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利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，识别视频流中的人类动作是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种基于储层计算范式的可扩展光子神经启发式架构，能够以最先进的精度识别基于视频的人类动作。我们的实验光学装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练且可扩展到数十万个节点的大型并行循环神经网络。这项工作为实现用于实时视频处理的简单可重构且节能的光子信息处理系统铺平了道路。
迈向可持续的人工智能 - OpenStudio
人工智能 (AI) 用于创建更可持续的生产方法和模拟气候变化，使其成为对抗环境恶化的宝贵工具。本文描述了一种耗能技术服务于未来生态挑战的悖论。该研究概述了使用基于人工智能的解决方案进行环境保护的行业。它借鉴了来自绿色人工智能参与者的大量示例来展示用例和具体示例。在研究的第二部分，研究了人工智能对环境的负面影响以及支持绿色人工智能的新兴技术解决方案。研究还表明，对低能耗人工智能的研究更多地是出于成本和能源自主性约束，而不是出于环境考虑。这导致了反弹效应，有利于增加模型的复杂性。最后，讨论了将环境指标集成到算法中的必要性。环境维度是人工智能更广泛的伦理问题的一部分，解决它对于确保人工智能的长期可持续性至关重要。
迈向可持续的人工智能 - BonViewPress
摘要：人工智能 (AI) 用于创建更可持续的生产方法和模拟气候变化，使其成为对抗环境恶化的宝贵工具。本文描述了一种耗能技术服务于未来生态挑战的悖论。该研究概述了使用基于人工智能的解决方案进行环境保护的部门。它借鉴了来自绿色人工智能参与者的大量示例来展示用例和具体示例。在研究的第二部分，研究了人工智能对环境的负面影响以及支持绿色人工智能的新兴技术解决方案。研究还表明，对低能耗人工智能的研究更多地是出于成本和能源自主性约束，而不是出于环境考虑。这导致了有利于增加模型复杂性的反弹效应。最后，讨论了将环境指标集成到算法中的必要性。环境维度是人工智能更广泛的伦理问题的一部分，解决它对于确保人工智能的长期可持续性至关重要。
SolarClub：通过交互式协调系统支持可再生能源社区
能源社区是世界各国政府支持更可持续能源实践的重点。然而，支持能源社区协调可再生能源资源的交互式系统仍然缺乏。我们推出了 SolarClub，这是一种需求转移可视化系统，当太阳能可用时，它支持家庭通过预订耗能活动来协调能源使用。我们与四组邻居（N=15）一起部署了 SolarClub，为期一个月。SolarClub 成功地使邻居们能够协调，即使其中一些参与家庭不太灵活。虽然参与者报告说 SolarClub 没有培养社区感，但它帮助他们同情邻居。我们的研究结果表明，基于传感器和可视化的技术有助于理解日常实践与资源消耗之间的关系，而不仅仅是个人生态反馈。因此，这项工作有助于开发支持集体行动以实现环境可持续性的下一代实践和技术。
MEEUP 方法报告 - 欧盟委员会
选择材料和制造工艺并规定新产品的使用。因此，如果立法者成功制定出切合实际、明确和准确界定的实施措施，它们将成为决定新产品对环境影响的主要因素。另一方面，影响范围显然是有限的。产品设计师可以选择具有不同特性和环境影响的材料，但单个材料生产过程的资源消耗和排放在很大程度上不在该影响范围之内。此外，材料采购地点通常不能由产品设计师决定。制造工艺也是如此，设计师可以根据所采用的技术调整产品的几何形状和其他特性，但到了某个时候，具体的资源效率和排放就属于生产工程师的范畴。从下游来看，设计师可以设想产品的使用方式和最终处置方式，但实际用途可能有所不同。这一点尤其重要，因为与许多非 EuP 不同，耗能产品 (EuP) 在产品使用阶段具有相关的环境影响。
印刷锌纸电池 - DR-NTU
