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帝人将投资 Circularise BV 并采用其供应链......
日本东京，2024 年 12 月 3 日：帝人株式会社今天宣布，将投资总部位于荷兰海牙的 Circularise BV 公司，该公司使用区块链技术开发产品可追溯性管理系统。帝人还将实施 Circularise 的软件，以提高其全球供应链的可见性。Circularise 专有的“智能提问”(*) 解决方案采用零知识证明 (ZKP) 技术，既提供匿名性又提供透明度，以确保高度可靠的产品可追溯性系统。帝人将利用 Circularise 的数字可追溯性平台来提高其供应链的透明度和可靠性。该平台将使公司能够采购对环境影响较小的原材料，从而有助于开发新的可持续产品和服务。帝人的目标是促进整个供应链中资源的有效利用。这项举措将帮助该公司实现到 2050 年实现碳中和的目标。Circularise 的数字可追溯性平台允许组织跟踪产品或材料在整个供应链中直至原产地的历史、位置、成分和应用。它将为帝人提供来自供应商的可靠、经过验证的与其产品相关的碳排放信息，以支持法规遵从和审计。帝人致力于优先考虑地球健康、保护环境和支持循环社会——一直在积极寻找拥有数字可追溯性平台的合作伙伴，以引领行业实现循环经济。另一方面，Circularise 一直在寻找合作伙伴来推动其数字可追溯性平台的采用，该平台可提高全球供应链的透明度和可靠性。“我们相信，与帝人一起，我们可以为循环经济的行业领先典范树立标杆，为市场提供可扩展且快速的解决方案，”Circularise 联合创始人 Jordi de Vos 表示。“我们很荣幸欢迎帝人集团成为我们的战略投资者。”此次合作体现了我们对透明、可追溯和可持续供应链的共同愿景。我们期待此次合作能进一步推动我们的使命并加强我们的市场影响力。”帝人环境解决方案部门总经理 Ton de Weijer 表示：“作为高性能材料领域的领先公司，帝人正积极加大努力，实现循环利用。对 Circularise 的投资将使我们能够与可追溯性领域的领导者合作，并创造一个支持我们迈出正确步伐的环境。”
采用：基于点...
深度神经网络（DNN）越来越多地整合到LiDAR（灯光检测和范围）的自动驾驶汽车（AVS）的感知系统（AVS），在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战，在该攻击中，攻击者将假物体注入LiDAR数据中，导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出，例如边界框。但是，这些输出在本质上受到了限制，因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性，我们提出了一个新的框架，称为采用（基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性），该框架基于连续帧的时间一致性，并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中，我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击，达到了低（<10％）的假阳性比率（<10％）的假阳性比（> 85％）真实的正比，超过了现有的现有的现有的先进防御方法，CARLO和3D-TC2。此外，采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
有助于接受和采用自主系统的因素
•n = 309位来自亨茨维尔的阿拉巴马大学的参与者•通过Qualtrics平台进行调查•主题分析用于编码开放式响应问题•遵循2个编码器流程以验证开发的主题方案
支持家庭使用闭环系统采用
我们的开始方式：虽然HCL泵的意识仍处于起步阶段，但我们制定了合适的患者列表。我们从一个队列开始，我们认为他可以最好地应对这种变化，并证明临床改进，以向我们的临床团队证明这一概念对我们有用。我们在MDT诊所环境中与这些患者以及护士面对面或通过电话讨论了循环的好处。，我们在泵代表的支持下设置了组开始（由于共同限制）。该小组很快证明了HCL的好处。随着我们父母Facebook组的兴趣表达的增加，我们决定系统地将所有现有的泵患者移至HCL，因为他们当前的泵保修期过期，或者指出了改进的临床需求。我们还努力在诊断的头1-3个月内将所有新诊断的患者放在HCL上。准备就绪，由年轻人，家庭和多学科团队同意，我们的MDT心理学家的意见。从此我们了解到任何人都可以做好准备。
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如何采用循环经济实践（以及其重要性）
这些策略不仅有助于可持续发展，而且还通过在整个生命周期中最大限度地提高材料和部件的价值来提供成本优势。此外，通过采用反映零件生命周期价值的定价模型并激励报废产品的回收，OEM 可以进一步促进循环经济。
为什么公司采用供应链可持续性实践
随着对社会和环境影响的越来越关注，管理供应链中的可持续性已成为关注的焦点。因此，由于各种利益相关者的压力，公司也采用供应链可持续性实践。关于某些类型的压力如何影响与可持续性有关的行为和技术实践以及这些关系如何在供应链中变化的问题。该研究利用来自巴西公司的数据，并采用结构方程建模来调查供应链中可持续性实践的采用。规范和模拟压力对行为和技术实践产生积极影响。另一方面，强制性压力对采用可持续性实践（无论是技术还是行为）都没有影响。这些发现增强了对机构压力如何塑造可持续性实践的理解，从而使旨在促进可持续供应链的公司和政策制定者受益。
是什么激励公司采用绿色供应链和...
