2.1 数据表中列出的采购机构打算按照数据表中指定的选择方法从邀请函中列出的顾问中选出一名顾问。符合条件的顾问将受邀提交数据表中指定的技术建议书和财务建议书,或仅提交技术建议书,以获得数据表中指定的任务所需的咨询服务。该建议书将成为与选定的顾问进行谈判并最终签署合同的基础。 2.2 顾问应熟悉当地情况,并在准备建议书时考虑到这些情况,包括参加数据表中指定的预建议书会议。参加任何此类预建议书会议都是可选的,费用由顾问承担。 2.3 采购机构将及时免费向顾问提供数据表中指定的顾问建议书准备所需的投入、相关项目数据和报告。 3. 利益冲突
鉴于当前的生物多样性损失率,保护必须是政府和组织保护生态系统运作并确保可持续未来的全球优先事项(Diaz 2019)。在这种情况下,发起了一个项目的呼吁,以在比利时沃伦尼亚建立前两个国家公园。在其中,半山谷于2022年12月9日正式指定了国家公园。Semois Valley国家公园(SVNP)跨越卢森堡和Namur省的28,903公顷。以其茂密的森林和河流网络而闻名,该公园主要以塞莫斯河为中心,森林占其地区86.54%。公园包含使用欧洲自然信息系统(EUNIS)分类的栖息地,其中包括介质的草原(E2--9%的NP区域),季节性湿和湿的草地(NP区域的E3-0.7%),河流和FEN磨砂膏(NP区域的F9-0.3%)。此外,SVNP的特征是由历史人类活动所塑造的独特栖息地,例如19世纪的不活动的板岩采石场,曾经是该地区板岩行业的一部分。这些以前的工业活动,曾经对瓦洛尼亚具有经济意义,现在有助于塑造公园的景观(Remacle 2007)。公园还需要覆盖15,648公顷的各种保护名称(大约占其总面积的54%;图1),包括10个Natura 2000站点。此外,它包含四个在生物学上重要的湿地,总计3.10公顷(parc National de la lavalléedela semois 2021)。在公园的大部分地区,广泛的保护地位强调了保护景观及其生物多样性的强烈区域承诺。
简介:从无序的非生物系统到有组织的分子结构的转变对我们理解热力学提出了重大挑战。尽管第二定律规定熵普遍增加,但表现出高分子复杂性的局部区域(例如生命早期涉及的区域)表明某些环境可以保持持续的偏离平衡状态。揭示促成这些转变的物理条件和机制对于解释生命起源前化学的出现和更广泛的自组织系统现象至关重要。在这里,我们对纳米裂缝网络可能产生的自调节富含热水的环境和量子隧穿介导的有机物合成增加的潜力进行了初步评估。我们还提出了一个初步的理论框架,该框架结合了多种形式的熵,以开发一种方法来独立追踪不确定性和无序属性,这些属性可能会推动由无生源论所暗示的新兴复杂性。纳米裂缝中的热自调节:维持宜居性:在纳米级裂缝中,水的热导率偏离其本体值 0.6 Wm -1 K -1 ,在三个范围内表现出类似阈值的转变:60 °C 以下:在矿物表面附近形成以刚性氢键为特征的冰状层,降低至 0.2–0.4 Wm -1 K -1 。60–100 °C:这些刚性层的部分破坏和与矿物晶格的声子耦合增加升至 0.3–0.6 Wm -1 K -1 。在这个中间范围内,该系统实现了一种自我热调节或“优先稳定性”,因为增量加热仅破坏了氢键网络的一部分,同时保留了足够的结构以防止完全转变为纯声子主导的传导。 100 °C 以上:结构化水的分解导致主要由声子驱动的热传输,推高至 0.6 Wm -1 K -1 以上,并接近 150– 200 °C(1.5–2 eV)时的键降解阈值。减半会使温度减半和加倍。较低的温度会使区域更长时间保持高温,促进高活化能反应并稳定冰状网络。局部加热会破坏 H 键晶格,形成保持秩序的反馈回路。这些非平衡条件产生不同的温度-时间曲线,从而实现原本无法接近的途径。我们注意到,关于水在纳米级裂缝中降低的热导率(0.3–0.6 Wm -1 K -1 )、连续热模型的有效性以及在纳米尺度上水的导热系数降低(0.3–0.6 Wm -1 K -1 )仍然存在不确定性。
摘要:裂纹表征是工业部件和结构的 NDT&E(无损检测与评估)的核心任务之一。如今,执行此任务所需的数据通常使用超声相控阵收集。许多超声相控阵检查都是自动化的,但对其产生的数据的解释却不是。本文提供了一种设计可解释的 AI(增强智能)以应对这一挑战的方法。它描述了一个名为 AutoNDE 的 C 代码,它包括一个基于改进的全聚焦方法的信号处理模块,该方法可创建被评估样本的一系列二维图像;一个图像处理模块,用于过滤和增强这些图像;以及一个可解释的 AI 模块 - 决策树,它选择可能存在裂纹的图像,将那些看起来代表相同裂纹的图像分组,并为每个组生成一份可能的检查报告,供人工检查员审阅。AutoNDE 已在实验室收集的 16 个数据集上进行了训练,这些数据集通过对带有大型光滑平面缺口(包括嵌入式和表面破损)的钢样本进行成像而收集。它已在另外两个类似的数据集上进行了测试。本文介绍了此次训练和测试的结果,并详细描述了一种处理超声波数据中主要误差源(样本表面的起伏)的方法。
