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体现碳和道路基础设施简介
●建立基础设施并释放到大气中的碳排放，过程是不可逆的。本质上，体现的碳与资本投资相似。现在，通过建立基础设施，我们正在从预算的GHG排放量中获得巨大的前期贷款，我们被允许散发到大气中。这与运营碳相反，在该碳中，排放量将逐渐释放到气氛中，这使我们有更多时间通过依靠未来的技术进步来投资较低的发射过程。因此，到2050年，预计体现碳的份额将增加。●支持工业脱碳和减少碳的技术发展，可能仅仅是仅关注尾管排放的（即道路运营碳）。
评估道路基础设施的体现排放...
摘要在未来十年内，由于人口增长的增加，在首都地区计划了相当多的发展。该地区内部的市政当局致力于在2032年之前建造37,159套新公寓，雷克雅未克市估计，每年从那里到2040年每年建造额外的1200套公寓。此外，计划在未来十年中，计划与这些新公寓和社区以及大规模交通基础设施开发（如Borgarlínan和Sundabraut）相关。该首都地区的发展将导致GHG的大量GHG排放量释放到大气中。对建筑物和绿色空间有很多研究，但对道路基础设施的环境影响较少。本研究旨在量化首都地区当前交通基础设施中体现的碳，并估算未来发展的排放。结果表明，在资本区域体现的碳为441,091 TCO 2等级。在2040年总共体现在首都地区的碳在715,031-779,057 TCO 2 EQ之间。
如何计算混凝土混合物的体现碳
免责声明本出版物中包含的信息基于写作时的知识和理解（[[2023年6月]），可能不准确，当前或完整。新南威尔士州（包括气候变化部，能源部，环境和水以及新南威尔士州的财政部），作者和出版商不承担任何责任，并且不承担任何责任，因为文档中包含的任何信息的准确性，货币，可靠性或正确性（包括第三方提供的材料）。读者应在做出与本出版物中包含的材料有关的决策时进行自己的询问，并依靠自己的建议。
用语言体现的可执行策略学习 -
使用所有这些不同的数据源，可以提供可以为不同处理方法提供支持的格式至关重要。知识图是一种灵活的格式，可以与这些来源中的所有差异相同。这些图可以在文档的不同级别上容纳不同的注释，并能够集成到一个已经存在的，已经存在的半网络生态系统中。要将这些数据转换为信息，我们仍然需要应用自然语言处理（NLP）技术，例如命名的实现识别（NER）和关系发现（RD）。在过去的几年中，NLP领域由于模型（例如卷积神经网络（CNN））的出现而实现了很大的飞跃（Krizhevsky等人。，2012年）和双向长短期记忆（BI-LSTMS）（Lample等人，2016年），最近，使用了经过训练的模型，例如Bert（Devlin等人，2019年）或巴特（Lewis等人，2020年），再加上Others技术，进一步改善了最新技术的状态。但是，作为（Battaglia等人的作者），2018年）注意到，为了使这些模型进一步改善，有必要能够概括其经验，当前的模型依靠关系假设来做出正确的预测。这是可以使用图形和Graphml的使用来改善场（Battaglia等人。，2018年）。这些方法可以处理广泛的概率和数据类型，甚至可以与先前的技术合并。，2021; Cetoli等。，2017年； Madan等。，2023）在不同的领域。几项作品已经为NLP任务或将它们与其他深度学习（DL）技术合并为自己探索的图形网络（Carbonell等人。在这项工作中，我们对葡萄牙语识别（NER）的葡萄牙语技术进行了首次评估。我们处理Wikiner的葡萄牙部分（Nothman等人。，2013）具有通用依赖项（UD）的数据集（de Marneffe
慢性疾病的体现对话剂
背景：体现的对话剂（ECA）是计算机生成的动画人类字符，通过口头和非语言行为提示与用户互动。它们越来越多地用于包括医疗保健在内的一系列领域。目的：此范围审查旨在确定慢性疾病的ECAS开发和评估的当前实践。方法：我们在本综述中应用了方法学框架。共有6个数据库（即，PubMed，Embase，Cinahl，ACM数字图书馆，IEEE Xplore数字图书馆和Web of Science），使用与ECAS和Health相关的术语组合在2023年10月。两名独立审阅者选择了研究并提取了数据。此评论遵循Prisma-SCR（系统审查的首选报告和荟萃分析的范围扩展项目，以进行范围评论）。
Badrobot：越狱LLM体现的AI
