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循环经济业务的融资相关驱动因素和障碍：从实地研究中开发概念模型
摘要 向可持续性和循环经济的转变正在塑造技术投资和商业，导致人们对循环经济企业的金融方面越来越感兴趣。由于对循环经济驱动因素和障碍的研究以及有关循环经济商业和金融的文献尚未对循环经济企业融资的驱动因素和障碍提供全面的见解，本研究采用了理论发展的定性方法。它整合了现有的理论知识和来自芬兰、欧洲的一项广泛实地研究的经验新见解，该研究基于 270 多个数据源，包括访谈、研讨会、报告和媒体文件。从这些数据源出发，本文分析和概念化了影响循环经济商业融资来源、标准和主体的驱动因素和抑制因素。研究结果表明，融资来源（公共和私人来源）在评估不同融资主体（例如单个公司的循环业务、供应链和联合项目）时，采用不同的融资标准，例如循环商业模式的估值和盈利能力、其类型、投资成本以及其为行业本身融资的商业潜力。研究结果表明，许多可以作为驱动因素的因素都考虑了抑制因素。作为一项理论贡献，我们的研究建立了一个关于影响循环经济业务融资的关键因素的概念模型，并提出了一系列关于这些因素抑制和推动循环经济融资的命题。我们的研究结果为旨在推动循环经济业务发展的管理者和政策制定者等从业者提供了指导。
JHEP01（2024）030
摘要：平面电子系统在电荷中立和有限的电子密度上表现出丰富的相关驱动相的景观，具有异国情调的电磁和热力学响应。在本文中，以这些发展为动机，我们明确地将化学势的影响包括大约平坦的频带的全息模型。特别是，我们探讨了该全息扁平带系统的相图作为化学电位的函数。我们发现，在低温和密度下，该系统具有列相位，随着化学电位或温度的增加，该系统过渡到Lifshitz阶段。为了进一步表征随之而来的阶段，我们研究了光导率，并发现可观察到的可观察到在列相的各向异性。
建筑行业电子逆向拍卖面临的挑战：综述
摘要：通过电子反向拍卖进行建筑采购创新是研究人员和从业人员讨论的一个有争议的话题。本文结合建筑行业的具体特点，整合并批判性地讨论了有关采用和使用电子反向拍卖的当前知识。我们采用系统文献综述来选择 Scopus 和 Web of Science 数据库中索引的论文。研究结果表明，研究主要涉及五个主要领域，即电子反向拍卖 (eRA) 是否适用于建筑招标、相关驱动因素和障碍、道德考虑、节约潜力和投标行为以及投标分配。因此，作者提出了三个方向，未来的研究应侧重于电子反向拍卖的相互作用以及对建筑项目结果的长期影响。
埃塞俄比亚的气候变化和咖啡农场搬迁
摘要：气候变化和新兴的害虫和疾病可能会对埃塞俄比亚地区低海拔地区的咖啡产量和收入产生负面影响。因此，已经提出了将咖啡农场搬迁至更高海拔地区的地区，以确保可持续性和弹性对埃塞俄比亚咖啡生产。在本文中，我们研究了沉没的建立成本，不确定的净收益和政策引起的激励措施如何影响咖啡农场搬迁的时间和价值。这是通过考虑农民决定搬迁的相关驱动因素来制定实际期权模型来完成的。然后，我们提出一个经验分析，检查假设迁移。我们表明，即使存在净净回报和相对较高的机构成本可能会导致其推迟，搬迁是一个相当有吸引力的机会。因此，我们确定为促进搬迁过程所需的最佳补贴量。
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。
利用机器学习对时间相关量子哈密顿量进行断层扫描
相互作用的量子汉密尔顿量是量子计算的基础。时间无关的量子汉密尔顿量的基于数据的断层扫描已经实现，但一个开放的挑战是使用从一小部分自旋局部获取的时间序列测量来确定时间相关的量子汉密尔顿量的结构。物理上，自旋系统在时间相关驱动或扰动下的动态演化由海森堡运动方程描述。受这一基本事实的启发，我们阐明了一个物理增强的机器学习框架，其核心是海森堡神经网络。具体来说，我们根据基于海森堡方程的一些物理驱动损失函数开发了一种深度学习算法，该算法“强制”神经网络遵循自旋变量的量子演化。我们证明，从局部测量中，不仅可以恢复局部汉密尔顿量，而且还可以忠实地重建反映整个系统相互作用结构的汉密尔顿量。我们在各种结构的自旋系统上测试了我们的海森堡神经机。在仅从一次自旋进行测量的极端情况下，实现的断层扫描保真度值可以达到约 90%。开发的机器学习框架适用于任何时间相关系统，其量子动力学演化受海森堡运动方程控制。
后新冠疫情时代人道主义供应链数字化综合框架
数字供应链 (DSC) 正在改变各个领域的行业。数字化可以改善协调、提高数据收集和保留能力、增强筹资机制并提高运营绩效和资源利用率。然而，资金不足、运营复杂性、基础设施问题等限制了 DSC 的采用。因此，需要探索人道主义供应链 (HSC) 的数字化并提供可以简化 DSC 采用的解决方案。在本研究中，创建了一个框架以促进后 COVID-19 时代 HSC 的数字化进程。确定了 19 个相关驱动因素，它们有可能使 HSC 数字化。这些驱动因素是从以前的文献中确定的，并在 HSC 利益相关者的协助下最终确定。进行主成分分析以从确定的驱动因素列表中发现最相关的驱动因素。采用 Kappa 分析来完善数字化驱动因素的优先级图。此外，采用中智 DEMATEL 方法对潜在驱动因素进行优先排序，并发现它们之间的相互依赖关系。研究结果表明，最具影响力的驱动因素属于运营和技术类别。然而，社会驱动因素有可能在 HSC 数字化方面发挥重要作用。此外，该研究还提出了利用新兴技术加强资金收集和数据管理的策略。这些策略可以帮助 HSC 决策者制定相关政策和战略干预措施。
alpha- ...