abtract:税收管理是最利用AI技术的州机器人之一。AI系统已经导致丑闻和开创性法学,例如Syri,Ekasa或SS SIA。最引人注目的例子是荷兰toeslagenaffaire,其中使用AI模型,税务管理局根据其种族歧视并剖析了纳税人,造成了不可侵害的危害。对AI的扩散的越来越多的认识引发了委员会提出欧盟人工智能法规提案(EU AI法案),作为控制这些外部性的监管。然而,混乱仍然围绕着《 AI法案》中税务管理杠杆的AI系统处理。没有自己的类别,尚不清楚税务管理使用的AI系统是否符合高风险系统的资格。该提案的当前版本中的这种不确定性提出了以下问题:“基于对欧盟AI法案提案草案的目的论解释,税务管理部门使用的AI系统是否应该被视为高风险系统?”这个问题分为两个部分。第1节介绍了整个欧盟税务管理的AI系统使用状态以及这些系统执行的功能的类型。第2节研究了欧盟AI法案的当前文本以及欧盟机构的不同立场是否应视为高风险系统。
抽象背景是为了避免使用多轴伏锁板(VLP)进行远端半径骨折的骨质合成时,避免螺钉渗透到关节中,重要的是要注意,根据板位置,最佳螺丝插入角度。目的本研究的目的是2倍:第一,以评估最远端板块位置的差异,其中螺钉在三维(3D)半径模型中未渗透到关节中;其次,评估板位置与远端半径的横向直径之间的关系。患者和方法对健康手腕进行了30张普通X射线和计算机断层扫描(CT)扫描。横向直径在普通X射线上测量。3D半径模型是从CT数据中重建的。使用多轴VLP的3D图像研究在三个不同的螺钉插入角处最远端板块位置。测量了伏特关节边缘和板边缘之间的线性距离,并比较不同的螺丝插入角度。还评估了板位置与横向直径之间的相关性。另外,最远端螺钉位置和关节表面之间的关系与远端半径裂缝一起确定。结果,相对于中性的最佳位置在远端挥杆中为2.7 mm,在近端摆动中为1.9 mm。线性距离与每组的横向直径显着相关。这些结果可能是术前计划的参考。证据级别III。证实,最远端螺钉位置和关节表面之间的关系适用于实际情况。结论结果表明,多轴VLP的最远端位置取决于螺钉插入角,并且随着横向直径的增加而变得更加近端。
3D打印机,由Markforged Inc.提供。由于3DPCM和添加剂制造的复合材料没有用于机械行为评估的标准,因此所使用的标准是根据加强聚合物的ASTM标准改编的。使用模式I和模式II断裂分析获得断裂韧性值。对于模式I断裂分析,遵循的标准为ASTM D5528,对于模式II断裂分析,标准遵循的标准为ASTM D7905,如图1。这项研究中用于层间断裂韧性分析的增强沉积为0°和90°,如图2所示,用于分析这是否直接影响3DPCM的3DPCM的层间断裂韧性𝐺和。断裂测试后,使用光学显微镜和SEM对样品进行光学分析,以分析断裂区并检测导致𝐺和𝐺测量的变化的缺陷。
摘要:近年来见证了研究的上升,强调了肠道菌群作为运动员健康的主要决定因素的作用,这对它与运动员的身体表现相关的假设引起了人们的兴趣。运动员的身体表现可能会受到肠道中各种微生物的代谢活性的影响。肠道菌群会影响运动员生理的多个方面,包括免疫反应,肠膜完整性,宏观和微量营养素吸收,肌肉耐力和肠道 - 脑轴。几个生理变量控制肠道菌群;因此,必须实施一个复杂的量身定制且复杂的框架,以理解性能 - 微生物群的相互作用。新兴的证据强调了肠道微生物组和身体上的复杂关系,表明从事常规体育锻炼的运动员表现出更丰富的肠道微生物,尤其是在Firmicutes Phylum中,例如Ruminococaccaceae Genera,与他们的言论属性相比。在精英运动中,实施非常规策略是一项挑战,同时又可以帮助运动员完成可行,平衡的发展。本评论汇总了肠道微生物群调制对运动表现的影响的研究,并说明了肠道菌群的不同补充策略如何通过增强身体能力来提高运动表现。这些发现应为运动营养和培训领域的理论和实际发展提供信息。除了促进运动员的整体健康外,这项研究还评估了现有文献,以阐明涉及肠道菌群的干预措施如何显着改善领域的性能。
2024 年 5 月 29 日:BWT 项目管理办公室的工作人员通知移动区运营部门,霍尔特船闸室河墙巨石 14R 中观察到的裂缝最近发生了变化。令人担忧的是,通过船闸墙机械空间和廊道中现有裂缝的水流量增加,在河边填充阀上游舱壁槽中发现新的裂缝和剥落,以及廊道集水坑泵出现故障。
•收集并组织了驾驶员报告的初始诊断数据和条件,以确保数据质量进行分析。•分析诊断数据中的模式,以确定常见的维修和维护需求。•使用机器学习开发了预测模型,以预测初始诊断的未来维护要求。•带有维修记录的交叉引用的驾驶员报告,以验证和提高预测模型的准确性。•提供了可行的见解,以通过预测即将进行维修所需的专业知识来优化人工计划。•创建了维护时间表,以优先维修,减少不必要的维护和相关成本。•开发了一种跟踪系统,以监视预测模型在降低总体维护成本方面的有效性。•与环境团队紧密合作,以了解预测性维护如何延长