大脑计算机界面(BCIS)将大脑活动转化为数字命令,以与物理世界互动。该技术在几个应用领域具有巨大的潜力,从医疗应用到娱乐业,并为认知神经科学的基础研究创造了新的条件。当今的BCIS,仅对用户当前心理状态的原油在线分类,而对精神状态的更复杂的解码取决于耗时的offline数据分析。本文通过利用一组分析管道的改进来直接解决此限制,从而为下一代在线BCI铺平了道路。特别是我们引入了一个开放源研究框架,该框架具有模块化和可定制的硬件设计。此框架促进了人类在循环(HIL)模型培训和再训练,实时刺激控制,并使转移学习和云计算用于脑电图(EEG)数据的在线分类。刺激和研究人员的诊断。使用实验室流层标准和Websocket发送消息。实时信号处理和分类以及机器学习模型的培训,由开源Python包装时间频率促进。框架在Linux,MacOS和Windows上运行。虽然在线分析是BCI-HIL框架的主要目标,但可以通过MNE,EEGLAB或FIELDTRIP(例如Python,Matlab和Julia)对EEG数据进行OfflINE分析。本文描述并讨论了人类在BCI研究平台的理想特性。BCI-HIL框架是根据MIT许可发布的,其示例为:bci.lu.se/bci-hil(或at:github.com/bci-hil/bci-hil)。
BIT 双边投资条约 CDIS 国际货币基金组织的协调直接投资调查 CDS 信用违约掉期 CIP 竞争性工业绩效指数 COMCEC 伊斯兰会议组织经济和商业合作常设委员会 CRA 信用评级机构 ECA 出口信贷机构 EDBI 营商环境指数 ESG 环境、社会和治理标准 EU 欧洲联盟 FAO 联合国粮食及农业组织 FDI 外国直接投资 FTA 自由贸易协定 GCC 海湾阿拉伯国家合作委员会 GDP 国内生产总值 GFCF 固定资本形成总额 GTA 全球贸易预警 GVC 全球价值链 ICCIA 伊斯兰工商农业商会 ICD 伊斯兰私营部门发展公司 ICDT 伊斯兰贸易发展中心 ICIEC 伊斯兰投资和出口信贷保险公司 ICT 信息和通信技术 IFI 国际金融机构 ILO 国际劳工组织 IMF 国际货币基金组织 IPA 投资促进机构 IsDB 伊斯兰开发银行 IT 信息技术 M&A 兼并收购 MENA 中东和北非 MNE 跨国企业 MoU 谅解备忘录NDC 国家自主贡献 NIIP 净国际投资头寸 OBIC OIC 商业智能中心 ODA 官方发展援助 OECD 经济合作与发展组织 OIC 组织
摘要摘要蓝色经济的概念已被许多国家提出,这是一种旨在开发和利用蓝色海洋资源的新经济边界。为了有效发展蓝色经济,资本密集型基础设施,人力和智力资源仍需要在国家或地区之间有所不同,但经济或自然end赋之间有所不同。对相关理论的理论分析,包括:外国直接投资和折衷模型,交易成本和利益相关者理论。此外,进行了一项涵盖有关蓝色经济和跨国企业(MNE)的五十五次文章的批判性概念分析,以试图发展对蓝色经济和与跨国公司的协作策略的欣赏。概念分析是根据概念,上下文,理论和方法论镜头进行的,以确定是否存在任何差距以及是否存在差距,如何解决。从分析中确定,在所述的55篇文章中,有24篇讨论了有关海事和蓝色经济与经济有关的主题。其他31篇文章涵盖了与跨国公司有关的协作策略有关的主题,证实了该概念仍在发展中。分析得出的结论是,蓝色经济的概念采用了从战略管理,金融和经济学中借用的多维方法。此外,得出的结论是,协作策略可以通过利用蓝色经济资源来为国家的发展做出贡献。提出了进一步的研究来解决本文合成所确定的差距。
这项研究在15年内使用了336个顶级跨国实体(MNE)的经验证据调查了国家治理机制对私营部门组织碳排放绩效的影响。结果表明,在总体水平上,控制腐败(b = -0.021,p <0.01)和语音与问责制(b = - 0.015,p <0.05)与碳发射率显着且负相关。虽然政治稳定(B = 0.007,P <0.05)和政府有效性(b = 0.018,p <0.05)对碳排放率具有明显的积极影响,但法规质量和法律规则的影响是负面的,但无关紧要。经验证据支持以下结论:现有的机构环境不足以实现净零过渡。需要在政府机构中进行更多的协调,战略规划和DE制定监控,以实现脱碳目标。该研究在确定的研究差距的背景下有助于知识。首先,该研究增加了有关国家治理对减少碳排放的影响的有限文献,特别是在参考范围3排放中。第二,随着可持续发展目标(SDG)将于2030年到期,该研究提供了有关国家政府通过改善国家治理质量来实现脱碳目标的经验证据。第三,研究表明,国家治理对跨国公司的碳排放绩效的影响是上下文,并且各个司法管辖区/地理区域各不相同。最后,本文有助于关于2030年议程的辩论,因为提供了有关国家治理机制对减少碳排放的影响的经验证据,尤其是范围3排放,这是实现可持续发展目标的重要论述。
