XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System突显
估计生物炭耐用性的指南
生物炭是从生物质热解获得的富含碳材料。生物炭，并越来越被认为是通过在土壤和产品中存储热源碳去除二氧化碳的技术。生物炭系统充分实施后，除了其温室气体减轻二氧化碳去除和减少碳化物的影响外，还可以产生许多积极的社会和环境影响（Azzi等2021年，CelanderOchSöderqvist，2021年，2021年）。话虽如此，我们注意到，全球商业生物炭项目的迅速增长在很大程度上是由于去除二氧化碳的潜力所驱动的。生物炭储存的关注点突显了需要提高生物炭碳储存周围的理解和知识传播的需求。传播此类知识是本报告的总体目的。
加勒比翡翠岛蒙特塞拉特的可再生能源机遇
今年 3 月，应州长办公室和总理办公室的邀请，我有幸与 DMA Invest 首席执行官 Atam Sandhu 一起访问了蒙特塞拉特。我们受到了通信、工程、劳工和能源部 (MCWLE) 的热烈欢迎。我们参观了机场附近的 750 千瓦 (kW) 太阳能光伏发电厂，并探索了蒙特塞拉特位于科克山的地热生产井。这些井距离普利茅斯几公里，普利茅斯在 1996 年火山爆发前曾是首都，现在是一个旅游景点，突显了该岛巨大的地热潜力，这是蒙特塞拉特未来能源战略中不可或缺的资源。
探索英国的工程生物学公司
工程生物学公司主要集中在南部地区。英格兰东部占工程生物学人口的 23.5%，紧随其后的是伦敦（22.6%）和东南部（17%）。这些发现可以归因于周边地区知名学术机构和密集的商业人口。东南部（38）是工程生物学衍生公司的顶级中心。苏格兰（27）和伦敦（27）也是主要地点。剑桥大学（85）和牛津大学（68）拥有最多的工程生物学公司创始人，证明了他们在科学研究方面的卓越表现。工程生物学是一个多样化和充满活力的领域，行业中运营的各个子行业都突显了这一点。制药领域的公司（246）占工程生物学企业的大多数，其次是研究工具和试剂（130）以及基因组学（97）。
绿色电池的可持续移动性和环境影响：全面评论
摘要：综合研究探讨了电池在可持续发展中的重要作用。它评估了内燃机（ICE）和电动汽车（EV）中电池的性能，同时强调绿色电池的环境益处。该研究还探讨了日常汽车使用的电池维护和回收实践。基于锂离子电池数据，它突显了有效回收解决方案和电池回收扇区的迫切需求。电池生产的环境影响，尤其是对于电动汽车的影响，强调了过渡到可再生能源的重要性。化石和非化石燃料之间的比较证明了清洁能源的潜在优势。该研究还比较了传统电池与绿色电池的性能，并最终建议采用以可再生能源为动力的绿色电池作为可持续的解决方案。
人工智能与健康：充满可能性的新时代
Long 博士是人工智能领域的领军人物，领导着 UTS 的开创性研究。Long 博士是联邦学习方面的专家，联邦学习是一种先进的人工智能技术，可在提供个性化智能的同时确保数据隐私。Long 博士的工作得到了广泛认可，他的研究成果发表在 NeurIPS 和 ICML 等顶级人工智能会议上。他的论文在短短一年内（2023 年）就获得了超过 6,373 次引用。在他的领导下，基础模型和联邦学习研究小组正在推动具有现实影响的创新，特别是在医疗保健、物联网和社交媒体等关键领域。他的工作吸引了超过 400 万美元的行业投资，突显了他的研究为社会带来的切实利益。
欧盟立法如何促进和/或阻碍创新
这篇简短的文章探讨了经济世界中监管与创新之间模糊、复杂和多方面的关系，强调了某些监管方法鼓励创新的潜力，以及通常会降低创新激励的因素。创新。我们在监管方面和创新方面都采用“生态系统”方法，同时研究这两个生态系统之间的相互作用。关于这一主题的更一般性的分析和研究得到了促进或阻碍创新的七个欧盟法规案例研究的补充。在这些案例研究之前，我们对过去三十年欧盟监管趋势进行了更广泛的背景分析，突显了欧盟监管的性质和质量的重大转变，这在很大程度上是更深层次的欧盟内部市场的一部分。
ai在当前和未来的农业中：介绍性概述
AI Systems 1 [136]，欧盟最近为《 AI法案》采用，非常适合在其各种独立的环境动态，不完全控制和有限的可观察力下，在机械或决策支持农业过程的背景下。因此，根据[174]，仅在2022年就已经发表了3900多篇关于农业AI主题的文章，可以在Scopus 2中找到。这扩展了在过去十年中不断增长的研究兴趣的趋势。出版物的历史现在已经足够长，可以多次改变重点主题，突显了AI已经成为农业研究的组成部分，这种趋势可能会增加：决策支持系统的应用，对传感器数据相互作用问题的学习方法和机器人学的学习方法对全球令人印象深刻的研究人员引起了极大的兴趣，并引起了人们的兴趣。
A/79/224 - 大会 - 联合国
8. 生成人工智能的快速发展是一项重要发展，突显了定义当代人工智能的数据和计算资源的规模。大型语言模型代表一种基础模型，使用广泛的数据进行训练，可以适应一系列下游任务，包括潜在的军事用途。大型语言模型使用的快速增加以及允许更广泛访问的开源模型的发布带来了潜在的国际和平与安全风险，从旨在制造新武器、作战手段和方法的故意滥用，到即使负责任的行为者使用该技术也会出现的各种与军事应用相关的风险。1 关于人工智能透明度的权衡代表了当前一场重要的辩论，即是否需要保持能够支持创新和发展的开放传统，以及是否需要监督。