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全球群集策略
重点的关键领域............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................营地的替代品................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................从一开始的解决方案.....................................................知情的回复..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................跨部门工作....................................................................................适应气候变化.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................安全且端庄的环境........................................................................................................................................................................................................................................................................
太阳群集研究
在欧洲呈现了太阳能满载小时的潜力。芬兰的全部负载时间与德国北部相似。Helsinki-Uusimaa区域委员会于2017年发布了一项研究14，该研究关于Uusimaa地区大规模太阳能PV生产的先决条件。得出的结论是，即使芬兰的太阳辐射水平与在水平面上测量的南欧水平相比要少得多，安装时模块的倾斜也会降低这种差异。通常，太阳能发电厂的盈利能力取决于几个因素，其中一种是太阳辐射水平。其他因素是面板和系统的效率，或者将传入的辐射量充分，电力和投资成本的全部使用。在过去的几年中，降低太阳能电池板和随后的投资成本对芬兰太阳能系统的盈利能力产生了积极影响，而降低电价对盈利能力产生了负面影响。
微生物群波动和稳定性 - “多细菌群落的替代品...”
在这项研究中，准备在每种营养状况下继续培养大量细菌群落，并使用称为DNA元法编码的技术分析了每个抗共生中细菌物种的增加或减少。结果表明，在某些营养条件下，每次迭代都过渡到几乎相同的社区，而在其他营养条件下，每次迭代都过渡到少数不同的社区（“替代社区”）。此外，我们已经建立了一种方法来确定是否已经向另一个社区进行了过渡，表明在包含特定营养含量的条件下，已经对替代社区进行了每次迭代。
“技术群集电池单元”，...
关于Capgemini Capgemini是与公司合作通过利用技术力量来转变和管理业务的全球领导者。该小组每天都通过技术来通过技术释放人类能量，以实现包容性和可持续的未来。这是一个在50多个国家 /地区的近350,000个团队成员组成的负责任和多样化的组织。凭借其55年的强大遗产和深厚的行业专业知识，Capgemini受到客户的信任，可以满足其业务需求的全部广度，从战略和设计到运营，并受到快速发展和创新的云，数据，AI，Connective，Connective，Connective，Connective，Connective，connective，noctivity of Digation，data，noctivity of Flightation的范围。该集团在2022年全球收入中报告了220亿欧元。获得您想要的未来| www.capgemini.com新闻联系人Capgemini：Barbara Schaffrath电话。：+49 151 40250448-电子邮件：barbara.schaffrath@capgemini.com关于Fraunhofer FFB Fraunhofer电池电池生产研究机构FFB是Fraunhofer-Gesellschaft的设施。其概念提供了针对不同电池格式的实验室和生产研究的组合 - 圆形细胞，棱镜细胞和小袋细胞。Fraunhofer FFB员工根据需要研究个体过程步骤或整个生产链。德国联邦教育和研究部以及北莱茵 - 西帕利亚州正在为建立Fraunhofer FFB提供资金，作为“ Fofebat”项目的一部分，总计高达6.8亿欧元。与WWUMünster电池研究中心的项目合作伙伴，RWTH AACHEN的主席PEM和Jülich研究中心Jülich，Fraunhofer-Egesellschaft在Münster中创建了基础架构，该基础架构将启用小型，中型公司，以及近乎研究机构，以实现新的校准，以实现新的启动，以实现新的启动，以实现新的效果。https://www.ffb.fraunhofer.de/en.html按下联系Fraunhofer ffb：Barbara Henrika Sicking Ex-Mail博士：Barbara.henrika.henrika.sicking@ffb.fraunhofer.de
图像分割 - 基于 - 基于系统的群集 -
计算机视觉的抽象工业应用有时需要检测数字图像中小组像素的非典型物体。这些对象很难单一单，因为它们很小并且随机分布。在这项工作中，我们使用新型基于ANT系统的聚类算法（ASCA）提出了一种图像分割方法。ASCA对蚂蚁的觅食行为进行建模，蚂蚁的觅食行为在搜索高数据密度区域的数据空间中移动，并在其路径上留下信息素跟踪。信息素图用于识别簇的确切数量，并使用信息素gra-denient将像素分配给这些簇。我们将ASCA应用于数字乳房X线照片中的微钙化，并将其与最先进的聚类算法进行比较，例如1D自组织图，k -meanss，模糊C-Meanss和可能的模糊模糊C-Meanss。ASCA的主要优点是，群集的数量不需要先验。实验结果表明，在检测非典型数据的小簇时，ASCA比其他算法更有效。
基于连续变量群集状态
量子计算（QC）为某些问题（例如整数保理[1]和量子仿真）提供了对经典计算的指数加速。[2]最近，使用多个系统（例如超级传导系统，[3-5]离子陷阱系统[6]和基于硅的系统[7]）的量子计算取得了巨大进展。通常，有两种QC模型，一种是传统的电路模型，其中需要对单个量子位的单一进化和连贯的控制，[8]另一个是基于测量的QC模型[9]，它也被命名为单向质量控制，因为通过执行测量和进率，可以实现组合的质量，并在大规模上进行测量结果。基于测量的QC是可扩展的，并且仅使用单量QC进行通用QC，并且给定一个专门准备且高度纠结的群集状态。[9，10]在基于测量的QC中，使用线性光学器件所需的资源可以明显地通过第一个通过非确定门创建光子群集状态来大幅降低。[10]基于测量的QC已经取得了必要的进步，例如基于测量的QC，具有单个光子的四个Qubit群集状态[11-13] [11-13]，以及基于测量的量子计算。[14]
学位群集文档2024.xlsx
Bachelor of Science (Agriculture & Human Ecology Extension) Bachelor of Science (Agriculture and Enterprise Development) Bachelor of Science (Dairy Technology & Management) Bachelor of Science (Leather Technology) Bachelor of Science (Soil Science) Bachelor of Science (Soils & Land Use Management) Bachelor of Science (Water and Environment Management) Bachelor of Science (Wood Science and Industrial Processes) Bachelor of Science (Wood Science and Industrial流程）理学学士学位（皮革技术）科学学士学位（土壤科学）科学学士学位（土壤与土地使用管理）