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aq-pinns：碳效率高的气候建模
正如Jevons Paradox强调的那样，人工智能（AI）在解决气候变化方面的计算需求不断增长引起了人们对低效率和环境影响的重大关注。我们提出了一个引人注意的量子物理信息知识的神经网络模型（AQ-PINNS）来应对这些挑战。这种方法将量子计算技术集成到物理知情的神经网络（PINN）中，以进行气候建模，旨在提高由Navier-Stokes方程所控制的流体动力学的预先准确性，同时减少计算负担和碳足迹。通过利用变异量子多头自我注意机制，我们的AQ-Pinns与经典的多头自我注意方法相比，模型参数降低了51.51％，同时保持了可比的收敛性和损失。它还采用量子张量网络来增强表示能力，这可以导致更有效的梯度计算并降低对贫瘠的高原的敏感性。我们的AQ-Pinns代表了朝着更可持续和有效的气候建模解决方案迈出的关键步骤。
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。
航空航天标准化的未来
前言 航空航天业已迅速转变为一个全球性行业，全球供应商和主要公司作为国际合作伙伴关系中的扩展企业运作。标准 1 是全球用于设计、制造和维护航空航天产品的最大技术数据来源。这些标准以及用于开发和分发这些标准的流程需要更好地定位以支持这个全球性行业。目前，航空航天标准体系过于复杂，有时甚至重复。这导致多个标准开发人员处理类似技术的成本增加，基于竞争标准协调监管要求；由于存在多个标准，需要进行多次一致性评估（验证和验证）和质量管理审核；以及拥有冗余和重叠的标准和标准基础设施的低效率。此外，对于航空航天和国防公司来说，要实现技术卓越，领导层和员工必须了解所有技术领域的标准和标准化的价值。反之亦然；从事标准业务的任何人都应该充分了解并好奇哪些与标准相关的实体可能会影响他们的技术。作为总体实体，最重要的三个组织是：
技术通告 - KR-CON
通知船东、船舶经营人、管理人、船长、船东代表和认可组织 甲板面积为 4m 2 或以上的油漆柜和易燃液体柜应配备固定灭火系统，以便船员从舱外灭火。固定灭火系统可以是以下任何一种： a) 二氧化碳系统，设计用于舱室总容积的 40%，或 b) 干粉系统，设计用于每立方米至少 0.5 千克粉末，或 c) 喷水系统，设计用于提供 5 升/m 2 /分钟的供水量。喷水系统可以连接到船舶的主系统。除上述系统外，其他系统也可以接受，只要这些系统不降低效率。对于甲板面积小于 4m 2 的油漆柜和易燃液体柜，可接受便携式二氧化碳或干粉灭火器代替固定装置。无论何种用途，油漆柜都不应位于油船上 SOLAS 规则 II-2/4.5.1.2 和 4.5.1.3 所定义的液舱和处所上方，以及化学品船上的货物区域上方（参考：MSC.1/Circ.1239 和 MSC.1/Circ.1241） 商船理事会 2012 年 12 月 6 日
实施本地可再生能源的空间和时间考虑以及国内热量的分散热量恢复
一个包含33,000多个家庭的英国案例研究区已被用于调查空间和时间冲突，以通过可再生的电能供应和低度的年代恢复从城市排水网络中满足国内热量需求。选择了案例研究区域，因为其水基结构和人口密度代表了大多数英国城市人口所经历的条件。发现，与天然气基系统相比，采用优化和集成的水能系统将导致当前碳排放量减少60％。提出的用于国内供暖的综合水能系统显示，每年可再生能源的盈余为716 GWH。但是，需要114 GWH的不可再生能源来应对需求和可再生能源供应的间歇性。鉴于可再生盈余，可以通过添加局部低效率的季节性间储能来消除国内供暖的碳排放。从更广泛的角度来看，由于国内住房部门占英国碳排放量的15％，因此计算出的60％碳排放量显着。在全国范围内逐步采用此类本地计划将能够切实地减少国家碳排放目标。
在病理疤痕治疗中的新技术和新材料的应用和进度
病理疤痕（PS），包括肥厚疤痕（HTS）和乳突，是伤口愈合不良的常见并发症，对患者的生活质量显着影响。目前，PS有几种治疗选择，包括手术，药物治疗，放射治疗和生物疗法。但是，这些治疗方法仍然面临着主要的挑战，例如低效率，高副作用和高度复发风险。因此，尤其紧急寻找更安全，更有效的治疗方法。新材料通常具有较少的免疫排斥反应，良好的组织相容性，并且可以减少治疗过程中的次要损害。新技术还可以降低传统治疗的副作用和治疗后的复发率。此外，新材料和生物材料的衍生产品可以改善新技术对PS的治疗作用。因此，新技术和创新材料被认为是增强PS的更好选择。本综述集中于使用两种新兴技术，微针（MN）和光动力疗法（PDT），以及两种新型材料，即光敏剂和外泌体（EXOS），用于PS的治疗。
数字转换对仓库的影响...
