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从障碍到扩大规模：全球 AI 冲刺
但 IBM 报告《从障碍到规模：迈向 AI 的全球冲刺》中令人兴奋的新数据显示，尽管仍有工作要做，但从数据准备到偏见检测以及技能培训和再培训工作等一系列技术的最新进展，正在使 AI 探索和采用的速度比一些人预测的更快。基于这些见解和数百次客户互动，IBM 数据和 AI 总经理 Rob Thomas 预计，企业界对 AI 的采用将在未来 18 到 24 个月内大幅攀升，激增至 80% 甚至 90%。
推进储氢材料发展的联盟
– 展示了单点 Pt/CeO 2 催化剂，该催化剂对 MeOH 和其他醇的脱氢速度比 2.5 纳米 Pt/CeO 2 快 40 倍，比负载 7 纳米 Pt 簇的 CeO 2 快 800 倍 – 展示了多孔液体作为气体吸附剂的可行性和效率 – 展示了来自多个系统的氢化物中氢解吸的等离子体活化 – 甲酸在 Pd 催化剂上的脱氢：确定对表面和环境的敏感性 – 扩展了 H 2 载体技术经济分析过程的能力，允许将基于材料的存储系统与现有技术进行比较• 特性
科学 NJSLS 2020 学年 K 至 12 年级 - NJ.gov
地球气候的变化速度比现代文明史上任何时候都要快，这主要是人类活动的结果。全球气候变化已经对新泽西州及其许多经济部门产生了广泛影响。增加以气候变化为重点的学术标准非常重要，这样所有学生都能对气候系统有一个基本的了解，包括影响它的自然和人为因素。气候变化的基础涵盖物理、生命以及地球和空间科学。目标是让学生了解气候科学，以此为决策提供参考，改善他们自己、他们的社区和全球的生活质量，并了解工程解决方案如何让我们减轻影响、调整实践并建立弹性系统。
Stu der On Air 3000 / On Air 3000N et - AV-iQ
还可以远程操作 OnAir 3000。OnAir 3000 主屏幕上使用的标准图形用户界面 (GUI) 可以在任何具有控制台网络访问权限的 PC 或笔记本电脑上并行模拟。因此，可以从 PC 访问物理控制台的所有参数，包括推子和旋转控件，两个系统完全并行工作。这对于服务部门设置配置和处理异常情况都非常有用。技术人员可以随时检查设置，并在必要时进行更改或故障诊断，反应速度比以前更快，即使在家里也可以。假设获得访问权限，工厂也可以进入世界任何地方的系统并提供帮助。
科学 NJSLS 2020 学年 K 至 12 年级 - NJ.gov
地球气候的变化速度比现代文明史上任何时候都要快，这主要是人类活动的结果。全球气候变化已经对新泽西州及其许多经济部门产生了广泛影响。增加以气候变化为重点的学术标准非常重要，这样所有学生都能对气候系统有一个基本的了解，包括影响它的自然和人为因素。气候变化的基础涵盖物理、生命以及地球和空间科学。目标是让学生了解气候科学，以此为决策提供参考，改善他们自己、他们的社区和全球的生活质量，并了解工程解决方案如何让我们减轻影响、调整实践并建立弹性系统。
科学 NJSLS 2020 学年 K 至 12 年级 - NJ.gov
地球气候的变化速度比现代文明史上任何时候都要快，这主要是人类活动的结果。全球气候变化已经对新泽西州及其许多经济部门产生了广泛影响。增加以气候变化为重点的学术标准非常重要，这样所有学生都能对气候系统有一个基本的了解，包括影响它的自然和人为因素。气候变化的基础涵盖物理、生命以及地球和空间科学。目标是让学生了解气候科学，以此为决策提供参考，改善他们自己、他们的社区和全球的生活质量，并了解工程解决方案如何让我们减轻影响、调整实践并建立弹性系统。
人工智能、理论、建模和实验的融合——材料与制造领域的前景、挑战和机遇
人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 是一个活跃的研究领域，在各种商业应用中取得了巨大的成功。它将在许多科学和工程领域发挥重要作用并产生重大影响，特别是材料和制造领域。在过去的几十年里，人工智能和机器学习已经成为工程和科学领域理论、计算建模和实验方面的重要补充。人工智能和机器学习模型具有巨大的潜力，特别是在那些机制仍未完全理解的研究领域，或者计算模型运行成本太高而无法获得所需时空分辨率的准确解决方案。在本文中，我们介绍了一些最近的工作和有希望的研究方向，以将人工智能和机器学习整合到工程和科学中。我们试图提供更广阔的视角、开放的挑战和独特的机会，将人工智能、理论、建模和实验整合到材料和制造领域。首先，可以使用实验或计算模型来生成数据来训练人工智能/机器学习模型。训练后的人工智能/机器学习模型可以看作是相应耗时的实验或计算模型的快速替代模型。开发了一种具有量化不确定性的卷积编码器-解码器网络 (ConvPDE-UQ) [1]，用于预测不同域上的偏微分方程的解，其速度比传统的有限元求解器快得多。设计了一种名为 Peri-Net [2] 的深度神经网络，用于分析裂纹模式，其速度比近场动力学求解器快得多。具有量化不确定性的深度神经网络