▪ Seok-Kyun Son, Makars Šiškins, Ciaran Mullan, Jun Yin, Vasyl G Kravets, Aleksey Kozikov, Servet Ozdemir, Manal Alhazmi, Matthew Holwill, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Davit Ghazaryan, Kostya S Novoselov, Vladimir I Fal'ko & Artem Mishchenko,石墨烯热电子灯泡:空气中HBN封装的石墨烯的白炽灯。2D材料2017,5(1)。 ▪YU。 N. Khanin, E. E. Vdovin, M. V. Grigor'ev, O. Makarovsky, Manal Alhazmi, S. V. Morozov, A. Mishchenko & K. S. Novoselov,Tunneling in Graphene/h-BN/Graphene Heterostructures through Zero-Dimensional Levels of Defects in h-BN and Their Use as Probes to Measure the Density of States of Graphene. JETP Letters 2019,109(7):482-489。 ▪M Alhazmi,Om Ramahi,M Irannejad,A Brzezinski,M Yavuz等人,“ NSTOA-13-RA-108金属绝绝diodes中金属电极在金属 - 金属金属二极管中变化的影响的比较与多介质层与多介质层与多介质层的效果” ,卷。 2,不。 2,pp。 1014,2014。 ▪f Aydinoglu,M Alhazmi,B Cui,O Ramahi,M Irannejad等人,“使用多个绝缘体层的高性能金属 - 绝缘子金属二极管”,Austin J Nanomed Nanotechnol。 1,卷。 3,不。 2014年。 ▪M。Alhazmi,M。Yavuz和B. Cui,使用多层聚苯乙烯电子束抵抗,第57届电子,离子和光子光束技术和纳米制作(EIPBN)的对比曲线工程,2013年5月。 ▪C。Con,M。Alhazmi,M。Yavuz和B. Cui,冻结冻干,以减少电子束抵抗倒塌,2013年9月在伦敦举行的MNE会议,2013年9月。。2D材料2017,5(1)。▪YU。N. Khanin, E. E. Vdovin, M. V. Grigor'ev, O. Makarovsky, Manal Alhazmi, S. V. Morozov, A. Mishchenko & K. S. Novoselov,Tunneling in Graphene/h-BN/Graphene Heterostructures through Zero-Dimensional Levels of Defects in h-BN and Their Use as Probes to Measure the Density of States of Graphene.JETP Letters 2019,109(7):482-489。▪M Alhazmi,Om Ramahi,M Irannejad,A Brzezinski,M Yavuz等人,“ NSTOA-13-RA-108金属绝绝diodes中金属电极在金属 - 金属金属二极管中变化的影响的比较与多介质层与多介质层与多介质层的效果”,卷。2,不。2,pp。1014,2014。▪f Aydinoglu,M Alhazmi,B Cui,O Ramahi,M Irannejad等人,“使用多个绝缘体层的高性能金属 - 绝缘子金属二极管”,Austin J Nanomed Nanotechnol。1,卷。3,不。2014年。▪M。Alhazmi,M。Yavuz和B. Cui,使用多层聚苯乙烯电子束抵抗,第57届电子,离子和光子光束技术和纳米制作(EIPBN)的对比曲线工程,2013年5月。▪C。Con,M。Alhazmi,M。Yavuz和B. Cui,冻结冻干,以减少电子束抵抗倒塌,2013年9月在伦敦举行的MNE会议,2013年9月。▪ F. Aydinoglu, M. Alhazmi, S. Alqarni, B. Cui, O. M. Ramahi and M. Yavuz, “Design and Fabrication of Pt-Al2o3-Al Metal- Insulator-Metal Diode,” accepted for publication in the 24th Canadian Congress of Applied Mechanics (CANCAM 2013), Saskatoon, Saskatchewan, Canada, June 2-6,2013。
随着计算能力、工具和数据产量的增加,人工智能在各个领域的应用正在增加。太阳能电池行业当前的方法涉及太阳辐射预测、系统优化、太阳跟踪等。已被证明会提供相对不准确的结果。通过使用人工智能执行这些任务,可以获得更高的准确度和精确度,现在是一个非常有吸引力的进一步研究课题。这项研究将研究人工智能如何影响太阳能电池板价值链。该研究包括绘制当前可用的人工智能技术、确定人工智能未来的可能用途以及量化成本和社会影响。这是通过文献综述、调查式访谈、成本分析和案例研究完成的。由于该技术相对尚未成熟,本研究的结果纯属理论,但平准化电力成本的降低幅度可能高达 36%。此外,预测更加准确,就可以更精确地估算成本,从而吸引更多投资者并提高太阳能电池在全球能源结构中的渗透率。尽管人工智能是一种强大的工具,但它仍然需要大量数据,并且为了进一步推动发展,参与者之间必须共享数据。
