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Neste 的可再生原料申诉（2024 年 4 月）
2021 年 1 月 27 日：FGV 决定采取系统性方法，确保尊重和保护其工人的权利，从而消除可能表明存在劳动剥削的做法。这是为了确保在整个运营过程中，根据国际标准遵守最佳劳工实践。在 FGV 确信上述所有措施均已得到加强并相应实施后，FGV 决定在六个月内重新考虑任命一家独立的第三方审计公司对 FGV 的运营进行审计。FGV 将继续与 CBP 合作，让他们了解所采取的各种措施及其与劳工权利有关的其他正在进行的举措，FGV 致力于尽快解决此事。https://www.fgvholdings.com/wp-content/uploads/2021/01/FGV-Sustainability- Updates-January-2021.pdf
航空航天结构中的材料退化和疲劳
本报告总结了普渡大学工程与科学学院在为期四年的 AFOSR 大学研究计划期间进行的研究，该计划重点关注处理老化飞机的基本问题。该计划的协调目标分为四个主要类别：损伤发展、裂纹扩展和相互作用预测、故障预防技术和高级分析方法。损伤发展目标解决了腐蚀、疲劳裂纹形成 MI 和微动磨损的失效机制。裂纹扩展和相互作用任务的总体目标是开发预测服务引起的裂纹扩展的技术，并确定大面积开裂对损伤容限的影响。故障预防项目的主题是制定程序，通过延迟服务引起的损坏、修复有裂纹的结构以及采用机队跟踪方法对机队内的维护行动进行优先排序，从而延长“老旧”飞机的使用寿命。最后，研究旨在开发其他研究任务中使用的“高级”分析方法。这些项目涉及在各种材料评估和结构分析中添加统计成分，并制定与飞机材料和结构相关的延性断裂标准。
热色素学：温度敏感的智能材料
为什么我们要使用太阳玻璃？“情绪戒指”背后的科学是什么？这两个配件的例子以铬材料的流派为中。铬材料是通过由外部刺激的影响引起的物质的电子密度（ð或d电子）改变各种颜色的材料。在大多数情况下，颜色变化是可逆的和可控制的。取决于外部刺激的性质，使用前缀为前缀的后缀染色体命名，该前缀用于描述刺激导致颜色变化。像热色素相似，与外部刺激热有关，光色素与光有关，由于离子的交换而发生离子化，息肉性与刺激的电位相关，溶剂化的溶剂与溶剂与溶剂相关，溶剂与溶剂交易，蒸气色素敏感受到蒸发和机械刺激的影响。表1提供了铬现象和负责任刺激的全面列表[1-3]。
冶金与材料科学 R20A0306
第一单元 金属结构：固体中的键 – 金属键 – 金属结晶、缺陷、晶粒和晶界、晶界对金属/合金性质的影响 – 晶粒大小的确定。合金的组成：合金化的必要性、固溶体的类型、休谟-罗瑟里规则、中间合金相和电子化合物。第二单元 平衡图 平衡图的构建实验方法、同质合金系统、合金的平衡冷却和加热、杠杆规则、共晶系统、一致熔化中间相、包晶反应。固态转变、同素异形体、共析体、包析反应、相规则、平衡图与合金性质之间的关系。Fe-Fe3C 二元相图的研究。第三单元 铸铁和钢：白口铸铁、可锻铸铁、灰口铸铁、球墨铸铁、合金铸铁的结构和性能。钢的分类、普通碳钢、低合金钢、高锰钢、工具钢和模具钢的结构和性能。有色金属和合金：铜及其合金、铝及其合金、钛及其合金的结构和性能。第四单元合金的热处理：合金元素对铁的影响-铁碳系统、退火、正火、硬化、TTT 图、回火、硬化能力、表面硬化方法、时效硬化陶瓷材料：结晶陶瓷、玻璃、金属陶瓷。
Huw iranca-Davies MP/MS副总理兼内阁气候变化和农村事务副副部长副部长和内阁SE
威尔士政府对草案裁决的回应，威尔士政府在其战略优先事项和对水公司的战略转移中阐明了对价格评估24的期望。我们希望这些以及威尔士的立法和威尔士政府政策将成为水公司业务计划背后的推动力，以及在选秀和最终决心中的决定。确定是由Ofwat独立进行的复杂过程，因此，对特定方面的详细评论是不合适的，我们提供了主题反馈。投资我们认识到，需要水公司的投资大幅提高，以改善和维持水质，供应的弹性，绩效承诺并履行法定义务。这既需要对新基础设施的投资和现有基础设施的维护，我们知道客户水费需要增加以资助这项改进计划。在确定账单和水公司投资水平之间，不可避免地会有艰难的权衡。因此，OFWAT允许水公司征收足够的资金很重要，但我们也希望Ofwat会挑战水公司，但也愿意与反馈和有关裁决草案咨询期间提供的反馈和进一步的证据。我欢迎Ofwat参与威尔士价格
材料
Rodale Institute。 （2014）。 再生有机农业和气候变化：全球变暖的脚踏实地。 / Rodale Institute。 （n.d。）。 再生有机农业。 /通用磨坊。 （n.d。）。 再生农业。 / Newton，P。等。 （2020）。 什么是再生农业？ 基于过程和结果对学者和从业者定义的审查；可持续食品系统的前沿，第194页。Rodale Institute。（2014）。再生有机农业和气候变化：全球变暖的脚踏实地。/ Rodale Institute。（n.d。）。再生有机农业。/通用磨坊。（n.d。）。再生农业。/ Newton，P。等。（2020）。什么是再生农业？基于过程和结果对学者和从业者定义的审查；可持续食品系统的前沿，第194页。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