I.在当今快节奏且竞争激烈的商业环境中，数字化转型已成为各个部门运营效率的关键驱动力，尤其是在物流和仓库中。随着消费者需求的发展和全球供应链的发展越来越复杂，传统的仓库运营面临着重大挑战，包括成本上升，低效率以及提高库存管理准确性的需求。数字技术提供了创新的解决方案来应对这些挑战，使仓库能够优化其流程并改善整体性能，该简介为对数字转型如何影响仓库效率的效率进行了深入探索奠定了基础。关键技术，例如自动化，数据分析和物联网（IoT）正在彻底改变仓库的操作。自动化减少了对体力劳动的依赖，而数据分析提供了可行的见解，以更好地决策。物联网可以提高设备之间的连接性，允许在整个供应链中进行实时监控并提高可见性，因为组织越来越认识到采用数字策略的重要性，本研究旨在研究这些技术在增强仓库
航空航天标准化的未来
前言 航空航天业已迅速转变为一个全球性行业，全球供应商和主要公司作为国际合作伙伴关系中的扩展企业运作。标准 1 是全球用于设计、制造和维护航空航天产品的最大技术数据来源。这些标准以及用于开发和分发这些标准的流程需要更好地定位以支持这个全球性行业。目前，航空航天标准体系过于复杂，有时甚至重复。这导致多个标准开发人员处理类似技术的成本增加，基于竞争标准协调监管要求；由于存在多个标准，需要进行多次一致性评估（验证和验证）和质量管理审核；以及拥有冗余和重叠的标准和标准基础设施的低效率。此外，对于航空航天和国防公司来说，要实现技术卓越，领导层和员工必须了解所有技术领域的标准和标准化的价值。反之亦然；从事标准业务的任何人都应该充分了解并好奇哪些与标准相关的实体可能会影响他们的技术。作为总体实体，最重要的三个组织是：
lbkt：长期序列数据的基于LSTM BERT的知识跟踪模型
摘要。知识追踪领域（KT）旨在通过分析他们的历史行为数据来了解学生如何随着时间的推移学习和掌握知识。为了实现这一目标，许多研究人员提出了使用智能辅导系统（ITS）的数据来预测学生随后的行动的KT模型。然而，随着其大规模数据集的发展，包含长期数据的大规模数据集开始出现。最近基于深度学习的KT模型在处理包含长期数据的大规模数据集时面临着低效率，低精度和低解释性的障碍。To address these is- sues and promote the sustainable development of ITS, we propose a L STM B ERT-based K nowledge T racing model for long sequence data processing, namely LBKT , which uses a BERT-based architecture with a Rasch model-based embeddings block to deal with different difficulty levels information and an LSTM block to process the sequential char- acteristic in students' actions.LBKT在ACC和AUC指标上实现了大多数基准数据集的最佳性能。
使用隐式行为克隆和动态运动原始的动态运动来促进机器人运动计划的增强学习
摘要 - 用于运动计划的运动计划（RL）在慢训练速度和差异性差方面仍然具有低效率和差异性。在本文中，我们提出了一种新型的基于RL的机器人运动计划框架，该框架使用隐式行为克隆（IBC）和动态运动原始（DMP）来提高训练速度和外部RL试剂的概括性。IBC利用人类演示数据来利用RL的训练速度，而DMP则是一种启发式模型，将运动计划转移到更简单的计划空间。为了支持这一点，我们还使用可用于类似研究的选择实验创建了人类的示范数据集。比较研究揭示了所提出的方法比传统RL药剂的优势，训练速度更快，得分更高。实体实验实验指示了所提出的方法对简单组装任务的适用性。我们的工作提供了一种新的观点，即使用运动原语和人类演示来利用RL的性能用于机器人应用。