⚫ 大气扰动 正在进行的研究项目沿海社区对气候变化和腹泻的适应力 (C2R-C2D) (2020-2025 财年):C2R-CD 旨在产生知识,支持沿海社区对气候变化的适应力建设和改善腹泻管理。该项目由丹麦发展署 (DANIDA) 资助。项目合作伙伴包括加纳大学、奥胡斯大学、丹麦、加纳环境保护署 (EPA)、加纳人类住区人民对话 (PD)。建设更强大的大学项目 III,加纳大学,加纳建设更强大的大学项目 III (BSUIII) (2019-2021) - 气候变化:在该项目下,研究重点是气候变化和极端气候对农作物种植的影响:缓解和适应战略。它包括加纳在气候变化和气候变化下作物产量的适宜性。其他研究 了解非洲的气候动态、气候观测和气候服务预测。由于缺乏可获得和高质量的观测数据以及缺乏研究,了解气候对非洲的影响仍然是一项挑战。这项研究对非洲过去、现在和未来的气候进行了全面评估。它还开发了工具来提高我们对气候系统驱动机制的理解,并最终为相关气候服务部门的实施和发展规划提供了指导原则。 15. 资助
电子邮件:murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的,其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统,该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法,该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度,可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误,尤其是在高峰时段,可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字:动态流量信号控制,对象检测算法 - Yolo(您只看一次),Mog2(高斯的混合物)
1。肿瘤学系,西安北大学第一家附属医院,中国西安710061。2。中国PLA综合医院第一医疗中心一般外科高级外科部门,中国北京100853。3。成都中医大学医学技术学院,成都610000,中国。 4。 中国北京100853 PLA综合医院医疗用品中心药房药学科学研究部。 5。 中国医科大学第一医院胰腺外科手术系,中国110001。 6。 Xi'an Jiotong University,Xi'an 710061的法医医学系,中国。 7。 天津急性腹部疾病相关器官损伤和ITCWM修复,急性腹部疾病综合医学研究所,天津医科大学,天津300100,中国天津医学院。成都中医大学医学技术学院,成都610000,中国。4。中国北京100853 PLA综合医院医疗用品中心药房药学科学研究部。5。中国医科大学第一医院胰腺外科手术系,中国110001。6。Xi'an Jiotong University,Xi'an 710061的法医医学系,中国。 7。 天津急性腹部疾病相关器官损伤和ITCWM修复,急性腹部疾病综合医学研究所,天津医科大学,天津300100,中国天津医学院。Xi'an Jiotong University,Xi'an 710061的法医医学系,中国。7。天津急性腹部疾病相关器官损伤和ITCWM修复,急性腹部疾病综合医学研究所,天津医科大学,天津300100,中国天津医学院。
104 Senvy CurpenNaïck总理办公室(内阁办公室)201108注册表:208 6642 scurpennaick@govmu.org104 Senvy CurpenNaïck总理办公室(内阁办公室)201108注册表:208 6642 scurpennaick@govmu.org
全球对可再生能源的需求不断增长,这加剧了对生物质转化的研究,其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料,其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模,重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估,以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外,热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察,这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展,包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型,以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展,但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法,将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型,将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合,以推动生物质转化为能源技术的创新。
基于模型的增强学习方法提供了一种有希望的方法来通过促进动态模型中的政策探索来提高数据效率。但是,由于自举预测,在动力学模型中准确预测的顺序步骤仍然是一个挑战,该预测将下一个状态归因于当前状态的预测。这会导致模型推出期间积累的错误。在本文中,我们提出了ny-step d ynamics m odel(adm),以通过将引导预测减少为直接预测来减轻复合误差。ADM允许将可变长度计划用作预测未来状态的输入,而无需频繁地引导。我们设计了两种算法,即ADMPO-ON和ADMPO-OFF,它们分别适用于在线和离线模型的框架中。在在线设置中,与以前的最新方法相比,ADMPO-ON显示出提高的样品效率。在离线设置中,与最近最新的离线方法相比,ADMPO不仅表现出优异的性能,而且还可以更好地使用单个ADM来更好地了解模型不确定性。该代码可在https://github.com/lamda-rl/admpo上找到。
1.2.3。UDD由于任何原因而不承担延迟出价提交的责任。1.2.4。采购实体保留取消投标流程并拒绝任何或全部出价的完整权利,而无需分配任何原因。1.2.5。除非和直到采购实体和成功的竞标者之间签署并执行正式合同,否则不得由招标文件/招标程序产生任何合同义务。1.2.6。采购实体拒绝投标文件中的任何事实/或其他错误(纯粹是在单个投标人中以验证此类信息),并且提供的信息仅旨在帮助投标人准备逻辑上的出价。1.2.7。如果招标是以任何理由取消或召回的,则不退款的出价文件费用。1.2.8。三部分的投标/提案系统:将采用带有四个层的系统的三个阶段过程,信封-1是用于资格预审的;信封-2用于技术建议,信封-3用于财务投标和包含其他三个主要信封的外部信封。1.2.8.1。信封 - 1个名为“资格预审”:顾问必须提交以下