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隔热耐火材料是实现碳可持续性的推动者
摘要 立法和市场力量要求越来越多的产品声明其环境影响，并进而影响到供应链的各个环节。本文讨论了隔热耐火材料的“从摇篮到大门”生命周期评估 (LCA)，包括获取准确的原材料数据和将范围 1 和范围 2 的排放归因于单个产品的挑战。隔热耐火产品可减少热加工过程中的碳排放量，本文介绍了一种区分一流产品和消费级产品的方法。该方法利用热流模型和燃料碳强度计算，涵盖耐火衬里的整个预期寿命。通过生命周期评估测量碳足迹的驱动力 根据联合国政府间气候变化专门委员会 (UN IPCC) 的报告，气候变化导致全球气温升高 1 ，从而导致海平面上升和极端天气事件更加频繁。全球变暖的主要原因是人为温室气体 (GHG) 排放量的增加。立法正在推动对越来越详细的环境影响数据进行测量和申报的必要性。过去几年，许多司法管辖区都要求公司的年度董事报告必须包含能源使用和温室气体排放量 2,3 。最近，欧盟推出了碳边境调整机制 (CBAM) 4 ，这是一种对进入欧盟的碳密集型商品生产过程中排放的碳进行公平定价的工具，并鼓励非欧盟国家进行更清洁的工业生产。CBAM 最初将适用于某些商品和选定前体的进口，这些商品和前体的生产是碳密集型的，并且碳泄漏风险最大：水泥、钢铁、铝、化肥、电力和氢气。这些和其他立法要求公司详细跟踪其范围 1（直接）、范围 2（间接能源排放）以及范围 3（其他间接）环境排放，范围 3 正在日益增加。准确计算范围 3 需要了解原材料和组件对环境的影响。随着利益相关者的观点转向更重要的环境意识，企业在环境、社会和治理 (ESG) 三大支柱中优先考虑可持续性变得至关重要。因此，公司不能只关注一个支柱（例如，只关注治理目标而忽视环境影响）。这样做可能在短期内有利可图，但不利于公司的长期生存能力，因为监管处罚、投资者或其他利益相关者的利益和公众舆论可能会对公司产生负面影响。相比之下，每家公司都会有环境足迹，在价格变得如此之高以至于影响治理支柱之前，减少这种足迹的影响是有限的。随着公众关注度的提高，越来越多的客户询问作为制造过程一部分的行业温室气体排放情况，并要求提供产品对环境影响的信息。上述因素正在推动对其产品的环境影响进行测量和声明的需求。耐火材料也不例外。事实上，它们在 CBAM 中提到的碳密集型产品生产中的影响力，使耐火材料成为
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159 -KLF5上调是胆管癌的常见事件，充当癌基因，构成不良的预后因素
结果：与正常肝组织相比，来自5个不同患者同类的人类CCA组织中KLF5的表达上调。高KLF5水平与淋巴结侵袭和总体生存率较差有关。 与正常的人胆管细胞相比，在人CCA细胞中发现了体外，KLF5蛋白和mRNA水平。 KLF5 - / - CCA细胞的蛋白质组学分析表明，大多数改变的途径与细胞周期，增殖，生存和迁移的调节有关。 一致，与CCA对照细胞相比，klf5 - / - CCA细胞表现出降低的细胞增殖，菌落形成和迁移，同时在G1/s处促进细胞周期停滞，并在体外凋亡。 相反，在CCA异种移植动物模型中皮下或原位注射后，没有明显的肿瘤发育迹象。 同样，高KLF5水平与淋巴结侵袭和总体生存率较差有关。与正常的人胆管细胞相比，在人CCA细胞中发现了体外，KLF5蛋白和mRNA水平。KLF5 - / - CCA细胞的蛋白质组学分析表明，大多数改变的途径与细胞周期，增殖，生存和迁移的调节有关。一致，与CCA对照细胞相比，klf5 - / - CCA细胞表现出降低的细胞增殖，菌落形成和迁移，同时在G1/s处促进细胞周期停滞，并在体外凋亡。相反，在CCA异种移植动物模型中皮下或原位注射后，没有明显的肿瘤发育迹象。同样，
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影响消毒的因素-C＆D基础知识
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商业行为者和民间社会咨询报告
在此背景下，联合国裁军研究所 (UNIDIR) 和联合国裁军事务厅 (UNODA) 根据大会第 76/231 号决议第 6 段，与 OEWG 主席共同组织了一次商业行为体和民间社会代表感兴趣的代表闭会期间磋商会议。此次磋商于 2023 年 1 月 25 日在 OEWG 第三届会议之前举行，旨在探讨这些实体对太空安全和可持续性的看法，并研究非政府实体如何为创造和平和安全的太空环境做出贡献。此次磋商汇集了来自太空界不同部门的代表。它能够为主席提供深刻见解，并让各国代表更广泛地了解对太空系统威胁的看法。
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基于高效深度网络模型的智能工厂机器视觉关键技术
现有的智能空间机器视觉技术大多面向具体应用，不利于知识共享和重用，大部分智能设备需要人参与控制，不能主动为人提供服务。针对以上问题，本研究提出基于深度网络模型的智能工厂，能够基于庞大的数据库进行数据挖掘和分析，使工厂具备自学习能力，在此基础上完成能耗优化、生产决策自动判断等任务。基于深度网络模型，提高了模型对图像分析的准确率。增加隐层数会导致神经网络出现误差，增加计算量，可根据模型特点选择合适的神经元个数。当IoU阈值取0.75时，其性能同比提升1.23%。由非对称多个卷积核组成的残差结构，不仅增加了特征提取层数，还可以让非对称图像细节得到更好的保留。训练好的深度网络模型识别准确率达到99.1%，远高于其他检测模型，其平均识别时间为0.175s。在机器视觉技术研究中，基于深度网络模型的智能工厂不仅保持了较高的识别准确率，还满足了系统的实时性要求。