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研究与创新基金（MMU-RIF）
乌干达政府（GOU）向MMU分配了特别资金，以支持高影响力研究和创新，以实现商业上可行的产品和服务以及社区影响解决方案。总体结果框架应导致商业产品/服务/社区解决方案，旨在为NDPIII，MMU研究议程和其他发展愿望做出贡献。MMU的顶级大学管理（TUM）范式的转变是在持续的资金框架期间巩固大想法，而不是资助零星的零碎概念，这些零散的概念永远不会为社会的发展挑战产生影响力的解决方案，因此必须设置团队以竞争更多的资金。大学在20024年/25财年所采取的方向是巩固研究和创新基金的研究生研究，研究与创新局（DGSRI）。这些教师将在两个集群下访问这些资金；一个通过STEM中的清晰确定的旗舰项目，而通过此RIF竞争性呼吁提出建议。这个呼吁的重点是由跨学科团队和部门的创新想法所涉及的，旨在提供满足社会需求的完整产品。DGSRI工作计划中指示的旗舰项目不需要响应此电话，但必须确保在实施过程中遵守此处概述的标准。
比萨经济（10-15世纪）：抛物线轨迹？
从十世纪到十五世纪，意大利和托斯卡纳经济的强项在于人口稠密、物产丰富的乡村之间的共生关系、大型城市市场的邻近性，这些市场可以转售剩余产品并连接欧洲的主要贸易路线，以及城市内部和来自康塔多的移民生产的优质制成品在地区和国际市场上销售。1 随着人口摆脱农奴制并集中在村庄中，托斯卡纳乡村迅速变得高产。在十一世纪下半叶，比萨和卢卡周围的领土领主有限，阿尔诺河谷的统治较弱，马雷玛地区的统治较强。正是在这个时候，意大利的第一批公社沿着这条路线建立起来，垄断了领主权和税收。业主在镇上定居，镇民在土地上投资。他们都试图通过在城市市场上出售农业剩余产品来致富。为了实现这一目标，他们专注于种植更容易以更高价格出售的小麦，并以实物形式支付租金用于投机。从 12 世纪末开始，零散的地块被集中到更大的地块中；到下个世纪末，mezzadria 合同允许增加产量并定义劳动力，促进对收获转售的投机，并允许每五年调整一次合同条款。2
菲律宾吕宋岛的蓝色经济驱动器
蓝色经济是指在海洋环境中进行的可持续经济追求，其中包括捕鱼和水产养殖，沿海娱乐和旅游业，海上行业，能源行业以及离岸开采和采石场。在吕宋岛，海水对国家渔业总产量的贡献了38.44％，占菲律宾前5个海滩目的地中的3个，拥有38％的国内贸易，其中3个，并且拥有该国唯一的生产油和天然气领域。渔业被描述为主要是由枯竭的渔业资源，退化的渔业栖息地，加强资源使用竞争和冲突带来的。描述渔业资源方面具有未实现的潜力，没有竞争性的产品质量和效率低下的收获后技术。海上行业的潜力受到零散的海事管理的挑战，而海洋旅游业的前景受到当地社区的吸引游客的技能的限制。机会包括优化水产养殖技术，用于水产养殖和旅游业的可持续融资计划，促进可持续捕鱼实践的基础设施投资，可持续融资计划，增强海洋资源行业现有技术，人力资源开发以及利用海洋电力的潜力。协调和综合计划，考虑人力资源的技能，沿海社区的经济状况以及科学数据将优化蓝色的经济发展。
Microsoft Word - 12 47076 43489824 人工智能最终提交16112022
计算技术的迅猛发展导致了实践和行为的巨大变化。人工智能 (AI) 是增长最快的计算技术之一，在转变商业实践和客户体验方面做出了显著贡献。然而，它还处于起步阶段，因此它在各个行业的应用还处于早期阶段。人工智能及其应用的研究在世界范围内不断发展，但现有的文献大多是零散的。要得出结论或了解人工智能的应用，系统综述是必不可少的。本研究综合了电子商务中人工智能的研究。采用系统分析方法以及广泛的文献综述。共分析了 170 篇文献，其中 106 篇进行了综述。本研究描述了人工智能技术的现状及其在现代化电子商务中的作用。本研究首先介绍研究需求、文献中的差距、人工智能及其前景、进行系统文献综述的目的，然后是本研究采用的方法。研究的下一部分重点介绍了人工智能及其子集、电子商务以及人工智能在不同电子商务运营中的应用。本研究描述了如何使用人工智能在电子商务中恢复个性化和人情味元素。最后，讨论了结论、未来研究和研究的局限性。本研究确定了一些可能成为许多研究人员和学者感兴趣的领域的突出主题。研究结果将为人工智能在电子商务中的应用带来新的维度。关键词：文献综述、人工智能、人工智能子集、电子商务、系统评价。
