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将UGI整合到密集的城市地区：发生了什么？
城市化对全球城市构成了重大挑战。到2050年，预计全球70％的全球人口将居住在城市地区，给人类和自然带来新的挑战。在人口稠密的地区，有限的空间和土地利用冲突通常会导致经济增长的优先级，从而导致人类和环境健康的缺点。快速的城市化会加剧不平等，健康问题，社会问题，环境破坏和栖息地丧失。在人口稠密的城市中整合城市性质通常受到高昂的实施成本，密集的管理要求以及在冲突地区普遍缺乏空间的阻碍。尽管如此，联合国和欧盟等组织强调了自然要素在创造健康，宜居和可持续城市中的重要性。
提升卓越：将生成AI整合到CMMI ...
功能成熟度模型集成（CMMI）框架是与软件，产品和服务开发有关的交付质量的行业基准。Gen AI为组织提供了加强CMMI模型工业化部署的机会。认知正在利用AI代的力量来加强CMMI的部署，通过在基于软件和服务生命周期的各种CMMI实践中注入AI Gen Gen Gen ai能力。本文解释了我们的方法，并提出了16代AI助手的观点，这些助手处于各个生产阶段。认可指出：“在当今竞争激烈的市场中，CMMI是基准要求，现在，公司应考虑如何通过像Gen AI（例如AI）这样的新兴技术和高级技术来提高对CMMI模型的使用”。
将协作机器人整合到复杂的医院环境
目的：描述科罗在复杂且多层900床的医院环境中，将玉米饼作为药物，供应和设备的输送系统的使用，活动和人类相互作用。将协作机器人（配件）整合到现有的医院工作流程中，这是一个安全的交付运输系统，是一个早期的创新和新兴领域。方法：在创新理论的传播的指导下，使用定性的描述性设计来建立在急性护理医院环境中更好地理解和描述Cobot实施所需的基本知识。在一周中的不同日子里，在他们与工作人员，临床医生和游客互动时，在整个医院旅行时，都在所有轮班上观察到了罪犯。使用归纳编码方法对研究团队成员进行了分析，然后进行了定性内容分析的解释水平。结果：从2022年11月至2022年12月开始的七个星期，从23个单独的柯机观测会议中收集了33小时。这些观察结果包括89个端到端的配件交付。分析后，出现了四个主要主题：1）机器人的人性化，2）机器人的可用性，3）柯比特的自主权和4）在动态医院环境中的柯比特功能。结论：将柯比特实施为半自治的传递转运蛋白仍处于早期创新阶段。本研究中使用的柯比特人需要人类的支持才能在复杂且不可预测的环境中充分发挥作用。为了可持续增强人类专门执行的当前和将来的工作流程，配角将需要向更大的自主权模式过渡，并且人类援助较少。
将气候场景整合到资产责任管理
在2018年，我们启动了一个试点项目，旨在阐明气候变化对我们养老金计划的财务绩效的影响。与风险和回报管理的技术和解决方案的提供商Ortec Finance合作，我们旨在将我们对科学家对各种全球变暖方案的理解联系起来，由宏观经济风险驱动因素（例如通货膨胀）（即CPI）和经济增长（即GDP）和资产责任财务建模是养老金投资的核心。飞行员使Optrust能够查看由于气候变化导致的结构性影响如何影响我们的整体财务绩效。尽管这种分析处于早期，但它突显了将这种自上而下分析与各种自下而上的努力相结合以建立气候富裕的投资组合的重要性。
人工智能第12部分强化学习今天的故事什么是参数调整...
Ø 当达到目标时，会为该位置和操作对输入奖励，并且该位置的该操作的表值会增加。 Ø 如果不是目标，则将目的地的值添加到该位置的当前操作中。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
花费的锂离子电池的射层回收
锂离子电池（LIBS）在我们的现代世界中已经变得无处不在，自1991年通过Sony Inc.发现以来，从智能手机到电动汽车，更多的一切都提供了更多的动力。市场对Libs的需求迅速增加，原材料价格的不可预测的上升为将来的大规模生产带来了不可避免的障碍。根据报道，在过去的十年中，Lith IUM价格几乎增加了两倍。未来的制造汇总可能会遇到挑战，这也是由于基本要素的全球稀缺（Li，Co和Ni）[1-4]。尽管这些电池提供了令人印象深刻的能量密度，低自减电率，轻巧和效率，但它们的广泛使用引起了人们对环境心理影响和资源耗竭的担忧[5,6]。在这次迷你审查中，我们探讨了回收锂电池以减轻问题和促进可持续未来的重要性。Hydorementallurgy和Py Rometallurgy是用于回收花费的两种主要方法。我们在更多的尾巴中介绍了提到的回收用过的锂电池的方法之一。
芯片的选择性原子层沉积
实现 AS-ALD 的一种常见方法是使用自组装单分子层 (SAM) 作为抑制剂，以优先阻止一种表面材料上的 ALD 而不是另一种。 [7–14] SAM 是一种有机分子，由头部基团（也称为锚定基团）、主链（通过范德华相互作用参与自组装过程）和尾部官能团组成，其中尾部官能团会影响 SAM 形成后的最终表面特性。通过选择仅与特定表面反应的 SAM 分子头部基团，可以实现选择性 SAM 形成。例如，已证实烷硫醇和烷基膦酸可在金属基材上形成 SAM 结构，但不会在 SiO 2 上形成。 [15–21] 通过使用这两种 SAM 分子作为金属表面 ALD 抑制剂，已有多次成功演示在金属/电介质图案的电介质区域上选择性沉积电介质膜（电介质-电介质，或 DoD）和金属膜（金属-电介质，或 MoD）。[7–12,22,23]
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。