微塑料通过包含塑料的产品进入环境。基础设施和水管理部希望知道进入荷兰的微塑料的主要来源。基于这些知识,该部将能够采取措施减少这些排放。这是RIVM先前研究对微塑料发射的更新。RIVM已更加完整地概述了荷兰最大的排放来源。大多数微型塑料(80%)最终出现在土壤中。根据来源,它们也可以发射到水或空气中。现在已包含在更新的模型中。微型塑料的三个主要来源是道路使用的轮胎磨损,行业用来制造塑料产品的塑料颗粒和塑料废物。其他微塑料来源包括油漆,衣服,用于合成草皮田和某些农药的橡胶颗粒。RIVM创建了可能有效减少排放的度量概述。 已与专家讨论了这些措施。 所有措施都可能有用。 但是,无论这些措施是可行的,在技术上是可能的,并且将得到社会和行业的支持,仍然需要进一步的评估。 自然,可以通过减少最大的排放来源来实现最大的效果。 例如,我们都可以减少使用塑料产品的使用。 此外,其他法规可以防止塑料颗粒在运输过程中或工业设施中泄漏到环境中。RIVM创建了可能有效减少排放的度量概述。已与专家讨论了这些措施。所有措施都可能有用。但是,无论这些措施是可行的,在技术上是可能的,并且将得到社会和行业的支持,仍然需要进一步的评估。自然,可以通过减少最大的排放来源来实现最大的效果。例如,我们都可以减少使用塑料产品的使用。此外,其他法规可以防止塑料颗粒在运输过程中或工业设施中泄漏到环境中。最后,为了减少轮胎磨损,可以开发出更好的轮胎,并且可以通过从道路上处理废水来过滤轮胎磨损颗粒。这种治疗已经发生在城市附近,但在更多农村地区不在。关键词:微塑料,大型塑料,塑料,环境,排放,测量,模型,材料流量分析
摘要。多模式传感器融合是机器人机器人的重要能力,在存在失败或不确定输入的情况下,可以实现对象检测和决策。虽然在正常环境条件下,最近的融合方法在不利的天气中失败了,例如,由于污染而导致的重雾,雪或障碍物。我们介绍了一种针对不利天气条件的新型多传感器融合方法。除了在最近的自主驾驶文献中构成的融合RGB和LIDAR传感器外,我们的传感器融合堆栈还能够从NIR门控相机和雷达方式中学习,以应对低光和欣赏天气。我们通过细心的,基于深度的混合方案融合了多模式传感器数据,并在鸟类视图(BEV)平面上进行了学习,以有效地组合图像和范围特征。我们的检测是由变压器解码器预先列出的,该解码器根据距离和可见性称量模态。我们证明,我们的方法在挑战性的天气条件下提高了自动驾驶汽车中多模式传感器融合的可靠性,从而弥合了理想条件和现实世界边缘案例之间的差距。我们的方法将平均精度提高了17。2 AP与长期存在的脆弱行人和富有挑战的雾蒙蒙场景相比,与弱势行人的下一个最佳方法相比。我们的项目页面可在此处找到1。
空降风险将BTV和EHDV从近乎大陆引入大不列颠。时间段:2024年6月25日至02年。本报告描述了蓝肠病毒(BTV)或epizootic出血性疾病病毒(EHDV)进入的回顾性风险 - 感染了前一周进入近乎大陆的大不列颠的米德氏病。它不会试图预测病毒进入的未来风险或比上述时间段提前考虑历史风险。我们估计,在上周,从近乎大陆向GB引入感染性BTV感染的MIDGE的总体风险是“非常低”,这意味着它不太可能,但不能排除在外。法国是唯一确定了不可忽视的感染性BTV感染Midges的不可忽略的风险(这意味着无法降低风险)。东南部的县被认为有可能受到法国来源入侵的风险。但是,由于对MIDGE的感染状况有限,我们认为入侵风险存在很大的不确定性。我们估计,在过去一周内,从近乎大陆向GB引入感染性EHDV的MIDGE的总体风险是“可以忽略的”,这意味着风险足够低,不可提高考虑。我们还考虑了过去两周内BTV在英格兰南部和东部的沿海和近型地区(GB地区最受空中病毒侵袭风险的地区)延伸的风险。对于BTV和EHDV的每一个,我们提供了三张表,描述了空中侵袭的风险。我们估计,如果发生入侵是在东南和东安格利亚的“中等”(这意味着条件可能适合这些地区的传播)和东北东北部(这意味着在这些地区不太适合在这些地区传播条件))。对欧洲BTV和EHDV情况的初步爆发评估可用,这也考虑了其他潜在的病毒进入途径。在欧洲(gov.uk)阅读有关欧洲epizootic出血性疾病(gov.uk)的信息(gov.uk)的更多详细信息,以了解我们的风险估计以及下面的七个表中提供的证据。这些表示:
电气是一类不寻常的材料,其中间质阴离子电子(IAES)被捕获在带正电荷的晶格框架的有序腔中。与调用离子晶体相反,在电气中,仅由晶体中的原子轨道引起的占用能带(BRS)的占用能带的组合不应分解,但必要性应包括以电气位置为中心的准原子轨道的BR。1,限制在阴离子空位位置的此类电子的波函数表现出独特的双重性,结合了由动能与库仑相互作用之间的竞争引起的强烈定位和空间范围。这种竞争导致实现了复杂的多体基础状态。在某些情况下,原子和间质电子子系统之间的耦合非常弱,以至于可以单独考虑后者,从而为纯量子电子系统中现象的实现和研究创造了一个显着的平台。2,3,这种治疗
