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Sherwood Parentco 有限公司
假设 • 我们估计，由于 2023 年的延期收款，2024 年的总收款额将恢复约 30%-31%，达到 3.75 亿英镑至 3.8 亿英镑。然而，到 2025 年，收款额将再次下降约 34%-38%，原因是 Sherwood 在过去三年中减少了自营投资，并在 2023 年将英国无担保投资组合出售给 Intrum。出于同样的原因，2026 年的收款额将继续下降 13%-16%。
中等渗透合金Mococu-P作为水分裂的有效双功能催化剂
中/高渗透合金（MEA/HEA）催化剂已成为理想的候选者，因为它们的多功能催化剂是由于多功能金属成分对增强的催化活性的协同作用。但是，适当的测量元素的便捷准备和筛选以实现高催化性能仍然具有挑战性。在这项工作中，我们通过可行的电沉积法成功合成了一个摩卡库-P MEA电催化剂，用于分裂电催化。对于OER来说，AS制备的MEA表现出了超过276.1 mV（J = 10 mA/cm 2），其TAFEL斜坡为38.3 mV/dec，与她（j = 10 mA/cm 2）的超电势为64.7 mV，以及Tafel Slope的87.7 mv/dec.7.7 mv/dec。在整个水电解细胞中使用，MEA在50 mA/cm 2的高电流密度下达到了近100％的法拉达效率和卓越的稳定性。X射线光电子光谱（XPS）分析验证了高价值CO和MO是OER的最活跃的位点，而在P的存在下，富含电子的Cu是在Mococu-p Mea中造成的。这项研究不仅提供了可行的电沉积策略，可以获得具有较高活性和出色稳定性的MEA催化剂，而且还提供了对MEA催化中活性位点的鉴定的基本灯。
SMM 洞察 2022
当 VDSI 汉堡分部在汉堡展览中心 B 厅举办类似的会议时，这个想法变成了 SMM。该活动于 1963 年 5 月 22 日举行，同时举办了“Schif und Maschine”（船舶和发动机）展览。这是 SMM 系列国际贸易展览会中的第一个。受德国出口导向型经济和汉堡作为欧洲主要港口之一的重要性的推动，SMM 成功赢得了声誉，并一直在不断发展。
2024 IRP执行摘要
- 印第安纳州的就业增长在2024年保持稳定，这是由于劳动力扩张和持续需求而推动的。- 在接下来的几年中，净薪资收益将放缓，但是随着一些行业的增长，撤退并提高了生产力，工作组合将会改变。- 对印第安纳州的影响减少的影响，潜在驱逐出境将相对较低，但可能会影响某些行业和职业。•进出口的更高关税会影响主要行业，例如制药和农业。
2024 年上半年阿鲁巴经济继续扩张 新闻稿
旅游业的蓬勃发展也刺激了消费增长。例如，商品进口（不包括进口机械和电工设备）增长了 6.8%。同样，个人贷款、家庭用电量（以千瓦时为单位）和通过 I-Pago 系统付款等其他消费指标也显示出改善。此外，政府税收收入受益于旅游业的强劲表现，而劳动力市场状况的改善和经济活动的增加几乎推动了所有税收收入组成部分的增长。
CES 2024 - Cision
人工智能无处不在 CES 2024 旨在展示人工智能的能力。经过一年的人工智能狂热（尤其是由于生成式人工智能的广泛民主采用），竞争和期望都很高。人工智能如何真正造福普通消费者成为了一个关键的信息传递位置，其中大部分技术都是关于人工智能如何实际上“为你做所有事情”。对于汽车而言，这在很大程度上依赖于智能辅助，而对于医疗保健而言，人工智能则涉及更快诊断和个性化、可穿戴解决方案方面的关键发展。
Countrywide Hydrogen 与 Enosi 合作，提供可再生能源来源保障
谷歌和微软等大型跨国公司以及包括美国联邦政府在内的各国政府宣布，他们的目标是从可追溯的可再生能源中获取所有电力消耗，这推动了全球范围内实现从“源头到插座”全天候能源可追溯性的趋势。特别是，欧盟和美国在过去 12 个月的监管变化证实了绿色氢气生产的要求，要求满足比以前可再生能源消耗更高的标准，包括全天候时间匹配。
采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。
EEG基于过度完整的理性扩张小波转换和自动回归的运动图像分类
基于运动图像（MI）的大脑计算机界面（BCI）应用旨在分析大脑如何与脑电图（EEG）信号与外部环境相互作用。尽管当前的模型取得了令人鼓舞的结果，但从EEG信号中开发了MI的准确分类仍然是一个重大挑战。在本文中，我们设计了一个名为（ORDWT_AR）的MI分类模型，该模型利用过度完整的理性扩张小波变换（ORDWT）以及自动回归（AR）模型。首先，使用滑动窗口方法将脑电图分割为间隔。然后，每个脑电图通过ORDWT传递以分析EEG信号。因此，从每个段获得了一系列停止频段。然后，将AR与ORDWT集成，以从每个EEG间隔中提取代表性特征。选定的功能被发送到多种分类模型中，包括加权K-Nearest邻居（WKNN），决策树（DTREE）和Boosted树（BST）。使用四个基准EEG数据库评估所提出的模型，其中三个是从脑部计算机界面（BCI）竞争III中收集的，一个是从CHB-MIT中收集的。结果表明，提出的模型ORDWT_AR与WKNN分类器相结合的三个BCI竞赛III数据集的平均分类精度为99.8％，CHB-MIT数据集的平均分类精度为99.7％。获得的结果表明，所提出的方案是对脑电图信号进行分类并具有出色结果的有前途的工具。提议的模型可以支持专家帮助残疾人与环境互动并提高生活质量。