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World File Search System城市规模
产品的生命周期评价和技术经济分析
此外，由于使用湿原料，HTL 工艺通常会产生更多可溶于 H 2 O 的含氧化合物，这些化合物最终会进入水相，而其他液化技术会产生更多的轻质烃气体。因此，水相有机物的增值虽然在回收这些含氧化合物方面具有挑战性，但仍然很有趣。HTL 水相的性质在很大程度上取决于原料的类型和 HTL 反应过程中采用的反应条件。污水污泥处理是一种将有机部分有效转化为生物原油，然后转化为液体生物燃料的选择。7 从更广泛的角度来看，城市规模的 WWTP 污水污泥流的处理与废物残留物的管理和处置成本有关。因此，替代开发和增值这些流的潜在选择将激励降低污泥管理和处置成本，同时通过新技术生产生物燃料等增值产品。各种研究都调查了 HTL 系统的环境和经济维度以及技术可行性，结果显示，由于系统边界和工艺规范的选择不同，结果也有所不同。Lozano 等人 (2022) 7 使用技术经济分析和生命周期温室气体排放评估，以荷兰为例，研究了与 WWTP 和化石燃料炼油厂相结合的 HTL 的各种系统配置。Nie 和 Bi (2018) 8 仅关注评估假设的 HTL 工厂各种工艺配置的生命周期温室气体排放，该工厂调查了不列颠哥伦比亚省丰富的森林残留物，而 Moser 等人 (2023) 9 则评估了未来德国使用牛粪的商业 HTL 工厂的生命周期温室气体排放。其他研究侧重于测试除污水污泥以外的原料潜力，例如稻草 10
透明加热器：评论使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
摘要数字足迹的兴起为研究领土动态（尤其是旅游城市的动态研究）创造了许多承诺和期望。这些足迹将使访客的空间实践成为可能，并弥补以城市规模缺乏这些实践的信息。因此，许多研究使用社交网络的数据来研究不同地理量表的旅游空间。这些研究基于这些数据提供了几种类型的可视化，因此可以表现并显示一个据称是新的旅游时空（从热图到仪表板），数字足迹以处理，聚集，计算和平滑为单位。所有这些转换 - 由于算法黑框而产生的，这些黑匣子不允许精确理解方法（通常是复杂且近似） - 通常不是很透明。因此，此数据的技术和不透明度使得开发了允许解构这些新映射寄存器的关键方法。基于在广泛使用的社交网络Instagram上收集的数据，我们希望通过返回数据家谱，从地图到足迹来质疑数字足迹作为一种潜在的观察旅游实践的工具。我们的方法包括回到初始数据及其相关的元数据，以探索两个基本维度，即更复杂的探索条件的条件：时间和空间。关键字：数字足迹，空间实践，旅游城市，关键数据研究。因此，我们从2016年至2018年在法国比亚里兹（Biarritz）在Instagram上发表的照片收集了一批元数据，我们按照这两个轴进行了分析。通过这项探索性研究，我们将证明该数据尽管非常丰富，但无论是在访问数据本身还是时空精度方面都会提出一定数量的限制。
在Milkweed的专业草食昆虫中，城市化对遗传漂移或基因流的可检测作用
城市化可以分离人口并限制分散，从而导致遗传多样性减少和增加遗传分化。我们在乳草的专家草食昆虫中检验了这一假设，认为较高的分散能力会减轻城市化对遗传漂移和基因流的负面影响，并且这些影响会随城市规模而变化。在这项研究中，我们从多伦多，加拿大多伦多的城市和农村地区及其周围五个城市收集了383种乳草昆虫。使用DDRADSEQ，我们为君主生成了145,000个SPN，甲虫的10,000个SNP，象鼻虫的6,000个SNP来量化遗传多样性，人口统计学历史和人口遗传结构。con to我们的假设，我们的结果表明城市化或分散能力对多样性或遗传分化没有影响。遗传多样性（以π的速度）在各种物种的0.0013和0.0044之间变化，没有城市与农村成分，但与甲虫和象鼻虫相比，君主的多样性高于2 x。类似地，遗传差异通常很低，f在0.01到0.28之间变化，但对于三种物种中的任何一个中的任何一个，城市与农村样本之间均无一致的趋势。然而，人口统计分析显示，所有三个采样物种的有效人口规模始终下降，始于过去1000年的最后一次冰川最大值，并增强。我们的发现表明，城市化和扩散能力并不是减少基因流量或增加米尔比远的Herbivo us昆虫种群中遗传漂移的主要因素。相反，自上次冰川最大值以来的历史事件，例如气候变化，一般来说，大规模的人为干扰对人口统计学产生了更明显的影响。这些结果突出了在城市化背景下研究人群遗传学时，考虑自然和人为长期历史过程的综合作用的重要性。
