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阿科玛推出可回收、永久使用的全新解决方案......
科隆布，2022 年 5 月 2 日 JEC WORLD 2022：阿科玛推出可回收和更高效的复合材料全新解决方案 作为复合材料领域的主要参与者，阿科玛将在今年的 JEC 展会上再次推出新型胶粘剂解决方案、先进树脂并展示其一系列半成品。 所有创新和产品系列都遵循同一目标：为可持续世界提供创新材料。 阿科玛胶粘剂解决方案部门博斯蒂克推出全新高性能和更循环的解决方案 在展会上，博斯蒂克将展示用于复合材料粘合的 Pliogrip 系列双组分聚氨酯和环氧结构胶。 博斯蒂克的高性能胶粘剂团队将与您讨论经典的 Pliogrip 产品以及用于结构粘合应用的新型创新型 MDI II Free 技术。博斯蒂克还将重点展示其新推出的 R-SAF 系列，这是新一代可回收结构性 MMA 胶粘剂。该系列胶粘剂可与 Elium® 树脂基复合材料一起通过机械或化学工艺回收，从而使集团能够提供独特的真正循环复合材料解决方案。最后，博斯蒂克首次展示了使用低单体 Bostik® XPU20102 Ultrafast Black 修复破裂保险杠的方法，该解决方案可以修复而不是更换，因此完全符合博斯蒂克提供可持续发展解决方案的方针。阿科玛凭借其品牌 CLEARSTRENGTH® 和 SARTOMER® 为复合材料和结构胶粘剂提供独特的专利增韧技术。本次展会将展示全新的 Clearstrength® XT 151 MBS 增韧剂，它是一种易于分散的粉末，可为高性能环氧配方提供出色的粘度控制和增韧效果。这种新解决方案是 CLEARSTRENGTH® XT 热固性树脂粉末系列的一部分，可提供
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HEC）的数据[4]的CO 2排放和成本的能量减少的重要性。图给出了英国（英国）大学管理的全面问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。响应由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源有关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法，考虑了其部署，准确性，成本和效率，例如现代建筑物（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加的能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HECS）的数据，CO 2排放和成本的能量降低的重要性[4]。该数字给出了英国（英国）大学管理的综合问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。回答由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源相关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法考虑了其部署，准确性，成本和效率（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
纳米孔DNA测序中的算法和模型
在不到四十年的时间里，纳米孔测序技术从笔记本页面上的一个令人难以置信的思想到了人类基因组完整顺序的决定性贡献者之一。它的快速发展，尤其是近年来，不仅是由于其对纳米孔的固有创新而驱动的，而且还取决于综合领域的协同进步，例如GPU加速和深层神经网络，以及深层的跨学科影响，例如诸如语音识别之类的领域。然而，在这种快速的进步中，纳米孔测序中的某些方法仍然相对尚未探索。这种疏忽有可能在技术进一步的发展中创造瓶颈。在本文工作中，我们深入研究了这些未知的领域，试图填补关键的空白并将技术分为新的边界。我们的目标是释放其潜力，从而在基因组研究及其他方面取得进一步的突破。通过我们的研究，我们开发了两种新型算法和两个量身定制的新颖模型，以解决纳米孔测序的这些不足的方面。属于MBS组的两种算法，GMB和LFB都为HHMMS固有的具有挑战性的解码问题提供了创新的解决方案。它们是针对不同场景量身定制的两个不同变体。虽然GMBS专门用于解码冗长的序列（例如在长阅读的基本词中遇到的序列），但LFBS已优化用于并行编程，并在处理短长度的sepciences方面表现出色。在这项研究中开发的两个创新模型，每种利用HHMM的变化并采用端到端方法，展示了分辨的结构。第一个模型是EDHMM和DNN的混合体，显示了整合知识驱动和数据驱动技术的有效性。相比之下，第二个模型是一种定制设计的解旋酶HMM，它从测序设备中发现的运动蛋白的开创性研究中汲取了灵感。凭借其精心制作的层次结构架构具有超过500万个排放状态，该模型提供了与其前身相当的全面功能空间。
补充信息：BI 1 -x SB x拓扑绝缘子的表面状态的自旋和轨道电荷转换理论
