摘要全球脱碳过程的速度被认为取决于清洁能源技术的成本提高速度,特别是可再生能源和能源存储。本文采用了赖特(Wright)的经典学习框架(1936),该框架预测,成本将降低,这是过去部署累计量的函数。我们首先检查了太阳能光伏模块,风力涡轮机和电解质的学习曲线。这些估计值然后成为估计生成相应清洁能量的生命周期成本动力学的基础,即太阳能和风能以及氢的电力。我们的计算指出了显着且持续的学习曲线,在某些情况下,这比传统的80%学习曲线的成本下降要快得多。最后,我们认为,观察到的个体清洁能源技术的学习曲线在推进向脱碳能量经济的过渡方面相互加强。
联盟刚刚发表了一份创新的策略论文,内容是重新加工临床试验,这是快速跟踪有效治疗的重要一步。为提高速度和效率,新的临床试验设计允许在一项试验中测试多种药物和多种药物组合。“自适应”临床试验允许在试验期间进行更改,例如,如果该药物明显无效,请关闭试验臂,并将参与者重新分配给更有希望的候选药物。这与以前的更严格的试验设计不同,在该设计中,人们可能一直在安慰剂或无效的药物中多年。联盟还建议与当前批准的针对免疫系统的MS药物之一一起测试用于进行性MS的新疗法。这意味着可以在新药保护或修复大脑的能力时检查免疫系统。
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项目摘要:气候变化正在增加洪水的频率和强度,强调需要预测洪水范围,幅度和时机的更好的洪水预测系统。短期,实时预测对于紧急响应至关重要,而长期预测有助于计划和适应。流体动力模型是预测深度和速度(例如深度和速度)的重要工具。在加拿大这样的寒冷地区,水动力模型需要与河流模型相结合,以解释冰过程对洪水的影响。但是,以高精度模拟大型河流系统非常昂贵。一个有希望的解决方案是将这些基于物理的流体动力模型与机器学习(ML)集成在一起,从而可以提高速度和准确性。该项目将着重于推进当前的混合流体动力/ML技术来处理未来的不确定性,尊重身体一致性并保持解释性。
人工智能 (AI) 可以彻底改变寻找新药的过程,因为它可以提高速度、准确性和效率。本系统综述探讨了人工智能 (AI) 如何发展以解决制药行业面临的问题,特别强调药物发现、供应链中断、临床试验和试验操作。通过应用检查大量生物数据(如蛋白质组学和基因组学)的人工智能算法,科学家能够精确定位与疾病相关的靶点并预测这些靶点如何与可能的治疗候选药物相互作用。最流行的人工智能 (AI) 技术是深度学习和神经网络;临床试验设计的潜在技术是贝叶斯非参数模型。本综述重点介绍了制药技术中使用的许多基于人工智能的技术的优缺点。然而,制药行业对人工智能的持续探索和投资为改善患者护理和药物开发程序提供了令人兴奋的机会。
重要性:陆军网络和网络防御者面临着大量且快速演变的威胁。威胁识别和隔离需要机器学习、人工智能和人机界面的复杂组合,以减少重新配置、对对手做出反应或更改技术和/或工具以支持任务的时间。此外,这些高级分析将减少分析功能的认知工作量和人力强度。例如,网络电磁活动 (CEMA) 规划人员以及进攻和防御网络空间操作员不需要数据科学家技能即可完成他们的任务。高级分析将实现自主主动网络作战,并缩短人为反应和动态威胁响应之间的时间差距。陆军需要这种能力来使多域作战 (MDO) 的军事决策过程 (MDMP) 提高速度和响应能力以及预授权/管理的网络有效载荷部署。
虽然跨域作战的概念并不新鲜,但随着战争的变化,新的支持概念必须得到很好的定义和明确。陆海军事行动的协调已持续了数千年,虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域,扩大了范围,但总体前提是基础性的。话虽如此,在过去十年中,跨域作战在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加了,也是因为新兴技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。每个军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战描绘出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论一些较新的术语,如联合 JADC2,尽管有些人将 JADC2 与
虽然跨域战争的概念并不新鲜,但随着战争的变化,新的支持概念必须定义明确。陆海军事行动的协调已持续数千年,虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域,扩大了范围,但总体前提是基础性的。话虽如此,在过去十年中,跨域战争在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加,也是新兴技术的结果,这些技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。各军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战勾勒出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论联合 JADC2 等较新的术语,尽管有些人将 JADC2 与
摘要 - 对于RoboSub 2024,AUV-IITB团队正在采取行动Mastya 6d,具有新的驱动系统,可靠的电气堆栈和全新的代码库。考虑到要采摘的物体的多功能性,设计了一种使用软机器人技术的抓手。鱼雷射击器变得更简单,更容易重新加载。现有的Subconn连接器被我们的内部连接器代替,以便在测试和提高速度时易于使用。使功能板变小,并合并了高度的冗余,以确保运行平稳。更改了摄像头,以提供更广阔的视野,更明亮的进料和高数据传输速率。最重要的是,整个软件体系结构都经过改进以使用Python而不是C ++,从而利用其广泛的图书馆支持和提高可读性。最后,在车辆上进行了广泛而严格的测试,以确保所有功能都经过了良好的测试和能力。
该任务领域涉及含能材料增材制造 (AM) 方法的开发,包括:材料、配方和工艺开发以及含能材料的优化,以实现有效的增材制造;含能系统惰性部件的先进制造方法,包括复合部件的自动纤维铺放或金属部件的 AM 方法;自动化制造步骤的方法,以提高速度、可重复性、安全性或其他特性;无损评估技术;设计和分析方法、技术和工具,用于评估生产的 AM 材料和系统,包括那些解决使用寿命、可靠性和关键缺陷评估的方法;评估将 AM 方法应用于特定系统或系统类别的优点的研究;以及开发批量验收测试 (LAT) 方法来测量对于通过增材制造生产的材料而言高效且有效的燃烧率和机械性能,包括铸造或挤压推进剂块以制造燃烧率线和/或 JANNAF 狗骨头的替代方案。