数字孪生 - ePrints@IISc
数字孪生 (DT) 技术远未全面成熟，导致其在实践中的实施非常零散，其中一些功能由 DT 自动化，而其他功能仍由人类执行。这种零散的 DT 实施常常使从业者想知道在工作系统中应该为 DT 分配什么角色（或功能），以及它将如何影响人类。缺乏对人类和 DT 在工作系统中所扮演的角色的了解可能会导致巨大的成本、资源分配不当、对 DT 的不切实际的期望以及战略错位。为了缓解这一挑战，本文回答了研究问题：当人类与 DT 一起工作时，DT 可以扮演哪些类型的角色，这些角色可以在多大程度上实现自动化？具体来说，我们提出了一个二维概念框架，即数字孪生级别 (LoDT)。该框架整合了 DT 可以扮演的角色类型，大致分为 (1) 观察者、(2) 分析师、(3) 决策者和 (4) 行动执行者，以及每个角色的自动化程度，分为五个不同的级别，从完全手动到完全自动化。特定的 DT 可以在不同级别扮演任意数量的角色。该框架可以帮助从业者系统地规划 DT 部署，清晰地传达目标和可交付成果，并制定战略愿景。案例研究说明了该框架的实用性。
考虑能源存储技术的社会空间影响——从能源基础设施文献中学习 Laura Moldovan、Sonja Oliveira 和
考虑能源储存技术的社会空间影响——从能源基础设施文献中学习 Laura Moldovan、Sonja Oliveira 和 Ombre4a Romice 1 思克莱德大学，工程学院，建筑系，75 Montrose Street, G1 1XJ，格拉斯哥，英国 摘要：能源储存技术对于实现英国乃至国际上的脱碳政策至关重要。迄今为止，政策和实践的重点是使能源储存在技术上可行，并尽量考虑其对人们、社区和居住地的影响。研究表明，能源基础设施确实对人们的社会关系、能源实践、福祉和健康有重大影响。然而，在能源储存背景下对这些影响的考虑一直是零散的，且定义不明确。本综述的目的是汇集涵盖能源基础设施对人类和居住地影响的不同文献，以期了解能源存储可能带来的多种影响。文献综述采用半系统方法，重点关注已发表的国际研究。综述的好处是双重的。首先，它为政策制定者、实践者和学者提供了关于能源基础设施在各个部门和规模上产生的复杂影响（社会、技术、空间）的新见解，以期强调能源存储可能产生的潜在影响。其次，它有助于了解能源存储系统在减少碳排放方面的重要作用，并为未来 5 年英国和北欧预计的大幅增长做好准备。
在这种情况下，古代DNA研究在考古和生物人类学中的地位和重要性
摘要当前，越来越多的古代DNA研究和该领域的技术的发展使考古发掘的人类学材料，例如来自坟墓的小人体样本，可以更有效地分析。但是，古老的DNA分析仍然涉及非常费力且昂贵的方法。最关键的问题之一是，从古代人类遗体获得的DNA稀缺且非常分散。如今，可以使用高级技术在实验室中获得，读取和解释在实验室获得的零散的DNA。在对古代人类遗体的遗传分析方面，最有意义的结果是通过与人类学和考古学密切合作获得的。尤其是如果我们的研究问题是古代社区及其遗传相互关系等问题，那么对人类遗体的解释我们不确定的考古和人类学环境将没有意义。因此，在任何古老的DNA研究中，这三个学科（甚至更多）必须共同努力。除了这三个科学分支外，语言学家的贡献在2022年发表在《科学》杂志上的以阿纳托利亚为中心且广泛参与的古代DNA研究中发挥了重要作用。本研究描述了从新石器时代到奥斯曼帝国时期的南部弧形地区（西亚和南欧之间的地区）人口的遗传特征。同时使用每个时期的样本详细检查了人口迁移。关键词：跨学科研究，古代DNA，人类学，考古学，安纳托利亚，南部。