2024 年 5 月 31 日 小组委员会成员: Larry Diamond 教授(教员),联合主席 Jeff Koseff 教授(教员),联合主席 Paul Brest 教授(教员,斯坦福法学院代理院长) Shirit Einav 教授(教员) Emily Gurwitz(本科生) Laurie Hahn-Tapper 拉比(宗教和精神生活副院长) Jessica Kirschner 拉比,(斯坦福希勒尔执行董事) Jonathan Levav 教授(教员) Emily J. Levine 教授(教员) Rachel Rosten(招生主任,Knight-Hennessy 学者) Jeffrey Stone(斯坦福校友和名誉董事) Gaby Smith(研究生,斯坦福医学院) 研究助理 Zohar Levy(斯坦福校友) Martin Rakowszczyk(研究生,斯坦福法学院) Matt Wigler(研究生,斯坦福法学院 学校)
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对于霉菌,任何低于 100 CFU/m 3 的值都被视为可接受的生存环境。任何在 100-500 CFU/m 3 之间的值都值得对致病真菌进行调查。超过 500 CFU/m 3 的值是不可接受的,建议在短期内进行补救。对于细菌,任何低于 500 CFU/m 3 的值都被视为可接受的生存环境,但一旦值增加到 4,000 CFU/m 3 左右,它就变得不适合生存。在所采集的地毯和硬木样本中,RLU 均呈肯定的正值。这意味着存在 ATP,其原因可能是微生物。进行了进一步的测试以测量霉菌(在 MEA 平板上)和细菌(在 TSA 平板上)的菌落形成单位。我们发现地毯中的微生物活性与空气中可培养微生物之间存在弱正相关性 (r = 0.161)(但统计上并不显著;p = 0.512),这表明地毯灰尘可能是空气中微生物的来源,而硬木则不同,硬木的 RLU 水平与菌落形成单位没有显示出任何正相关趋势(r = -0.027;p = 0.908)。这一观察结果表明灰尘与空气中微生物之间的关系很复杂。
虽然小海王星样行星是最丰富的系外行星之一,但我们对它们大气结构和动态的理解仍然很少。尤其是,关于潮湿对流在这些大气中的工作方式,在这些气氛中,可凝度的物种比不可固定的背景气体重。虽然已经预测,潮湿对流可能会停止以上这些可凝结物种的阈值丰度,但该预测基于简单的线性分析,并依赖于关于大气饱和的一些有力的假设。为了调查这个问题,我们开发了一个3D云分辨模型,用于具有大量可冷凝物种的氢气大气,并将其应用于原型的温带Neptune样星球 - K2-18 b。我们的模型证实了在可凝结蒸气的临界丰度之上抑制湿对流的抑制作用,以及在此类行星大气中稳定分层层的发作,这导致了更热的深层气氛和内部。我们的3D模拟进一步提供了该稳定层中湍流混合的定量估计,这是大气中浓缩物循环的关键驱动力。这使我们能够构建一个非常简单但逼真的1D模型,该模型捕获了Neptune类气氛结构的最显着特征。我们关于氢气中潮湿对流行为的定性发现超出了温带行星,还应适用于铁和硅酸盐在氢压行星深内部的凝聚的区域。我们发现地球需要具有很高的反照率(a>0。5--0。最后,我们使用模型研究了K2-18 b上H 2域大气下的液体海洋的可能性。6)维持液态海洋。但是,由于恒星的光谱类型,提供如此高的反照率所需的气溶胶散射量与最新的观测数据不一致。
摘要:寻求经济可持续的电催化剂来代替氧气进化反应(OER)中的关键材料(OER)是电化学转化技术的关键目标,在这种情况下,金属有机框架(MOF)作为替代的电活性材料提供了很大的希望。在这项研究中,通过在氮掺杂的石墨烯上生长量身定制的基于Ni-Fe的MOF,成功合成了一系列纳米结构的电催化剂,从而创建了名为MIL-NG-N的复合系统。它们的生长是使用分子调节剂调整的,揭示了该性质的非平凡趋势,这是调节剂数量的函数。最活跃的材料表现出了出色的OER性能,其特征在于1.47 V(vs.RHE)达到10 mA cm -2,低Tafel斜率(42 mV dec -1),稳定性超过0.1 M KOH。这种出色的性能归因于唯一的MOF架构和N掺杂石墨烯之间的协同作用,从而增强了活动位点的量和电子传输的数量。与MOF和N掺杂石墨烯的简单混合物或N掺杂石墨烯上的Fe和Ni原子的沉积相比,这些杂种材料显然表现出了明显的OER性能。
Ting-Ting Wang 1,2 , Sining Dong 1,2,* , Chong Li 1,2 , Wen-Cheng Yue 1,2 , Yang-Yang Lyu 1,2 , Chen-Guang Wang 1,2 , Chang-Kun Zeng 1 , Zixiong Yuan 1,2 , Wei Zhu 3 , Zhi-Li Xiao 4, 5 , Xiaoli Lu 6 , Bin Liu 1 , Hai Lu 1 , Hua-Bing Wang 1,2,7 , Peiheng Wu 1,2,7 , Wai-Kwong Kwok 4 and Yong-Lei Wang 1,2,7,*