继发性淋巴水肿的分子病理生理学
欧洲绿色协议（EGD）代表欧盟（EU）对气候危机的反应，以及缓解气候变化和相关环境退化的战略。欧洲气候法通过在2050年的时间范围内设定了欧盟的气候中立性具有法律约束力的目标来支持EGD，并要求成员国制定和实施自己的气候行动计划（CAP），这些计划是战略路线图，这些路线图概述了减少温室气体（GHG）排放的步骤，并适应气候变化的影响。在爱尔兰的背景下，上限集中在六个特定部门上，其中三个（即能源网格，建筑环境和运输在本研究中都被考虑。本政策建议将该国的所有住宅建筑物改造为B2能源绩效证书（EPC），所有公共交通和60％的私家车电气化，并在2050年之前将电网脱碳。这项研究旨在在爱尔兰市区，特别是历史中心的城市地区，在2021年Cap op Cap概述的目标和目标中实施目标和目标。该研究利用IES开发的数字双技术来对与建筑环境相关的碳排放进行建模，同时还结合了与运输和电网相关的温室气体排放。此外，在系统上和战略上应用了CAP方案，根据具有相似特征，类型和性能的建筑物来确定建筑物改造的优先级。本研究评估了CAP的性能，大约在两个未来的网格场景（1）业务和（2）脱碳网格。在两种情况下，CAP都不足以实现列出的目标，导致25％至33％的短缺。基于此结果，可以得出结论，在政策实施之前，应在其实施之前对指定的任何脱碳目标进行测试和验证。此外，当前最先进的数字双胞胎技术可以促进对城市规模的复杂多部门政策的快速整体评估，根据数据的可用性，这在国家和国际水平的CAP的将来都可能有用。
层次结构，分布式和大脑启发的物联网系统的学习
摘要 - 在本文中，我们提出了Edgehd，这是一种层次结构 - 意识到的学习解决方案，以高度分布，具有成本效益的方式进行在线培训和推断。我们使用受脑启发的高维（HD）计算作为关键启用器。HD计算在高维空间上执行计算任务，以模仿人类记忆的功能，例如数据间关系推理和信息聚集。EdgeHD利用高清计算有效地学习各个设备上的分类模型，并通过层次结构的IoT节点组合模型，而没有高通信成本。我们还提出了一种硬件设计，该设计可以加速低功耗FPGA平台上的EdgeHD。我们评估了各种现实分类应用程序的EdgeHD。评估表明，EdgeHD通过降低的通信提供了高度有效的计算。例如，与集中的学习方法相比，EdgeHD平均达到3.4×和11.7×（1.9×和7.8×）的加速和能量效率提高（推断）。，培训的沟通成本降低了85％，推理降低了78％。I. i ntroduction机器学习方法已被广泛用于为许多认知任务提供高质量。运行复杂的学习任务需要高计算成本来处理大量学习数据。一个常见的解决方案是将云和数据中心用作主要的中央计算单元。在物联网系统中，部署了大量嵌入式设备以从环境中收集数据并产生信息。然而，随着物联网（IoT）的出现，集中式方法面临着针对高性能计算的几个可扩展性挑战[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]。需要汇总部分数据才能执行IoT网络中的目标学习任务，例如家庭或城市规模。因此，它导致高潜伏期的高沟通成本，将所有数据点传输到集中式云。最近的研究工作研究了如何以分布式方式扩展学习任务，其中数据是从不同设备收集的。研究的主流通常被称为联邦学习[7]，[8]，[9]，[2]。例如，[10]中的研究在多个设备上训练一个中央深神经网络（DNN）模型，在这些设备中，每个设备的数据具有相同的功能集。但是，在物联网层次结构中有效学习仍然是一个悬而未决的问题。我们认识到以下技术挑战
城市热岛（GEO-...）的地热能潜力
