当透射电子显微镜 (TEM) 中的光或电子束与金属纳米粒子相互作用时,可以产生适用于光催化的等离子体。等离子体能量取决于金属类型、粒子大小和金属粒子嵌入的化合物的介电性质。这项活动的主要目的是了解等离子体能量如何受到周围介电介质的影响,因为这些信息对于优化选择性 CO2 转化至关重要。博士候选人将专注于合成定义明确的模型材料,并使用 TEM 和光谱测量金属纳米粒子和无机化合物(介电介质)之间的等离子体相互作用。材料合成将包括金属纳米粒子,以及可能的钙钛矿基氧化物和金属有机骨架 (MOF)。
摘要:“循环经济是一种在设计上具有再生性的经济,旨在始终保持产品、部件和材料的最高效用和价值,区分技术循环和生物循环。这种新的经济模式旨在最终将全球经济发展与有限的资源消耗脱钩”,这是艾伦·麦克阿瑟基金会广泛使用的定义。这个定义传达了两个信息。首先,它承认经济活动需要自然投入(能源和材料),并以废物和排放的形式产生产出。其次,它体现了这样的承诺:通过技术创新、人类智慧和市场,可以实现经济与自然的完全脱钩。显然,这两条信息并不一致。本文的目的是通过跨学科的视角来分析这些问题,这种方法将热力学的见解与传统的经济理论相结合。通过使用这种物理经济视角,本文认为,并不是任何类型的循环经济都是可持续的。因此,需要有指标来确保特定的循环经济模式减少环境和社会危害。
对被忽视和未充分利用的农作物(NUC)的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限,是打击营养不良和提高粮食安全的关键,尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物,主要是构成了小农户农业区,是营养丰富,气候缓解且局部适应性的(Li and Siddique,2020; Mudau等,2022)。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全,并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿(Dansi等,2012; Ojuederie等,2015; Joy and Siddhuraju,2017年)。至关重要的是,我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究,展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全:前景和隐藏的潜力”令人印象深刻,涵盖了这些农作物的各个方面,从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成:6篇原始研究文章和3条评论,重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善,保护和利用。柑橘grandis(L.)Osbeck,通常称为Pomelo,是一种未充分利用的柑橘类水果,其潜力作为豆酮,苯酚和抗氧化剂的来源,被忽略了。
在2021年及以后的国际优先挑战和全球挑战中,英国政府将使应对气候变化和生物多样性损失其首要任务。通过综合审查,英国正在以气候和可持续性领导者的身份进行记录,我们很快将主持联合国COP26。我们是第一个到2050年通过净零排放的法律的主要经济。我们致力于提供世界上最雄心勃勃的环境计划。,作为联合国安理会五个常任成员之一,我们在满足(并支持他人实现)联合国可持续发展目标时强调了角色和责任。英国的承诺需要防御的全部参与,在防御中,我们致力于发挥自己的作用。国防可以并且将带头,以应对气候变化加剧了新兴的地缘政治和与冲突有关的威胁。我们也将适应自己的军事力量,并与他人合作。
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功,但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中,我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明,即使有了重播缓冲液,现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是,无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见,缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感,我们介绍了E Volve,这是一个创新的框架,它是云中的多个预审预周化模型,作为专家,以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导,并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家,从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明,E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法,在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中,volve持续了6.1-53.7%,从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
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Web服务1,David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato(2017)。连续学习的梯度情节记忆。corr,ABS/1706.08840。2,Hanul Shin,Jung Kwon Lee,Jaehong Kim和Jiwon Kim(2017)。 持续学习,并具有深刻的生成重播。 corr,ABS/1705.08690。 3,詹姆斯·柯克帕特里克(James Kirkpatrick),拉兹万·帕斯卡努(Razvan Pascanu),尼尔·C·拉比诺维茨(Neil C. Hadsell(2016)。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr,ABS/1612.00796。 4,TimothéeLesort,Hugo Caselles-Dupre,MichaëlGarciaOrtiz,Andrei Stoian和David Filliat(2018)。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr,ABS/1812.09111。 5,Antonio Carta,Lorenzo Pellegrini,Andrea Cossu,Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco,“ Avalanche:Pytorch的深度持续学习图书馆”,《机器学习研究杂志》,第1卷。 24,否。 363,pp。 1-6,2023。 6,Martin Wistuba,Martin Ferianc,Lukas Balles,Cedric Archambeau和Giovanni Zappella,“ Renate:现实世界中持续学习的图书馆”,2023年,Arxiv Preprint Arxiv:2304.12067。2,Hanul Shin,Jung Kwon Lee,Jaehong Kim和Jiwon Kim(2017)。持续学习,并具有深刻的生成重播。corr,ABS/1705.08690。3,詹姆斯·柯克帕特里克(James Kirkpatrick),拉兹万·帕斯卡努(Razvan Pascanu),尼尔·C·拉比诺维茨(Neil C. Hadsell(2016)。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr,ABS/1612.00796。4,TimothéeLesort,Hugo Caselles-Dupre,MichaëlGarciaOrtiz,Andrei Stoian和David Filliat(2018)。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr,ABS/1812.09111。 5,Antonio Carta,Lorenzo Pellegrini,Andrea Cossu,Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco,“ Avalanche:Pytorch的深度持续学习图书馆”,《机器学习研究杂志》,第1卷。 24,否。 363,pp。 1-6,2023。 6,Martin Wistuba,Martin Ferianc,Lukas Balles,Cedric Archambeau和Giovanni Zappella,“ Renate:现实世界中持续学习的图书馆”,2023年,Arxiv Preprint Arxiv:2304.12067。4,TimothéeLesort,Hugo Caselles-Dupre,MichaëlGarciaOrtiz,Andrei Stoian和David Filliat(2018)。从持续学习的角度来看生成模型。corr,ABS/1812.09111。5,Antonio Carta,Lorenzo Pellegrini,Andrea Cossu,Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco,“ Avalanche:Pytorch的深度持续学习图书馆”,《机器学习研究杂志》,第1卷。24,否。363,pp。1-6,2023。6,Martin Wistuba,Martin Ferianc,Lukas Balles,Cedric Archambeau和Giovanni Zappella,“ Renate:现实世界中持续学习的图书馆”,2023年,Arxiv Preprint Arxiv:2304.12067。6,Martin Wistuba,Martin Ferianc,Lukas Balles,Cedric Archambeau和Giovanni Zappella,“ Renate:现实世界中持续学习的图书馆”,2023年,Arxiv Preprint Arxiv:2304.12067。
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