混合媒体策略：在数字时代塑造公众舆论
摘要社交网络上的军事和民用媒体战略的融合已将这些平台转变为重大影响公众舆论和社会动态的混合空间。最初旨在用于人际交往的社交网络现在是战略宣传，认知操纵和信息主导地位的工具。算法对于这种转化是核心，将内容定制为个人偏好，并促进增强偏见的“滤泡”。研究表明，虚假信息比事实内容的传播速度快70％，这是受情感充满活力的叙事驱动的，这些叙事引起了恐惧，愤怒或惊喜，从而大大增加了病毒性和参与度。这种动态有助于一个零散的数字生态系统，在这种生态系统中，两极分化被放大，批判性思维减少，民主过程受到危害。象征性语言和框架技术，例如使用主题标签和有针对性的叙述，进一步操纵感知。例如，在19009年大流行期间，对特定叙事的算法优先级构成了公众舆论，而Deepfake Technologies激增了不信任和混乱。长期接触此类内容与焦虑和抑郁水平的增加有关，尤其是在年轻的人口统计学中，有59％的青少年报告由于社交媒体平台上的错误信息而增加了压力。这项研究强调了道德干预措施的紧迫性，以调节算法系统，减轻虚假信息并保护用户自主权。实施强大的透明度措施，增强内容
外科教育中的人工智能 - NeuroSim
为了支持对外科护理中人工智能的细致讨论，我们可以探索文献中如何报道和讨论人工智能。不幸的是，定义和描述人工智能的文献是零散的；可能导致对人工智能技术的不同观点和反应。因此，本社论将综合来自各个人工智能相关领域的各种定义，以便为外科教育提供简短易懂的人工智能定义，促进和支持基于共同理解的学科间对话。根据对计算机科学/工程学定义的研究，人工智能通常被定义为智能代理（即可以根据从其环境收到的输入进行学习、适应、改变和响应的系统/程序），其行为以实现最佳结果，重点是优化不确定的答案。4 例如，人工智能算法可以让 Google “预测” 哪个网页与您的搜索最相关。在幼儿园至 12 年级和普通高等教育中，人工智能通常被定义为一种基于计算机的学习系统，该系统执行传统上由同等或更高水平的教育工作者或导师完成的任务，适应学习者的需求和目标，同时提供个性化反馈。5 示例包括为学生提供即时、用户自适应反馈的个人和协作辅导系统。在医疗保健领域，人工智能通常被定义为工程和计算机科学的一个分支，它创建编程系统来运行和复制智能人类行为，分析复杂的医疗数据，协助医生诊断疾病，
电动汽车充电状态
Chaitanya Kanuri（WRI）：谢谢，Shailesh。老实说，很难知道从哪里开始 - 有很多因素在起作用。首先，正如您提到的，土地和法律挑战是重大的。没有单窗口间隙系统会减慢充电器的设置。在供应方面，许多参与者进入了充电基础设施市场，因为他们认为这是一个长期的机会。他们不期望立即获得利润；取而代之的是，他们希望在预期电动汽车市场的增长方面建立第一步的统治地位。此外，低进入壁垒（感谢脱离许可）允许许多充电运营商出现，这对扩散很有益，但也导致了生态系统中的分散。我们已经看到了小型，夜晚的运营商和大型玩家进入市场的混合。随着时间的流逝，正在发生合并，但是这种分裂为电动汽车用户带来了挑战。听到有关需要多个应用程序的抱怨（有时是30个）并不少见，只是通过将不同的充电网络拼凑在一起来完成长途旅行。这种效率低下会影响利用率。在需求方面，印度广阔的地理和零散的市场意味着推出凝聚力的基础设施是一个重大挑战。公共收费基础设施主要集中在城市中，在过去的几年中，高速公路收费刚刚开始吸引。缺乏高速公路充电设施，特别是对于四轮摩托车，一直是潜在的电动汽车购买者的心理障碍，他们习惯了各地的燃油泵的便利性。