纸质电子产品为柔性和可穿戴系统提供了一种环境可持续的选择，并且完美适配现有的印刷技术以实现高制造效率。作为耗能设备的核心，纸基电池需要与高保真度的印刷工艺兼容。在此，水凝胶增强纤维素纸 (HCP) 被设计用作纸电池的隔膜和固体电解质。HCP 可以承受比原始纸更高的应变，并且在四周内可在自然环境中生物降解。印刷在 HCP 上的锌金属 (Ni 和 Mn) 电池具有显著的体积能量密度 ≈ 26 mWh cm –3 ，并且还具有可切割性和与柔性电路和设备的兼容性。因此，可以通过将印刷纸电池与太阳能电池和发光二极管集成来构建自供电电子系统。该结果凸显了水凝胶增强纸用于无处不在的柔性和环保电子产品的可行性。
迈向可持续人工智能：环境保护用途和问题概述
人工智能 (AI) 用于创建更可持续的生产方法和模拟气候变化，使其成为对抗环境恶化的宝贵工具。本文描述了一种耗能技术服务于未来生态挑战的悖论。该研究概述了使用基于人工智能的解决方案进行环境保护的行业。它借鉴了来自绿色人工智能参与者的大量示例来展示用例和具体示例。在研究的第二部分，研究了人工智能对环境的负面影响以及支持绿色人工智能的新兴技术解决方案。研究还表明，对低能耗人工智能的研究更多地是出于成本和能源自主性约束，而不是出于环境考虑。这导致了反弹效应，有利于增加模型的复杂性。最后，讨论了将环境指标集成到算法中的必要性。环境维度是人工智能更广泛的伦理问题的一部分，解决它对于确保人工智能的长期可持续性至关重要。
钢框架抗震加固体系的开发...
地震在世界各地肆虐，对建筑物造成了大量破坏，但仍有许多建筑物不符合现行抗震规范要求，因此需要进行抗震加固。在许多情况下，地震引起的破坏主要集中在低层钢筋混凝土 (RC) 结构上，这些结构的基本自振周期接近地震的主频。人们提出了不同的方法来减轻结构响应并耗散地震引起的能量 (Kim 2019)。增加钢支撑等额外刚度是传统且广泛使用的抗震加固技术 (Park et al . 2012, Maheri and Yazdani 2016, Mohammadi et al . 2020))。此外，采用狭缝阻尼器等金属耗能装置也被认为是结构抗震设计和加固的另一种有效手段（Zhang et al. 2015；Lee and Kim 2017；Javidan and Kim 2020；Dereje and Kim 2022）。
未来空间显示出租户情绪的改善、多样化的需求驱动因素和持续的供应链演变
• 租户面临着各种不断变化的运营挑战。当被问及影响其业务的关键因素时，至少 20% 的租户选择了九个问题（从成本上升到净零碳转型）。劳动力成本现在是最重要的因素，62% 的人强调了这一点（2023 年：41%）；劳动力采购问题占 34%。 • 电力供应也已成为议程上的重点，因为租户越来越意识到需要获得充足、可靠的电力供应。36% 的人认为这是确保未来空间的障碍，而 2023 年这一比例为 11%，2022 年这一比例为 7%。这一增长反映了现有基础设施、持续的车队发展以及自动化和人工智能等耗能技术的日益普及所带来的挑战。 • 劳动力挑战可能会推动更高水平的技术和自动化采用——进一步增加电力需求和充足容量和可靠供应的关键性，以及对高质量现代物流设施的需求。
地质构造中的氢气储存潜力...
摘要：氢能技术是实现零排放方案和确保许多国家能源独立的最有前途的解决方案之一。氢气被认为是一种绿色能源载体，可用于能源、交通和化工领域。然而，高效安全的大规模储氢仍然具有挑战性。工业中最常用的储氢解决方案是压缩和液化，这两种方法都非常耗能。地下储氢被认为是在不同时间尺度上大规模利用的最经济、最安全的选择。在地下地质构造中，盐穴是最有前途的储氢方式，因为它们具有合适的物理化学和机械性能，即使在高压下也能确保安全高效的储存。本文介绍了地下储存的最新进展，特别强调了欧洲盐穴的利用。讨论了地下储氢的初步经验，并分析了该技术在全球范围内商业化的潜力。在波兰，来自西北和中部地区的盐矿（例如，Rogóźno、Damasławek、Łeba）