网世界的整合。随后，提出了两个针对材料事物的新型软件类别，即分别负责应用程序和物理域的超材料应用程序编程界面和超材料中间件。关于API，本文提供了数据模型和工作，以通过回调获得和设置材料的物理属性。超材料中间件的任务是将这些回调与通过嵌入式元素匹配相应的材料变化作用。此外，还提出和评估了电磁超材料案例软件的完整堆栈实现，并结合了上述所有方面。最后，讨论了有趣的扩展和设想的Iommt概念用例。
启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。