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阿姆斯特丹，2025年2月5日，07：00 hrs cet - 可再生和圆形聚合物材料的领导者Avantium N.V.已与EPC E
阿姆斯特丹，2025年2月5日，07：00小时CET - N.V. Avantium N.V.是可再生和圆形聚合物材料的领导者，已与EPC Engineering＆Technologies Gmbh签署了一家国际技术提供商以及工程和工厂建筑公司的合作。这种合作伙伴关系旨在推进连续的PEF聚酯生产技术，以每年及以后的100千摩尼尼斯的植物能力为目标。合作将结合两家公司的专业知识，以商业化PEF的连续聚合（“ PEF CPOL技术”）。Avantium和EPC将将其各自的技术和过程与Polymetrix Ag的固态聚合（SSP）一起整合。PEF CPOL技术将包含在Avantium的YXY®技术许可方案中。EPC将提供工程，工厂建设服务和关键设备，包括从Polymetrix到Avantium的未来被许可人的SSP设备。 Avantium开发了其专有的YXY®技术来生产FDCA（Furandicarboxylic Acid），这是完全基于植物的和圆形聚合物PEF（聚乙烯呋喃酸盐）的必不可少的成分。 pef由Avantium品牌为Releaf®。 Avantium目前正在荷兰Delfzijl创建世界上第一个商业FDCA工厂。 该FDCA旗舰工厂将在Avantium的商业化和许可策略中发挥至关重要的作用。 商业FDCA工厂允许Avantium将FDCA和Releaf®直接出售给Offtake Partners，同时还向全球工业合作伙伴提供全面的技术许可证。EPC将提供工程，工厂建设服务和关键设备，包括从Polymetrix到Avantium的未来被许可人的SSP设备。Avantium开发了其专有的YXY®技术来生产FDCA（Furandicarboxylic Acid），这是完全基于植物的和圆形聚合物PEF（聚乙烯呋喃酸盐）的必不可少的成分。pef由Avantium品牌为Releaf®。Avantium目前正在荷兰Delfzijl创建世界上第一个商业FDCA工厂。该FDCA旗舰工厂将在Avantium的商业化和许可策略中发挥至关重要的作用。商业FDCA工厂允许Avantium将FDCA和Releaf®直接出售给Offtake Partners，同时还向全球工业合作伙伴提供全面的技术许可证。在这种技术许可下，工业合作伙伴可以使用Avantium的专有YXY®技术在大规模生产设施中生产FDCA和PEF。Avantium和EPC工程和技术已经在2017年共同努力，当时EPC使用熔体状态聚合制定了每年25千座PEF连续聚合厂的概念设计。这种概念设计是联合开发协议的起点，即将聚合技术进一步扩展到每年及以后的100千摩孔。Polymetrix将伴随其连续的固态聚合知识贡献。通过这种合作，Avantium能够将其YXY®技术许可包扩展到完整的连续PEF生产过程，包括工业规模的绩效保证，无论是Greenfield，Brownfield还是Raturofit工厂。EPC Engineering＆Technologies董事总经理Karol Kerrane评论：“ EPC不断努力寻找技术解决方案以克服全球环境挑战。通过与Avantium的国际合作，我们充满信心，通过为连续PEF生产提供世界上最好的实践，共同取得巨大的成功。” Avantium执照的董事Bart Langius补充说：“与EPC和Polymetrix的合作标志着我们的使命一步，是在聚酯行业添加我们可再生和循环的聚合物PEF。通过将我们的专业知识与EPC和Polymetrix相结合，我们相信我们可以为潜在的许可合作伙伴提供一个全面的许可方案，将Avantium的YXY®技术与连续的PEF聚合技术集成在一起，从而提供了基于化石的塑料的高性能替代方案。”
仓鼠：...
大型模型已显示出对视觉和语言中复杂问题的强烈开放概括，但是它们在机器人技术中的部署相对较难。这一挑战主要源于缺乏可扩展的机器人训练数据，因为这需要昂贵的机器人收集。对于可扩展的培训，这些模型必须显示跨域的大量传输，以利用廉价可用的“偏离”数据，例如视频，手绘草图或模拟数据。在这项工作中，我们认为，层次视觉语言 - 行动模式可以比标准的单片视觉语言行动模型更有效地在域上传输行为。尤其是我们研究了一类Hier-Archical Vision-Language-Action模型，其中高级视觉语言模型（VLMS）在相对便宜的数据上训练，以产生具有语义意义的中间预测，例如2D路径，表明所需的行为。这些预先指定的2D路径是3D感知且能够精确操作的低级控制策略的指导。在这项工作中，我们表明将预先字典分开为语义高级预测，而3D感知的低级预测可以使这种层次结构的VLA策略可以跨越重要的域间隙转移，从模拟到现实世界或跨场景，具有巨大变化的视觉效果。这样做可以使用廉价，丰富的数据源，除了遥控的机上数据，从而实现了广泛的语义和视觉通用。我们证明了如何通过模拟和现实世界中的实验进行语义，视觉和几何概括来实现语义，视觉和几何概括的机器人操作，以实现机器人操作。
奉拉姆施泰因空军基地指挥官命令
本指令实施空军政策指令 (AFPD) 15-1《空军气象作业》；空军手册 (AFMAN) 10-206《作业报告》；AFMAN 15-111《地面气象观测》；AFMAN 15-124《气象法规》；以及空军部手册 (DAFMAN) 15-129《空中和空间气象作业》。除非另有说明，本指令适用于为拉姆施泰因空军基地 (RAB) 提供或利用气象支持的所有正规空军、空军预备役和空军国民警卫队的文职雇员和制服成员。本出版物不得补充或进一步实施或扩展。使用 AF 847《出版物变更建议》将建议的变更和对本出版物的问题提交给 OPR；将 AF 847 从现场传送到适当的职能指挥链。本出版物中，豁免联队/部队级别要求的权限在合规声明后以层级编号（“T-0、T-1、T-2、T-3”）标识。有关与层级编号相关的权限的描述，请参阅空军指令部 (DAFI) 90-160《出版物和表格管理》。通过指挥系统向相应的层级豁免审批机构提交豁免请求，或者向出版物 OPR 提交非层级合规项目的豁免请求。确保根据本出版物中规定的流程生成的所有记录均符合空军指令 (AFI) 33-322《记录管理和信息治理计划》，并根据空军记录处置时间表进行处置，时间表位于空军记录信息管理系统中。
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
遵照拉姆施泰因空军基地 (USAFE) 指挥官的命令
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