认知表现和最终痴呆症中的大量浮动是α-核核中疾病的重要特征，例如帕金森氏病和刘易体内痴呆，与皮质功能障碍有关。已经建议在患者的大脑皮层中存在错误折叠和聚集的α-核蛋白，在此过程中起着至关重要的作用。然而，A-突触核蛋白积累对体内细胞分辨率在细胞分辨率功能的功能的后果在很大程度上是未知的。在这里，我们使用野生型小鼠中的纹状体播种模型在大脑皮层中诱导了鲁棒的A-核蛋白病理。在单次注射A-突触核蛋白预构纤维的九个月后，我们观察到通过体内两光子钙在清醒小鼠中的体内两光子钙在体体皮质中的2/3层皮质神经元的功能发生了深刻的改变。我们检测到自发活性水平的提高，对搅拌和同步增加的反应增强。立体分析表明，在注射预构纤维的小鼠的体感皮层中，谷氨酸脱羧酶67阳性抑制性神经元减少。重要的是，这些发现指出了令人不安的激发/抑制平衡是电路功能障碍的相关驱动因素，这可能是α-突触性核核酸的认知变化。
在调查转世表观遗传遗传的研究和未来挑战
表观遗传途径在不同的生物学过程和表型 - 环境相互作用中至关重要，以响应不同的压力源，并且可以诱导表型可塑性。它们涵盖了有丝分裂的几个过程，在某些情况下是减数遗传的，因此可以通过种系转移到后代。转世表观遗传遗传（TEI）描述了可以通过环境因素（例如，父母护理，病原体，污染物，气候变化）引起的表型性状，例如生育，代谢功能或行为的变化，可以通过Epigenetic Mecha Mecha Nismisss nismismisss nismismiss nismismiss。对TEI的研究有助于解释表观遗传机制在适应，广告性和进化中的作用。然而，世代之间表观遗传变化的传播以及导致持续表型变化的下游事件链的分子机制尚不清楚。因此，（通过直接暴露在父母和后代之间传播信息之间的信息）和跨代（通过几代人传播，几代人消失了触发因素）的后果是现代生物学领域的主要问题。在本文中，我们审查并描述了TEI领域仍遇到的主要差距和问题：表观遗传学研究所面临的一般挑战；在遗传过程中破解关键的表观遗传机制；确定TEI的相关驱动因素，并实施一种研究TEI的协作和多学科方法。最后，我们提供了有关如何克服这些挑战的建议，并最终能够确定表观遗传学在跨代遗传中的特定贡献，并使用正确的工具用于环境科学研究和生物标志物的识别。
2024 年 12 月季度财务业绩
本演示文稿和随附的讨论包含美国证券法规定的“前瞻性陈述”。前瞻性陈述包括任何非历史事实的陈述。前瞻性陈述的示例包括但不限于：（1）预期的业务、资产负债表、现金流和财务指标和结果及相关驱动因素，包括指引，无论是基于 GAAP 还是非 GAAP；（2）经济、市场、行业和行业细分预期；（3）产品性能和市场份额或客户需求的变化；（4）我们成功执行业务、资本配置、产品和增长计划或战略，或以其他方式为客户和股东创造价值的能力；（5）贸易法规、出口管制和贸易争端的影响。前瞻性陈述仅代表作出之日的观点，并且受风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致实际结果与表述的结果存在重大差异，包括：贸易法规、出口管制、贸易争端和其他地缘政治紧张局势可能会抑制我们销售产品的能力；消费电子行业、半导体行业和整体经济的商业、政治和/或监管条件可能恶化或发生变化；我们的客户和竞争对手的行为可能与我们的预期不一致；供应链成本增加和其他通胀压力已经影响并可能继续影响我们的盈利能力；供应链中断或制造能力限制可能会限制我们制造和销售产品的能力；自然和人为灾害、疾病爆发、战争、恐怖主义、政治或政府动乱或不稳定或其他我们无法控制的事件可能会影响我们在受影响地区的运营和收入；以及我们提交给美国证券交易委员会（“SEC”）的文件中讨论的其他因素，具体包括我们截至 2024 年 6 月 30 日的财政年度的 10-K 表年度报告和截至 2024 年 9 月 29 日的财政季度的 10-Q 表季度报告中所述的风险因素。您不应过分依赖前瞻性陈述。Lam 不承担更新任何前瞻性陈述的义务。