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PGMS：圆形成功故事
PGMS的成功表明，即使消费的增长，对循环的关注也可以确保“城市地雷”成为满足工业经济需求的现实。PGM回收的真实规模还强调了循环性不仅是采矿的继发性，而且是确保金属可用性的同样重要的考虑因素。尤其如此，因为我们通过能源过渡不断提出对工业金属的需求日益增长，而这种过渡无法通过单独采矿来可持续地满足。
铂族金属在大气脱碳中的作用：增材制造的前景
摘要。铂族金属 (PGM) 一直是汽车催化剂排放控制的前沿，通过提供零排放能源，可能成为净零议程背后的驱动力。文献表明，增材制造 (AM) 的多功能性可用于生产复杂的分层结构，从而增加汽车催化剂、燃料电池 (FC) 和电池中 PGM 的活性催化位点，从而提高运行效率。事实证明，PGM 负载较低的 FC 和电池的性能优于 PGM 负载较高的传统制造能源设备。AM 固有的超本地按需特性可用于破坏传统的多种能源消耗的碳密集型供应链，从而减少大气中的碳排放。AM 和 PGM 之间的协同作用极大地促进了 FC 和电池运行性能的提高，迫使一些国家开始将其能源系统迁移到环保型能源系统。
25 个使用铂金的突出且有前途的应用程序...
国际铂族金属协会 (IPA) 成立于 1987 年，自成立以来一直致力于推广铂族金属 (PGM) 的使用和知识。PGM 在日常生活中发挥着至关重要的作用。如今生产的四分之一的商品要么含有 PGM，要么 PGM 在其制造过程中发挥着关键作用。这些贵金属也将成为我们未来在发电、交通、医疗保健和其他许多领域的选择的核心。PGM 具有独特的耐用性，可以极其高效地使用，这意味着只需很少的一点就可以发挥很大的作用。它们的可回收性意味着它们具有非常长的生命周期，使它们能够通过减少通常与金属废物处理相关的任何负面影响，为保护环境做出重大贡献。超过 96% 的回收 PGM 都是通过高效的加工技术成功回收的。
在神经网络上作为无限树结构概率图形模型
深神经网络（DNNS）缺乏对概率图形模型（PGM）的精确语义和确定性的概率解释。在本文中，我们通过构造与神经网络完全相对应的无限树结构的PGM提出了创新的解决方案。我们的研究表明，在正向传播过程中，DNN确实执行了PGM推断的近似值，在这种替代PGM结构中是精确的。我们的研究不仅补充了将神经网络描述为内核机器或无限大小的高斯过程的现有研究，而且还阐明了DNNS对PGMS的精确推断进行更直接的近似。潜在的好处包括改进的教学法和DNN的解释以及可以合并PGM和DNN优势的算法。
ACER 和 CEER 政策文件（草案）
抽水蓄能水力 PGM 4 的技术能力因安装机组类型和运行模式（发电、抽水、同步补偿）而异。然而，目前，抽水蓄能水力 PGM 原则上应满足网络规则中关于发电机电网连接要求 (NC RfG) 5 的所有相关要求，包括（注入网络）和（退出网络）。这反过来可能会导致某些 PGM 固有无法遵守相关规则，正如 GC ESC 成立的抽水蓄能水力发电模块要求专家组的最终报告所表明的那样。6 适用于发电机的要求尚未解决因抽水蓄能 PGM 的结构和操作特殊性而产生的限制。对所有类型的机组和运行模式的类似处理可能会阻碍 NC RfG 规定的实施。
2020 年可持续发展报告 - 英美资源集团
虽然我为我们在这方面取得的成就感到自豪——值得注意的是，自 2013 年以来，致命事故减少了 87%，健康事故减少了 85%——但我们不能声称任务已经完成。我们仍然会遇到严重的安全事故——例如 5 月份格罗夫纳的煤气起火事件，导致五名同事受重伤——以及致命事故。我深感遗憾地报告，2020 年，在我们管理的运营中，有两人在与工作相关的事故中丧生：一人死于我们 PGMs 业务的 Amandelbult 矿，一人死于我们动力煤业务的 Zibulo 煤矿，两人均死于南非地下“地面塌陷”事故。我们还失去了三名来自我们不管理的 PGMs 联合运营的同事。
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
管理演示 (2024-09-20) 客户
资料来源：IEA、美国能源部（DOE）及公开资料。1. HHV 指高热值。2. PGM 指铂、钯、铑、钌、铱、锇等铂族金属，REM 指锆、镧、钇、钪等稀土金属。3. PFAS 指多氟烷基物质。
![arxiv：2501.15721V1 [CS.HC] 2025年1月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\52e5eb45581b93c8418e45e7724b6abcf5bebb84.webp)
arxiv：2501.15721V1 [CS.HC] 2025年1月27日
摘要。音乐和语言在结构上相似。这种结构相似性通常用生成过程来解释。本文描述了用于机器人技术中语言学习和符号出现的概率生成模型（PGM）的最新发展。机器人技术中的符号出现旨在开发一个可以适应现实世界环境和人类语言交流的机器人，并仅从感觉运动信息中获取语言（即，以一种不受监督的方式）。这被认为是符号出现系统的建设性方法。为此，已经开发了一系列的PGM，包括用于多种音素和单词发现，词汇获取，对象和空间概念形成以及符号系统的出现的PGM。通过扩展模型，符号出现系统包括一个多代理系统，其中出现符号系统的符号系统被揭示为使用PGMS建模。在此模型中，符号出现可以被视为具有共同的预测编码。本文通过结合“情感基于互感信号的预测编码”和“符号出现系统的预测编码”的理论来扩展这一想法，并描述了音乐中意义出现的可能假设。