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联网飞机：炒作还是真正的游戏规则改变者？
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平衡对氢在……中的作用的希望和炒作
氢 (H 2 ) 为菲律宾的能源格局提供了独特的机会。将氢作为工业、电力和运输应用的“能源载体”代表了菲律宾应对气候变化和向更清洁能源未来过渡的持续努力中一种有前途和可持续的解决方案。然而，释放这一潜力首先需要解决监管和政策差距。这一挑战有许多不同的方面，例如需要制定法规来支持氢基础设施的发展，为安全氢气的生产、储存和处理建立明确的标准，简化许可证和执照申请，监测太阳能或风力发电厂以及电解过程，为研究和创新提供更多实质性支持，以及推广氢基产品。本政策简报描述了当前的形势，并确定了政策制定者必须填补的监管和政策空白，同时强调了菲律宾在短期和长期内氢能和储能方面的潜力。至关重要的是要有一个完整的政策框架，解决监管透明度、基础设施发展的财政激励、技术
超出炒作：可行的云采用见解
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人工智能应用于电池研究：炒作还是现实？
1.简介 B 1.1.什么是 AI？C 1.2.关于数据的重要性和良好实践 D 1.3.监督和非监督方法 E 1.4.超参数 E 1.5.最常用的机器学习方法 F 1.5.1.神经网络 F 1.5.2.决策树、随机森林、Boosting 和 Bagging 方法 G 1.5.3.支持向量机 G 1.5.4. k-最近邻 G 1.5.5.基于概率的方法 G 1.5.6.生成模型和逆向设计 H 1.6。编程语言和平台 I 1.7。大纲/范围 I 2。材料设计和合成的应用 J 2.1。材料发现 J 2.1.1。活性电极材料 K 2.1.2。固体电解质 M 2.1.3。液体电解质 N 2.2。材料的加速多尺度建模 O 2.3。实验规划、材料筛选和合成 Q 2.4。观点与挑战 R 3.应用于电极和电池制造 S
人工智能的进化：现实证明了炒作的合理性
然而，Google Brain 于 2017 年发表的论文“Attention is All You Need”提出了一种名为 Transformer 的新型神经网络架构，该架构改进了长短期记忆等循环神经网络架构。5 Transformer 架构采用允许并行处理的自注意力机制，从而实现更高效的数据存储和计算，并减少训练和微调基础模型的时间和成本。6 BofA Global Research 的观点是 3 全面：专家系统的回报 (1989)。专家系统将 if/then 规则应用于数据以产生新的见解，并由德州仪器等公司实施，通过使某些流程快 20 倍并通过减少成本超支和准备费用平均每年减少 200 万美元开支，从而提高了生产力和效率。美国运通将其信贷授权人的效率提高了 45-67%。 4 微调是指使用结构化数据训练预训练模型的过程，以生成相对于原始模型而言性能更佳的专用应用程序，用于特定任务。 5 Transformer 模型还改进了 AI 应用程序的功能，因为神经网络（本质上是基础模型的大脑）能够更好地将语言语境化。例如，“bank”可能表示金融机构或河边，但查看句子中单词前后的上下文以确定含义会很有帮助。Transformer 模型通过使用句子中的所有单词（而不仅仅是之前的单词）来查找上下文，从而确定“bank”的含义。换句话说，该模型双向查找上下文，这就是“BERT”中“B”的含义。BERT 代表 Transformer 的双向编码器表示，是一种神经网络架构。 6 您所需要的只是注意力 (2017)
AEC 中数字技术的炒作因素