这项研究整合了精心设计的可能性模型，制度理论和图像管理的观点，以确定可以有效驱动企业采用绿色供应链的内部和外部力量。使用中国制造业中246家公司样本的调查数据，我们经验研究了绿色过程和绿色产品的内部和绿色产品创新以及不同类型的外部机构压力如何有助于他们采用绿色供应链，这反过来又可以解释其环境和纽带发展绩效的差异。我们的结构方程建模分析的结果表明，内部绿色过程和绿色产品创新以及三种类型的外部机构压力（即，强制性，规范和模拟压力）在推动绿色供应链采用率中起着重要作用。此外，企业可以通过采用绿色供应链来改善其环境和新产品的发展绩效。此外，尽管公司的图像管理动机倾向于在其绿色过程创新与采用绿色供应链采用的关系中起负面的调节作用，但这种动机对强制性压力对其绿色供应链采用的贡献有积极的贡献。我们的发现可以帮助解释为什么新兴市场企业倾向于采用绿色供应链，而不遵循经典战略管理理论所预测的模式。在这方面，我们的研究扩展了有关绿色供应链的研究流，并阐明了放弃常规供应链并采用绿色供应链的重要性。我们的研究结果清楚地证明了采用绿色供应链的决定因素和后果，并确定其绿色供应链采用可以对其环境和新产品发展绩效产生积极影响。总体而言，我们的研究强调了认识内部创新和外部机构力量在推动绿色供应链采用企业中的重要性，这反过来又有助于其环境和新产品的发展绩效。我们的研究还为研究，实践和决策提供了重要的影响。
生态和保护研究人员应采用开源技术
鉴于全球生物多样性下降（ Butchart 等人，2010 年；IPBES，2019 年）以及对稀有和常见物种的威胁（ Gaston 和 Fuller，2008 年； Dirzo 等人，2014 年），有人呼吁利用现代技术进行监测和保护（ Pimm 等人，2015 年； Lahoz-Monfort 等人，2019 年； Wich 和 Piel，2021 年； Schulz 等人，2023 年）。正在部署技术以改进陆地和水生环境中的数据收集和分析（ Lahoz-Monfort 和 Magrath，2021 年）。与传统调查方法相比，这些进步可以实现更高效的数据收集（Witt 等人，2020 年），并有助于众包数据收集和处理（Dorward 等人，2017 年；Fraisl 等人，2022 年）。出现了一些实践社区，例如 Conservation X Labs 1 或 WILDLABS 2，它们报告了保护技术的现状（Speaker 等人，2022 年）并提供社会责任使用指南（Sandbrook 等人，2021 年）。保护技术的进步与开放科学实践的广泛采用相吻合。根据联合国教育、科学及文化组织（UNESCO，2021 年）批准的《开放科学建议书》的定义，开放科学需要对科学实践和产出采取包容、公平和可持续的方法。生态研究越来越多地采用这些做法（Hill 等人，2019 年），尤其是通过更加开放和公平的数据（Hampton 等人，2015 年；Wilkinson 等人，2016 年）。生物多样性研究也使用开源软件，例如 R 编程语言（R Core Team，2023 年）和基于该语言构建的分析包。然而，与软件和数据不同，用于生态研究的硬件通常仍然是闭源的（即专有的），其设计（以及随附的软件源代码）受到法律限制，阻止他人研究、复制或修改它们。