我们正在进入开放科学的时代,这是科学的实践,以鼓励协作,对研究数据,研究过程,工具,脚本/代码以及任何其他相关信息的贡献。这种仅定义涉及支持知识产生的透明度和可访问性的框架(Vicente-Saez and Martinez-Fuentes,2018年)。然而,尽管共享的做法本身具有巨大的好处(Woel fllpe et al。,2011),特别是对于科学界而言,但它在研究人员之间的共同标准发展方面构成了显着的挑战。新知识的产生是新颖的研究主题,有吸引力的主题和问题所固有的。脑部计算机界面(BCI)(Vallabhaneni等,2005)就是这样一种领域,引起了研究人员的广泛关注。bcis允许人们通过直接使用其大脑信号与环境相互作用,从而绕过神经和肌肉的自然途径。在过去的二十年中,已经提出了几种系统,并且在像PubMed和Google Scholar这样的学术搜索引擎中进行了一些简单的探索,该一词“脑部计算机界面”一词分别提供了超过3K至40k的结果,每年都会发布更多的结果。可以从BCI社区和BCI社区提供几种开放数据资源。但是,这些和其他资源仍然使用不同的术语,数据格式,处理方法和机器学习对BCIS的这一数字研究仍在增加,代表了一个高度的多学科领域,其中神经科学家,数学家,医师,计算机科学家和工程师都相互互动,以改善BCI,通过提出新的Neurophyphyphyophymyolophypardigms,新的Neurophyophysiolophy Paradigms,“高级大脑信号”记录方法和设备,并确定了数学范围,以及数据,以及数据,以及数据,以及指码,以及指码 - 算法,以及指码。Data resources as MOABB ( Jayaram and Barachant, 2018 ), and software tools like EEGLAB 1 or MNE 2 are meant to use data formats and methods such as the European data format (EDF), JavaScript Object Notation (JSON) or comma-separated values (CSV) files to make it possible to easily mix data-processing techniques even if the data were obtained from different sources.
高强度铝合金,包括 2xxx、6xxx 和 7xxx 合金,在高温下强度较低,这是因为热暴露后沉淀物会粗化[7 和 9]。最近的研究报告称,由于 α-Al(MnFe)Si 弥散体的析出,3xxx 合金在室温和高温下均具有优异的力学性能[10 和 13]。α-Al(MnFe)Si 弥散体与基体部分共格,具有立方晶体结构[10,14]。有趣的是,α-Al(MnFe)Si 弥散体在 300℃ 时具有热稳定性,这提高了高温强度和抗蠕变性[12,13]。曾尝试通过添加合金元素和/或各种热处理来优化α-Al(MnFe)Si弥散体的特性,以期改善3xxx合金的高温力学性能[11、13、15和19]。刘和陈[12]报道,在375℃下加热48小时的一步法热处理促使大量α-Al(MnFe)Si弥散体析出,从而在300℃下实现3004合金的峰值弥散强化。后来,发现与在375℃下加热48小时的一步法热处理相比,在250℃下加热24小时和在375℃下加热48小时的两步法热处理可显著改善弥散体的特性以及300℃下的屈服强度和抗蠕变性[17]。李等人。 [13]研究了添加不同量的Si和Mg对3xxx合金组织和高温性能的影响,发现当Si含量为0.25wt.%、Mg含量为1.0wt.%时,α-Al(MnFe)Si弥散相的高温强化效果最好。刘等[16]研究发现,在Al-Mn-Mg 3004合金中添加0.3wt.%Mo可细化弥散相,并提高其在350℃以下的热稳定性。由于Fe、Si和Mn等合金元素在凝固过程中发生偏析,在沉淀热处理过程中,枝晶间区域总会形成无弥散相区(DFZ),从而降低弥散相的体积分数,降低合金的高温性能[11e13]。因此,在采用弥散强化时,必须尽量减少 DFZ。添加具有负偏析(ko > 1)的元素是减少 DFZ 数量的有效方法。据报道,Mo 可以最大限度地减少不同 Al 合金中 DFZ 的形成 [16,20,21],从而使弥散体的体积分数较大且分布均匀,最终获得更优的高温性能。尽管之前的研究报告显示弥散体强化可以使 Ale Mne Mg 3xxx 合金的高温性能得到显著改善,但大多数研究都局限于铸锭。事实上,工业工程零件通常需要材料经历大的塑性变形才能满足特殊的形状和性能要求。此外,热轧或挤压也能消除铸造缺陷,如夹渣、孔隙等,进一步改善材料性能[22e25]。张等[26]研究发现,室温预轧显著促进了纳米弥散相的形核,增加了Al-Mn-Si合金中弥散相的数量密度。但室温变形会增加开裂的风险,从而增加制造难度[27]。因此,有必要研究热变形工艺对弥散相组织及其相关力学性能的影响。