摘要目的——本文旨在重点关注未来趋势报告和炒作曲线中描述的 11 项数字技术（即建筑信息模型、人工智能和机器学习、3D 扫描、传感器、机器人/自动化、数字孪生、虚拟现实、3D 打印、无人机、云计算和自动驾驶汽车）。该研究集中于瑞典建筑、工程和建筑 (AEC) 行业目前对数字技术的使用和了解，以深入了解这些数字技术的可能期望和未来发展轨迹。设计/方法/方法——该研究采用了一种基于三种不同方法的溯因方法。这些方法是文献和文档研究，重点关注 11 种数字技术、两次行业研讨会（13 名参与者）和一项在线调查（N = 84）。发现 – 本文对瑞典 AEC 行业有关数字技术的现状进行了分析，并讨论了这些技术在 AEC 行业的发展轨迹。本文确定了炒作因素，其中数字技术的认知与其使用相关。从炒作因素中，我们归纳出四个区域，显示了行业中数字技术使用和成熟度的不同阶段。原创性/价值 – 本文的贡献是双重的。本文深入分析了 AEC 行业不同参与者的机会、当前障碍、数字技术的使用和知识。此外，研究表明，AEC 行业落后于传统的 Gartner 炒作曲线，
观看生成的AI炒作气泡气气
著名的短语“没人因购买IBM而被解雇”是一个很好的（即使是部分的历史类似物）与当前的喂食狂热购买AI：IBM虽然很昂贵，但昂贵，是自动化工作场所的公认领导者，表现到这些公司的优势。IBM著名地重新设计了安装系统的环境，以确保办公基础架构和工作流程被最佳地重新配置以模拟其计算机，而不是相反。同样，AI公司一再声称我们处于采用的新时代，而且还必须主动适应其新技术。具有讽刺意味的是，在过去的AI浪潮中，IBM本身已经过分宣传和交付不足：有些人将其“ Watson AI”产品描述为他们出售的医疗保健环境的“不匹配”，而其他人则将其描述为“危险”。 13又一次，尽管存在许多问题和缺点，但AI还是不可避免的“进步”：从内置偏见到不准确的结果到隐私和知识产权侵犯，再到繁重的能源使用。
NSCLC早期的靶向疗法：炒作还是希望？
Masayuki Miyazaki 1，Takeya Chikashi 1，Kei-ichi Okuyama 1，3摘要 - 卫星必须在通过Rocket推出太空期间持续敌对的环境；因此，它们应接触到实地测试的实际发射条件，包括应仔细测试的所有子系统和组件。在空间环境下评估后，已经选择了几个固态 - 陶瓷电池以在发射环境下进行评估，该空间环境已显示出迄今已显示出良好的结果。本文侧重于基于放电能力，开路电压和电荷/放电模式的电池的物理降解和电池性能。电池已暴露于冲击中，然后在不同频率的水平下进行正弦波，正弦爆发和随机测试。在测试前后，已经检查了所有电池的物理特性，在评估测试后已经进行了几个排放和电荷的循环以检查其性能和生存能力。有95％的容量，电池可以证明其成功承受发射条件的能力，他们在测试后的几个周期中都可以在几个周期内进行操作，到目前为止，他们的性能在限制范围内没有降解。此外，该论文还为小型卫星项目提供了电池发射地面测试的主要要求和标准。版权所有©2020作者。由Pravery Worthy Prive S.R.L ..本文是在CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）下发布的开放访问。关键字：固态电池，小卫星，发射环境，低地轨道，振动
核炒作忽略了高成本，长时间时间
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使用全球炒作的全球流域建模（...
摘要。流域水文学的最新进步（例如了解集水区相似性，访问新数据源以及对参数约束的重新发现方法）使得在大型域上为Ungaig的盆地应用集水模型成为可能。在这里，我们提出了一项尖端的案例研究，该案例研究第一次使用集水区模型技术，并在全球范围内对河流进行评估。建模过程具有挑战性，但可行，甚至第一个模型版本都比传统的河流流动模型显示出更好的性能。我们使用了炒作模型的开源代码，并将其应用于> 130 000个集水区（平均分辨率为1000 km 2），并划定了覆盖地球的陆地（Expept Antarctica）。使用20个关于生理变量的开放数据库对流域进行了表征，以根据与大气的交流来解释全球淡水资源的空间和时间变异性（例如土地所有隔间中的预言和蒸散量）及其相关预算（例如，土壤，河流，湖泊，冰川和浮游物），包括水分，住宿时间以及各个隔间之间的途径。使用逐步方法的参数组估算了全局pa-rameter值，该参数群体调节了代表性测量的捕获物中的特定过程和集水特征。每天和每月的时间序列（> 10年），用于全球5338次河流流量，用于模型评估（一半进行校准，一半用于独立阀门），导致每月的中位数为0.4。但是，