体现的人工智能（AI）代表了一个人工智能系统，该系统通过传感器和执行器与物理世界相互作用，无缝整合感知和行动。此设计使AI能够在复杂的现实世界环境中学习和运行。大型语言模型（LLMS）深入探讨语言说明，在制定复杂任务的计划中起着至关重要的作用。因此，他们在赋予体现AI的能力方面逐渐表现出巨大的潜力，基于LLM的AI体现了AI作为社区内研究的焦点。可以预见的是，在接下来的十年中，基于LLM的体现的AI机器人有望广泛扩散，在家庭和行业中变得司空见惯。但是，长期以来一直隐藏在明显的视线中的关键安全问题是：基于LLM的AI体现AI犯罪行为吗？我们的研究首次调查了如何在体现的AI中诱导威胁行动，证实了这些很快销售的机器人带来的严重风险，这些机器人明确地违反了Asimov的三种机器人法则并威胁人类安全。具体来说，我们制定了体现AI越狱的概念，并暴露了三个关键安全漏洞：首先，通过受损的LLM越狱机器人；其次，动作和语言空间之间的安全错位；第三，欺骗性提示导致不知道危险行为。我们还分析了潜在的缓解措施，并提倡社区对物理世界中体现AI应用的安全性的认识。
关于儿童的体现认知的新见解...
2019年5月6日至7日，卡尔加里大学的沃尔克伦德教育学院在SSHRC Connection Grant，Calgary University副校长研究和Werklund教育学院的支持下，举行了戏剧和扫盲智囊团。Approximately 40 teachers, early childhood educators, facilitators in outdoor and indoor physical literacy and active lifestyle, and researchers gathered to listen to world-renowned scholars Bryan Kolb, PhD, Sebastian Suggate, PhD, and Magdalena Janus, PhD, speak about brain development (Kolb and Gibb 2011), the impact of play and fine motor skills on learning (Suggate, Stoeger and PUFKE 2017），以及EDI衡量的当前加拿大幼儿园准备措施（Guhn等，2016）。本文的启发来自该事件的讨论。Lorraine D Reggin是卡尔加里大学心理学系的博士生。Penny M Pexman是卡尔加里大学心理学系教授
teledrive：基于AI的体现触发系统
摘要本文介绍了“ Teledrive”，这是一种具有体现AI功能的远程呈现机器人系统，可以使操作员能够在任何未知的远程远程位置导航，并以最少的人为干预。我们在将老年公民以及受传染性疾病影响的偏远的“养育”民主化的背景下构思。特别是，本文着重于导航到粗糙目标区域（例如“卧室”或“厨房”）的问题，而不是预期的目的地。这在一个独特的基于“区域”的导航功能中引入，在当代解决方案中尚未深入探索。此外，我们描述了基于基于WEBRTC的通信框架建立的基于边缘计算的软件系统，通过易于使用的基于语音的人类机器人的交互来实现上述方案。此外，为了增强远程护理人员的操作易于操作，我们结合了“遵循的人”功能，该功能可以按照操作员的指示在其房屋中关注一个人。此外，与现有解决方案不同，呈现的系统与特定的机器人硬件相结合。我们通过基线实验，用户研究和现实生活部署评估了所提出系统的效率。
建筑物的体现碳： - UBC可持续性
1联合国环境计划和全球建筑与建筑联盟。（2024）。建筑物和建筑的全球状况报告 - 超越基础：主流的可持续解决方案，以减少建筑物的排放https://wedocs.unep.org/20.500.11822/45095。2原始报告是由由Zizzo Strategy Inc.（现为Mantle Developments）和Brantwood Consulting（现为Scius Advisory）组成的合作团队开发的。SCIUS咨询提供了2024年更新报告的输入和审查。Zizzo，R.，Kyriazis，J。，＆Goodland，H（2017）。建筑物和基础设施的体现碳：国际政策审查。林业创新投资。https://www.naturallywood.com/wp-content/uploads/embodied-carbon--construction-and-construction-and-infrastructure-international-policy-policy-review.pdf