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对气候变化对地下水资源的影响的批判性审查：关注当前状态，未来可能性和模拟模型的作用
1全球环境补救中心（GCER），工程，科学与环境学院，ATC大楼，纽卡斯尔大学，卡拉汉大学，新南威尔士州2308，澳大利亚； davamani@tnau.ac.in或davamani.veeraswamy@newcastle.edu.au（V.D.）; anandhi.santhosh@newcastle.edu.au（A.S。）; srinivasulu.asadi@newcastle.edu.au（A.S。）2环境科学系，泰米尔纳德邦农业大学自然资源管理局，印度哥印拜陀641003，印度641003； parameswari.e@tnau.ac.in 3印度泰米尔纳德邦政府环境与气候变化部3号，印度600015； ezrajohn4@gmail.com 4印度哥印拜陀641003，泰米尔纳德邦农业大学环境科学系； poorna155c@gmail.com 5印度Baramati 413115 ICAR-National National Ressigic Management Institute; gopalakrishnan.b@icar.gov.in 6化学系，Bannari Amman理工学院，Erode 638401，印度； arulmani@bitsathy.ac.in *通信：alvin.lal@newcastle.edu.au（A.L.）; ravi.naidu@newcastle.edu.au（R.N.）
利用废弃活性污泥作为可再生能源的可能性
目前，工业中大部分最终能源消耗都由化石燃料满足，能源由火力发电厂 (TPP) 产生。然而，TPP 的整体能源效率很低，甚至不到 40%。因此，21 世纪的特点是自然资源枯竭和短缺的问题，尤其是有机化石燃料。向可再生能源的过渡目前是一个全球性问题。可再生能源可以帮助俄罗斯联邦减缓气候变化，增强对价格波动的抵御能力，降低能源成本。“2035 年前俄罗斯能源战略”的方向之一是使用新型燃料，包括与工艺过程中产生的废物的混合物。使用以前储存在垃圾填埋场和污泥库设施中的工业废物可显著减少煤炭、原油和天然气的使用以及温室气体排放。工业固体废物回收是一个有前途的方向。废物转化为能源 (WtE) 技术有助于将工业废物转化为有用能源，并最大限度地减少与之相关的问题。在这些技术中，废物是一种二次能源和材料资源。在化石燃料枯竭及其消费量不断增加的背景下，开发基于替代可再生燃料的废物转化能源技术是一项重要任务。
计算的可能性
摘要。音频放大器是经典的、常用的电子电路；特别是在高瓦数放大器的应用中；A 类音频放大器最受欢迎，并且具有最佳音质。然而，它们的扩展率低，效率低。例如，著名的 A 类电路模型：Krell KSA-100，由 3 对复合功率放大器组成，使用正负 45 伏的电源，会一直产生高电流和高功耗，即，当输入信号电压为零时，电路会产生流过最终功率放大器（1 安培对）的电流。这导致总电流始终达到 3 安培或 137 瓦。研究人员将进行研究，通过降低电源电压来减少这种条件下的功率损耗，但电路仍可以像以前一样有效地扩展音频信号。实验用交流电源变压器调节输入电压，可在28伏至145伏之间调节，使直流电源在10伏至45伏之间改变电压。在8欧姆负载下输入100mVpp的输入信号，1kHz正弦波频率，并将电压从45伏降低到输出放大器仍能保持输入信号。实验结果表明，当降低电源电压时，功率损耗相应减少。
中位数人工智能专家表示，从现在起人类灭绝的可能性为 5% ...