光发射实验是在安装在Soleil存储环（法国圣奥宾）上的Cassiopee梁线上进行的。光束线托管两个端站。使用具有线性水平极化的20个EV入射光子，用于测量费米表面和带分散体的高分辨率ARPES端域。它配备了科学R4000电子分析仪。样品上的光子斑点大小为50×50 µm 2，总体动能分辨率（考虑到光子能和电子动能分辨率）的总分辨率为10 meV。第二个终端是一个自旋分辨的ARPES实验，其中梁的大小约为300×300 µm 2。它配备了MBS A1-Analyzer，并带有2D检测器进行ARPES测量。接近该2D检测器，一个1×1 mm 2孔收集具有明确定义的动能和动量的光电子。它们被发送到一个旋转操纵器中，能够沿Ferrum Vleed自旋检测器的磁化轴定位任何自旋组件，该轴是由Fe（100）-p（1×1）O表面[1，2]制成的，该旋转式旋转式探测器被沉积在W-靠基层上。沿选定方向的自旋极化与收集的两个信号的差成正比，以相反的氧化物靶标的磁化。为了减少仪器造成的测量不对称性，每个极化方向都采集了四个测量，从而逆转了Ferrum磁化强度和电子自旋方向。1×1 mm 2孔引入了动能和波矢量的整合。然后通过p = s -1（iσ + - iσ - ） /（Iσ + +iσ-）确定极化，其中我们估计检测器的Sherman功能在0.15和0.3之间[3]。对于动能，它对应于使用的通行能量的0.23％（在我们的情况下为10 eV），因此对应于23 MeV。与分析仪的能量分辨率（该通行能量为10 MEV，入口缝隙为400 µm），总体动能分辨率为25 MeV。对于波矢量，1 mM孔径对应于总（30°）角范围的4％的积分，这给出了1.2°。在20 eV光子能量时，对于费米水平的电子，这给出了k分辨率约为0.048°a -1。分析仪光学元件是可移动的，可以在大型2D（30°×30°）角范围内收集电子。为了在费米级别绘制自旋纹理，将分析仪设置为适当的动能，而光学器件则沿两个x和y垂直方向移动0.2◦。在每个步骤中测量两个面内旋转组件。
模型风险的论文
Fotios Pasiouras是MBS商学院（法国）的Ban King和Finance的完整教授。此外，他是《国际银行，会计和金融杂志》，《金融稳定杂志》的副编辑，《金融风险管理研究》的书籍系列编辑，以及希腊公开大学的兼职/访问教授。最后，他是金融工程和银行业协会董事会的创始成员兼秘书，这是一个非营利性社会，促进银行和金融领域的研究和学术网络。他拥有经济学学士学位（希腊塞萨洛尼基大学），金融学MBA（英国考文垂大学），欧洲银行的合并和收购博士学位（英国考文垂大学）和国际审计的ACCA证书。他在英国（萨里大学，朴次茅斯大学）和希腊（克里特郡技术大学-TUC）担任教职员工职务。He has been a Visiting Professor at the University of Portsmouth (Faculty of Business & Law), Co-Coordinator of the EURO Working Group on Efficiency & Productivity Analysis (European Operational Research Society), Co-Director of the Centre for Money, Banking and Institutions (University of Surrey), Co-Director of Research at the Financial Engineering Laboratory at TUC, Scientific Director of the Innovation House at TUC, and Subject Editor of the新兴市场评论（杂志）和国际金融市场，机构和货币杂志。在他的最新研究中，他探索了与ESG和金融科技相关的方面。他的研究重点是金融行业的风险，绩效，公司治理和法规。在他的背景下，他在塑造银行效率，获利能力，贷款和冒险的各种规定（微审慎，宏观审慎和金融消费者保护方面的作用）方面做了广泛的工作。此外，他在信用风险模型的开发方面做了很多工作，以及用于检测银行和非银行公司伪造财务报表的审计模型。他的研究结果已经出现在著名国际学术期刊上的大约100篇论文中，包括：管理科学；货币，信贷和银行杂志；银行与金融杂志；欧洲运营研究杂志；商业道德杂志；英国管理杂志；财务稳定杂志等。最后，他（合同）撰写并（共同）编辑了有关银行和金融的各种书籍，例如：“定量技术在预测银行获取目标中的应用”（World Scientific Publishing，2005年），“希腊银行业：从前欧元改革前的改革到金融危机和超越金融危机和超越”（Palgrave MacMillan，sigitivity of Foriedial of Foriedial of Foriedial of Fordifity of Foriedial of Fordifition <''效率和效率。