（提议人：Eloisa Di Sipio 博士、Antonio Galgaro 教授）引言 2018 年，欧盟 (EU) 提出了一项长期战略，旨在到 2050 年实现气候中性经济，将全球气温升幅控制在 2°C 以下。在这一框架中，替代能源和可再生能源在城市能源规划中的整合发挥着关键作用。在供暖和制冷领域，浅层地热能 (SGE) 的利用是化石燃料的一个重要替代品。事实上，人类对城市地区气候变化的影响是巨大的。城市化改变了土地的热特性，改变了地表的能量预算，改变了周围的大气环流特征，产生大量的人为废热，并导致城市环境系统的变化。城市化对热环境的影响通常被称为城市热岛 (UHI) 效应，其对地下温度 (T) 和环境的影响仍不太了解。多项研究证明，城市发展可能会使复合城市景观的地表温度显著升高（2-5°C），因为建筑物、沥青和混凝土表面的年平均地表温度高于草地和裸露土壤。现有技术地下水，尤其是浅层地下水，从地表获得或损失热量，而地表的年平均温度受气候变化和土地利用的控制。在这方面，必须考虑地表空气 (SAT)、地下 (SST)、地表 (GST) 和地下水 (GWT) 温度变化的长期趋势和季节性循环。随着地球表面的 T 波动向下扩散，其幅度随深度呈指数减小。地下引起的大规模热异常称为地下城市热岛 (SUHI)。钻孔 T 剖面通过特征趋势揭示了累积的能量，其中城市加热导致 T 向地表增长。异常的城市 GST 异常既向上传播到大气中，又向下传播到地下。随着全球城市化以前所未有的速度增长，我们迫切需要提高对 SUHI 及其环境、社会和经济后果的认识。随着人们对地热利用的兴趣日益浓厚，储存在城市含水层中的多余热量被认为是空间供暖和制冷的有吸引力的热库。这对于高度城市化的城市来说确实很重要，因为与周边乡村相比，这些城市的供暖需求更高。高效、可持续地开采如此大量的能源不仅可以满足城市地区的部分能源需求，而且还可以在减缓城市变暖方面发挥积极作用，因为可以减少温室气体排放。目标“城市地热能潜力”的总体目标：“城市规模浅层城市地下资源利用 (GEO-URB)”项目旨在确定帕多瓦城市地区的地热能潜力。将区分影响 SUHI 的长期自然热量成分和人为热量贡献。具体目标是
指数尾部的组合行进
观察到儿童化学套装中的成分可以创造出比宇宙中原子更多的不同组合。基于这一见解，Weitzman (1998) 构建了一个增长模型，其中新想法是旧想法的组合。然而，由于组合增长如此之快，他发现增长受到我们处理爆炸式增长的想法数量的限制，而组合学在确定增长率方面基本上没有发挥任何正式作用：有如此多的潜在组合，以至于数量不是限制因素。组合过程没有发挥更核心的作用，这有点令人失望和困惑。另一篇文献强调了指数增长和帕累托分布之间的联系。具体来说，Kortum (1997) 引入了一种建模经济增长的新方法，并认为帕累托分布至关重要：如果生产率是在从某个分布中抽取的多个样本中取的最大值（只使用最好的想法），那么在他的设置中，生产率的指数增长要求抽取的次数呈指数增长，并且所抽取的分布是帕累托分布，至少在上尾是这样。有趣的是，似乎需要如此强的分布假设。也许提取想法的底层分布是帕累托分布，但为什么会这样呢？毕竟，在经济学的许多其他应用中，帕累托分布是推导出来的，而不是假设的。例如，Gabaix (1999)、Luttmer (2007) 以及 Jones 和 Kim (2018) 强调，城市规模、公司就业、收入和财富都具有帕累托分布的特征。但是，该文献显示了这些帕累托分布是如何作为内生结果出现的。这就引发了一个问题：帕累托分布在 Kortum 方法中是否真的是必要的。而且，Romer 和 Weitzman 认为组合学应该是理解增长的核心，那么他们的观点又怎么了？本文结合 Kortum (1997) 和 Weitzman (1998) 的观点来回答这些问题。假设创意是现有成分的组合，就像菜谱一样。每个菜谱的生产率都是从概率分布中得出的。与 Romer 和 Weitzman 的观点一样，我们可以从现有成分中创造出的组合数量大到本质上是无限的，而我们受限于处理这些组合的能力。令 N t 表示截至日期 t 已经评估过的菜谱成分数量。换句话说，我们的“食谱”包括了所有可能由 N t 种原料组成的食谱：如果每种原料都可以加入或排除在食谱之外，那么食谱中总共有 2 N t 种食谱。最后，研究包括将新食谱添加到食谱中，即评估它们并了解它们的生产力。特别是，假设研究人员在食谱中添加新配料，并了解其生产率，使得 N t 呈指数增长。我们称一个包含 2 N t 个食谱的设置