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World File Search System目标
中国将于 2024 年 7 月实现 2030 年能源目标
正如我们在 2024 年 4 月的 Powershift 报告中所强调的那样，中国必须表现出更雄心勃勃的承诺，停止建设新的燃煤电厂，并战略性地规划现有电厂的淘汰。零排放设施的快速扩张（按我们预测的规模和速度）以及输电线路和公用事业规模电池存储的加速发展（以解决可变可再生能源 (VRE) 的间歇性问题）表明，中国可以生产足够的零排放能源来满足其电力需求，同时逐步减少对火电的依赖。这将需要细致的电网分布规划，特别是加强中国西南地区的输电线路，以连接西南和西北地区。根据目前的进展，CEF 认为，中国完全可以大幅减缓其热能基础设施的扩张，并在 2030 年之前停止建设新的燃煤电厂。
婴儿行为与发展 牢记最终目标
婴儿必须学会在关节处刻画事件，以便最好地理解谁在对谁做什么，或者一个物体或代理是否已经达到了预期目标。最近的行为研究表明，婴儿并不把世界看作一部毫无意义的电影，而是看作一系列子事件，其中包括代理以不同的方式沿着从源到目标的路径移动。这项研究使用行为和电生理方法来调查婴儿（10-14 个月）对相对陌生的人类动作中的中断的注意力，这些动作不依赖目标物体来发出完成信号（例如奥运会花样滑冰）。记录了婴儿对起点、终点和动作内位置的停顿的视觉（研究 1，N = 48）和神经生理（研究 2，N = 21）反应。两种测量都揭示了相对于动作其他地方的停顿（即起点；动作内）对终点停顿的不同反应。眼动追踪数据表明，与在起点或动作内有停顿的事件相比，婴儿对在终点有停顿的事件的视觉注意力更高。反映早延迟窗口（< 200 毫秒）中的感知过程和长延迟窗口（700 − 1000 毫秒）中的记忆更新过程的 ERP 活动对花样滑冰动作结束时的中断表现出与其他位置不同的激活差异。相比之下，中延迟窗口（250 − 750 毫秒）显示出在不同条件下额叶区域的激活增强，这表明可能已招募电生理资源来编码不熟悉的动态人类动作中的中断。综合起来，结果暗示对终点的广泛敏感性是一种支持婴儿将连续和复杂的事件流雕刻成有意义的单元的倾向的机制。这些发现对语言发展具有潜在的影响，因为这些单元被映射到萌芽中的语言表征上。我们讨论了动作感知的经验和方法论贡献，并讨论了将行为技术与基于大脑的测量方法结合应用来研究婴儿发育的潜在优点和缺点。
中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划纲要（2021-2025年）和二〇三五年远景目标
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二零三五年远景目标纲要》是根据《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二零三五年远景目标的建议》制定的，它明确了国家的战略意图，明确了政府工作重点，引导和规范了市场主体行为，是中国开启全面建设社会主义现代化国家新征程的宏伟蓝图，是全体中国人民的共同行动纲领。
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
项目标题：基于创新细胞设计（2024-2027*）的中等温度固体氧化物电解细胞的国际联合研究
氢气有望像电力一样是清洁能源载体，可能会用于燃料电池车等技术。广泛采用氢可以减少碳排放；但是目前，它是由化石燃料生产的。可再生能源波动且能量密度低，因此需要存储才能有效使用它。在这项研究中，我们将开发中端温度固体氧化物电解细胞，以有效地将过量的可再生能力转化为氢以存储，尤其是通过创新细胞的发展。
一、学习目标的权重：
可再生能源：利用自然的力量 可再生能源对于应对气候变化和确保可持续的未来至关重要。这些能源利用自然过程来发电，而不会耗尽有限的资源或排放有害的温室气体。 II. 一种重要的可再生能源是太阳能，它利用光伏电池或太阳能热系统利用阳光。光伏电池将阳光直接转化为电能，而太阳能热系统则使用镜子或透镜来聚集阳光并产生热量，然后可用于生产电能或热水。
大脑信息分离（BISS）用于增强目标扬声器的多音方言语音感知
苏格兰大学苏黎世大学和苏黎世大学，瑞士神经信息学研究所B卫生技术部，丹麦·托克尼斯克大学DTU，丹麦C丹麦林格比，丹麦C丹麦C型磁力共鸣研究中心，哥本哈根大学医院HVIDOVRE，HIVIDOVRE，DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARS DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARKERIERIRE; 8248，法国巴黎，德国认知，典范，纽约州纽约州哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学电气工程系PSL研究大学，美国哥伦比亚大学，美国哥伦比亚大学哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省大脑行为研究所，纽约州哥伦比亚大学，美国纽约州哥伦比亚大学，美国纽约市，美国纽约市，纽约州，美国纽约市，纽约州，纽约州，美国纽约市，纽约州，纽约州。纽约州纽约州曼海斯特市Feinstein医学研究所
索尔维（EssentialCo）公布新战略和 2028 年财务目标
本新闻稿并非 2017 年 6 月 14 日颁布的《欧盟条例》2017/1129（经修订，简称“招股说明书条例”）所指的招股说明书或其他发行文件，作为拟定的索尔维部分拆分计划的一部分，向索尔维股东分配 Syensqo 股份预计不会在招股说明书条例所指的“向公众发售证券”的情况下进行。Syensqo 已准备好一份注册文件，该文件将成为 Syensqo 招股说明书的组成部分，用于在索尔维部分拆分后，允许 Syensqo 的股票在布鲁塞尔和巴黎的泛欧交易所受监管市场进行交易。注册文件以及招股说明书的其他组成部分将在 Syensqo 公司网站 (www.syensqo.com/en/investors/spinoff) 和 Solvay 公司网站 (www.solvay.com) 以及 Syensqo 注册办事处 (地址：Rue de la Fusée 98, 1130 Brussels, Belgium) 上免费提供给投资者。比利时金融服务和市场管理局 (FSMA) 对注册文件或招股说明书任何其他组成部分的批准不应被理解为对 Syensqo 股票在上述受监管市场交易的认可。本新闻稿的分发可能在某些司法管辖区受到法律限制，持有本文提及的任何文件或其他信息的人士应了解并遵守任何此类限制。任何不遵守这些限制的行为都可能构成违反任何此类司法管辖区的证券法。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
我们的目标和绩效消耗
接下来的步骤使用基于化石燃料的能源直接导致气候变化。2024年10月，罗氏将其温室气（GHG）减少目标提交了基于科学的目标计划（SBTI），强调了其致力于解决气候变化的承诺。作为其正在进行的可持续发展努力的一部分，罗氏将其减少碳策略扩大到包括近期和长期目标。这些目标旨在减少其在其运营（范围1和2）及其上游和下游价值链（范围3）的过程中的温室气体排放（范围3）。目标是在2045年到达罗氏的整个价值链中实现净零排放。SBTI当前正在验证这些目标。Roche的现有承诺仍然是到2050年实现绝对零范围1和2排放。