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促进可再生能源的部署
• 可再生能源认证的主要目标是实现信息公开，揭示出售给最终消费者的能源来源 • GO 是一种电子证书，包含有关特定电力单位的事实信息（称为属性）。这包括用于发电的技术、电力所在地、电力生产地、生产者等数据。
推动供应链中的人工智能
人工智能是制造智能机器的科学与工程。9 其目标是“将数据转化为信息，将信息转化为知识和洞察力，将知识转化为竞争优势”。10 人工智能在供应链管理中的应用使公司能够满足客户的新要求以及全球大趋势带来的挑战。例如，产品和零件差异的增加使需求预测和生产计划变得更加复杂。另一个例子是可持续发展意识的增强，这需要在进行优化时考虑更多的数据源和目标变量。此外，人口结构的变化导致劳动力供应减少，需要更高的工资和更具吸引力的工作条件。为了应对这些挑战，未来的供应链必须变得更加可持续、灵活、有弹性、更快速和更高效。
提高你的自然生育能力
• 富含植物性食物，包括水果、蔬菜、豆类、坚果和种子 • 富含单不饱和脂肪，如橄榄油 • 饱和脂肪和反式脂肪含量低 • 吃少量家禽和极少的红肉 • 包括鱼，尤其是油性鱼 • 吃少量乳制品——主要是天然酸奶和少量奶酪 • 糖分低，甜味主要来自新鲜水果和干果 • 吃少量家禽和极少的红肉 最好避免食用超加工食品和饮料。
提高光活性杆的效率 -
摘要：光催化纳米运动员引起了很多关注，因为它们具有独特的能力，可以通过快速的光响应同时将光和化学能量转换为机械运动。最近的发现表明，在单个纳米运动平台内的光学和磁成分的整合为精确的运动控制和增强的光催化性能提供了新的优势。尽管取得了这些进步，但磁场对光催化纳米运动器中能量转移动力学的影响仍未探索。在这里，我们引入了由TIO 2 /Nife异质结构制成的双反应性杆状纳米运动器，能够（i）辐照后（i）自动释放，（ii）与外部磁场的方向保持一致，（iii）（iii）呈现出增强的光催化性能。因此，当将光照射与均匀磁场相结合时，这些纳米运动员表现出增加的速度，这归因于它们的光敏性提高。作为概念验证，我们研究了这些纳米运动体在合并的光学和磁场下从苯中产生苯酚（一种有价值的化学原料）的能力。非常明显，与仅光激活相比，外部磁场的应用导致光催化苯酚产生100％增加。通过使用各种最新技术，例如光电化学，电化学障碍光谱，光致发光和电子顺磁共振共鸣，我们表征了半导体和合金组件之间的电荷传递，这表明磁场显着改善了电荷电荷的电荷成对分离和增强了分离和增强的hydroxyl radical radical radical radical radical hadical hadical hadical hadical hadical hadical hadical hadical hadical hadical odenasen oferstoensy oferatival hadical hadical hadical osteration。因此，我们的工作提供了对磁场在光驱动光催化纳米运动机制中的作用的宝贵见解，用于设计更有效的轻驱动纳米电视以进行选择性氧化。关键字：光活性纳米运动器，双响应纳米运动器，磁性特性，电荷转移，光催化，选择性氧化
增加英国的低碳投资
教授吉姆·沃森（伦敦大学学院），罗伯特·格罗斯（Robert Gross）教授（英国能源研究中心），克里斯·史塔克（Chris Stark）（气候变化委员会），马修·贝尔（Matthew Bell）（Frontier Economics），Sam Peacock和Alistair McGirr（SSE），Michelle Hubert（National Grid）（国家网格），Ana Musat（Ana Musat）（Ana Musat）马修·奈特（Siemens Energy），安迪·沃克（Andy Walker）和萨姆·法国人（Johnson Matthey），达芙妮·弗拉斯塔里（Daphne Vlastari）（巴斯夫），戴维·约翰逊（BASF），戴维·约翰逊（David Johnson）（英国米其林），阿尔扬·盖维克（Arjan Geveke）（能源密集型用户小组），本杰明·理查兹（Benjamin Richards）和尼克·尼克·拉金（Benjamin Richards）和尼克·拉金（Nick Lakin） Adam Read和Stuart Hayward-Higham（苏伊士回收和恢复英国），Signe Norberg和Rachel Solomon Williams（Aldersgate Group），James Alexander和Oscar Warwick Thompson（英国可持续投资与财务协会）。
推动行为还是提升能力？
深度学习 (DL) 是机器学习 (ML) 的一个子领域，专注于开发深度神经网络 (DNN) 模型 (Shahroudnejad，2021)。DNN 是能够在各种任务上实现高性能的复杂模型。许多深度神经网络模型都是不可解释的黑匣子，这通常导致用户对它们的信任度降低 (Miller，2019)。这种可解释性和信任度的缺乏可能会产生负面影响——人们可能会使用会犯错误的人工智能，或者不使用可以提高获得期望结果的机会的人工智能。为了提高黑盒模型的可解释性和可信度，可解释人工智能 (XAI) 研究专注于开发方法来以人类可以理解的方式解释这些模型的行为 (Molnar，2020)。
爱马仕：提高机器学习的性能 -
引用：Zhang，Chaoyu，Shi，Shanghao，Wang，Ning，Xu，Xiangxiang，Li，Shaoyu等。2024。“爱马仕：通过几何特征学习来提高基于机器学习的入侵检测系统的性能。”