AI Impacts 首席研究员 Katja Grace 在评论研究结果时表示：“这些结果表明，人工智能专家认为强大的人工智能可能对人类构成重大风险，而且它可能比预期的来得更快。除此之外，研究人员考虑的其他问题也值得警惕——我们这一代人的任务可能不仅仅是驾驭一种可能毁灭世界的技术，而且还要在公众讨论被扭曲、每个人的信息被泄露、暴君和生物恐怖分子正在掌权、新的不平等和不公正力量正在侵蚀社会的情况下做到这一点。”
基于可能性的方法改善了意见动力学模型中的参数估计
我们表明，在基于代理的模型（ABMS）中，意见动力学的最大似然方法超出了典型的基于仿真的方法。基于仿真的方法会重复模拟模型，以寻找一组与观察到的数据相似的数据。相比之下，基于似然的方法得出了一种可能性函数，该函数将未知参数与观察到的数据以统计原则的方式连接到了观察到的数据。我们将这两种方法比较了众所周知的意见动力学模型。我们在数据可用性上增加复杂性的三种现实情况：（𝑖）完全观察到的意见和相互作用，（𝑖𝑖）部分观察到的相互作用，（𝑖𝑖𝑖）观察到与观点噪声代表的相互作用。为了实现基于可能性的方法，我们首先将模型投入到支持适当数据可能性的概率生成式的幌子中。然后，我们通过概率图形模型描述了三种情况，并显示了转化模型的细微差别。最后，我们在自动分化框架中实现了此类模型，从而可以通过差异下降来轻松有效地估算最大似然。这些基于可能性的估计值最高4倍，并且最多需要200倍的计算时间。
人工智能辅助语言学习（AIALL）的新可能性：东西方观点的比较
摘要：尽管人工智能辅助语言学习 (AIALL) 对学生和教师都有好处，但该领域的科学文献仍然相对稀缺，尤其是关于语言教师的看法。本文旨在通过比较和对比不同背景（即东方和西方国家）的语言教师对 AIALL 的态度，考虑在职语言教师之间的潜在文化差异，以缩小这一研究差距。采用定性研究方法和描述性、横向和相关方法，设计并进行了六个问题的半结构化访谈，以揭示东方（即越南、伊朗和印度尼西亚）和西方（即西班牙、德国和英国）六位语言教师的看法。研究结果表明，参与者对 AIALL 在语言教学和学习方面的潜力持积极态度，尽管无论背景如何，他们都表现出一定的焦虑。此外，尽管存在共同的担忧，但东西方参与者之间存在差异，尤其是在公平获取、语言技能平衡和道德方面。这项研究表明，教师培训对于在课堂上引入 AIALL 至关重要，从业者需要重新考虑评估，以避免抄袭和作弊，同时也要充分利用 AIALL。
人工智能促进气候安全：可能性与挑战
它们对于应对与气候危害相关的风险以及与气候脆弱性和暴露相关的风险特别有用。事实上，人工智能可以使灾害预警系统和长期气候灾害建模更加高效。这些改进可以降低气候变化影响导致不安全和冲突的风险。这些工具还可用于优化粮食生产和自然资源管理（例如精准农业），这些国家的生活条件因气候变化而恶化；或者可以促进在气候灾害期间使用自动机器人运送人道主义援助。目前已经有正在进行的项目展示了这些可能性。
通过定量FTA分析降低制造设备中故障的可能性
用于断层和潜在的对策。本研究论文的目的是计算最高事件的概率 - 使用FTA的过程失败，并提出了一种技术，以优先考虑根据制造商的要求，并减少了最高事件故障的可能性。我们已经构建了一棵定性故障树，以使用Koch KBS-PL机器在水泡包装中生产出办公组件。我们定义了顶级事件G - 在机械Koch KBS-PL机械上包装和密封的办公组件的生产。然后，我们定义了导致最佳事件的事件，直到个人故障因素。基于故障树与故障概率之间的联系，我们进行了定量分析以确定单个事件故障的概率。我们发现G失败的可能性为5.04％。随后，我们确定了哪些因素最明显地降低了因子G失败的可能性。这些是：E - 进料速率，F - 冷却，Al - 不正确的设置和D - 折断。已经证明，通过控制这4个因素，我们可以将最高事件G失败的可能性降低到2.36％，前提是采取了有效的措施。最终提案满足了几家制造商的要求，以快速，高效且具有成本效益的解决方案。我们创建了一个建议，可以节省时间，具有最少的软件和硬件要求，并且易于使用。这优先考虑措施设计的因素。该提案的效率和有效性是我们确定了断层树中最弱点，最大程度地导致最高事件失败。