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体现的碳排放
联合国（2023）预测，到2050年，有25亿人将居住在城市，高于今天的44亿。在不断增长的全球人口中，大多数人将来自撒哈拉以南非洲和南亚低收入国家和中等收入国家的城市地区（ODNI 2021），目前，撒哈拉以南非洲城市目前已经每年看到4.1％的人口增长（Makeka和Sharma 2022，2）。非洲城市需要建造一个估计的5600万个住房单元才能满足需求（Makeka and Sharma 2022，2）。2015年，印度政府宣布了到2022年建造2000万个住房单元的野心（Livemint.com 2015）。在全球范围内，需要将另外2410亿m 2的新地板区域添加到全球建筑库存中，相当于每个月建造新的纽约市，直到2060年（Architecture2030 2023）。
建筑物的体现碳排放
许多研究检查了认知健康的老年人以及患有轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病（AD）的执行功能（EF）的能力。当前，没有用于测试特定EFS的标准接受协议；因此，研究人员使用了他们的首选工具，这导致了整个研究特定能力的下降评估的差异。因此，对于评估EF下降的最敏感测试，需要指导。对2000年至2022年之间发表的最新文献进行了评估评估健康健康的老年人和MCI和AD的个人的EF研究。重点放在EF的双重任务，抑制，转移或切换以及工作内存更新。审查了许多任务及其结果。特别重要的是，适用于同一参与者的任务的结果存在差异。这些各种EF评估工具表明，由于衰老过程和神经退行性条件（例如MCI和AD），有效地识别EF能力下降的差异。本综述在使用特定人群中的特定EF任务（包括任务需求和刺激因素）以及比较整个研究中的分支结果时都需要考虑各种因素。
slattery体现碳系列：改造重新构想
像女王和柯林斯建筑一样，假设的新建版本（场景1）与翻新工程（方案2）之间的主要区别是在上层的碳密集型区域，外墙和内壁。这些建筑元素包含碳密集型材料，例如钢筋混凝土，结构钢，玻璃和铝。当将上层，外墙以及内壁和隔板组合在一起时，它们占假设新建中GWP总GWP的72％。这再次强调了翻新的潜力。
UKGBC体现的碳范围3测量和报告
从历史上看，尽管占全球总碳排放量的11％，但体现的碳还是在很大程度上被忽略了。近年来，潮流已经转变，作为一个行业，我们现在更加积极地解决具体的碳，本报告的出版物说明了这一点。就目前而言，有关如何测量体现碳的指导，RICS统一生命周期碳评估标准将成为一致的碳测量的世界领先标准。但是，我们的行业落后于包括具体碳在内的测量，报告和减少范围3。这是取得积极进步的障碍，并强调了为什么本报告的发布如此重要。通过借鉴跨行业数据，它代表了向前迈出的一大步，即定义我们应该如何处理体现的碳。
新结构中的体现碳减少
建筑师，设计师和建筑公司有很大的机会通过改进的设计和建筑实践，利用低体现的碳材料和产品，以及使用再生材料/重复使用废料的策略，通过改进的设计和建筑实践，包括改进的设计和建筑实践，减少新建筑物的具体碳。本文档旨在作为有兴趣在其新建筑建筑项目中减少体现碳的建筑商，建筑师和公司的简要参考文献文件。参考指南提供了关键术语，策略，工具和数据库，标准和可用资源的概述，以帮助实现低碳新建筑。有关如何测量，减少和报告建筑产品中具体体现的碳排放的更多信息，请参阅RMI对先进的建筑结构的体现碳的简介：体现碳测量，还原和报告的基础知识。1
2024 财年上半年业绩：强劲业绩体现了 IDP 的优质、多元化业务模式
“IDP 的业绩亮点在于我们的学生安置业务，总收入增长了 44%。这一出色增长被英语语言测试的疲软期（收入下降了 5%）部分抵消，”O'Shannessy 女士说。学生安置的各个方面都取得了强劲增长，数量和价格的上涨都为业绩做出了贡献。澳大利亚的安置数量增长了 33%，加拿大增长了 56%，英国增长了 19%，美国增长了 30%。平均费用增长了 11%，加上数量增长，推动学生安置收入在六个月内创下历史新高。其他学生安置服务的收入（包括数字营销服务、活动、数据服务和咨询）增长了 20%。这一增长还反映了大使平台收入的纳入，点对点营销服务被纳入了公司的产品组合。在此期间，IDP 的学生安置业务表现明显优于市场，与整个行业的总体增长相比，其总量增长了 33%。总体而言，由于主要目的地市场签证设置收紧的影响，整个行业的总体增长量较去年同期略有下降。
在小组场景中体现有说服力的类人动物的礼貌
在物理和虚拟环境中，小组互动都显着塑造了我们的社会经历。理解并复制与虚拟代理或物理机器人的群体相互作用构成了可能性和挑战。对这些挑战的核心是礼貌的关键方面，这是塑造我们社会互动的基本基石。该博士学位论文研究了礼貌策略在与人类人工制剂中物理和虚拟环境中小型独立对话群体内的社交互动中的深刻意义。它特别关注它们对虚拟字符或实施对话剂（ECA）和人类机器人相互作用（HRI）的适应性。论文探讨了这些策略对参与者与虚拟药物或人形机器人之间相互作用期间积极看法的说服力，遵守社会规范的影响，同时加入了一组人造类人动物。它涉及一系列的用户研究，并进行了实验设置，这需要在虚拟或物理环境中向参与者展示困境。参与者应决定花费更多的努力，以遵守代理商的请求，或者选择最小二能力的替代方案，同时忽略该请求。补充，设置评估了参与者对虚拟代理商或机器人表达的各种礼貌策略的回应，以扩展邀请加入一个小型独立型团体。这项研究通过定义与礼貌策略保持一致的行为，即使在需要更加努力的选择的情况下揭示了参与者遵守社会规范，并根据诸如说服力，礼貌和社会遵守的标准来指出最佳行为。最终，这些发现提供了对礼貌策略在人类代理互动中与众不同的作用的见解，以轻轻影响人类的决策，同时与他们保持积极的关系。这些见解铺平了为各种领域的虚拟代理和机器人设计更有效和社会可接受的行为的道路。
结合思维和机器：研究一般体现智能的认知体系结构和生成模型的融合
认知体系结构和生成模型是开发一般体现智力的两种截然不同的方法。本文研究了他们的最初动机，实力方式以及互补的优势和弱点，以及将它们融合到一般体现的意义上的目标，以利用优势和补充的弱点。首先，通过分析其不同的应用程序和进一步的研究和发展中的困难，它们之间的潜在协同和可能的整合策略得到了探索。然后，通过结合认知体系结构的优势，这些认知体系结构对人类样的认知过程和生成模型进行了建模，这些模型在基于学习模式的新内容生成新颖的内容方面表现出色，它实现了创建具有增强整体帽质体的体现药物的目标。最后，一个综合框架，展示了认知体系结构，生成模型和其他AI方法的整合，以实现一般体现的智能，并伴随着一个说明性的例子。
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