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高性能充电铝离子电池
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.cej.2024.153827。请参考任何适用的发布者使用条款。
来地狱或高水
Global Warming........................................................................................................................1 Sea Level Projected to Rise 3.5 feet by 2100......................................................................... 2 Increased Warming Will Bring More Extreme Precipitation.................................................. 4 Climate Resilience: Adaptation and Mitigation......................................................................5 The City's Response.......................................................................................................................6
预算重点2024-25
ghars（kkgs）在他们家门口为农业社区提供设施。通过整体农业发展计划（HADP）增强农业和相关部门，通过加强种子系统，提高生产和生产力，创造农业企业生态系统并通过增强的工作和收入创造创造农业企业生态系统并确保生计。
高中学徒制，夏季2024
康涅狄格州耶鲁大学（纽黑文）主题领域：材料科学高中学徒将开发DEM模拟，以调查3D中摩擦和非球形颗粒包装的压力史。通过高中和本科研究学徒计划，学生将学会使用数值模拟来建模地质流，并在科学编程，UNIX环境以及对高性能计算群体上进行大规模模拟。还将对学生进行培训，以将他们的研究传达给广泛的受众。学徒将深入了解STEM职业，研究生院申请和国防部研究生奖学金。我们希望学生将成为经同行评审的出版物合着者，并在夏季内部研究研讨会和科学会议上介绍他们的作品。
汉普蒂·邓普蒂和高风险人工智能系统
1.简介 2021 年 4 月 21 日，欧盟委员会发布了一项欧洲议会和理事会条例提案，该提案制定了关于人工智能的协调规则（人工智能法）并修订了某些联盟立法法案（以下简称“提案”）。1 本提案基于欧盟（以下简称“EU”）的价值观和基本权利，提出了一种基于风险的人工智能（以下简称“AI”）方法，区分不可接受、高风险、特定风险或非高风险。这种多层次的基于风险的方法的起源可以在 2018 年欧盟道德准则和 2019 年人工智能白皮书中找到。第一份文件留下了印记，其中重现了提案中提出的关键要求，例如透明度和人工监督。第二个可以说是开启了风险监管方法。监管提案是欧洲对三大参与者——美国、中华人民共和国和欧盟——之间激烈竞争的回应，旨在填补人工智能系统开发及其在我们社会中的引入所存在的监管空白。2 因此，当今的人工智能竞赛推动了“人工智能竞赛”
混合0D锑卤化物作为高空间分辨率远程热摄影的空气稳定发光体
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确，遥远，无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像，微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大，[1-11]中，这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫：红外（IR）隆期，IR直接检测和远程光学/荧光热量表。，由于其出色的热分辨率（10-1 K），其中最常见的是IR射量方法，例如在商业设备中发现的方法。然而，要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度（RT）对象的固有低空间分辨率为≈10µm，这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者，在可见区域中运行的远程光学方法，例如，通过测量荧光强度或衰减时间，[14]达到了很高的热分辨率，并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率，并且在常见媒体（例如水和玻璃）中透明度。[13,15,16]基于强度的量化，由于光散射（样品拓扑，磷光粒子形态等）而容易出现错误。），不均匀的磷光器分布，非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性，但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下，我们发现已知的热燃料载体，即有机染料，聚合物，量子点，稀有掺杂的金属氧化物，[17-25]面临限制，例如材料制造或薄膜沉积，耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性，或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
seck ud ve slall pne avinashilingam家庭科学与妇女高等教育研究所，哥印拜陀
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研发亮点 - IRCC
¡ 燃料电池电动汽车 (FCEV) 部件的优化尺寸方法：热管理系统由一个紧凑型散热器和一个热能存储单元组成，旨在解决“散热器尺寸过大”的问题，有助于设计更高效、更具成本效益的汽车冷却系统；该方法通过确定车辆中所需的最佳散热器尺寸，优化了 FCEV 的重量、成本和行驶里程；可以帮助制造商根据他们想要的是行驶里程和功率最小的低成本汽车，还是行驶里程和功率更高的高成本汽车，选择最佳解决方案；通过优化零件尺寸，可以将卡车等重型车辆的散热器尺寸缩小到比正常尺寸低近 2.5 倍
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。