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2022/23可持续性报告
我们致力于通过基于科学的目标倡议（SBTI）设定长期减排目标，以在2045年到达零排放，这也是又是另一个重要步骤。我们的验证过程已经开始，并已在2023/24会计年度完成。此外，在肯塔基州谢尔比维尔（Shelbyville）和德国的Vöhringen（分别在2024年和2025年）进行了两个新的回收中心，这对我们在关闭材料循环和处理废料方面起着重要作用。在这两个回收中心中，我们正在确保更有效地利用资源并减少CO 2排放。为了更好地了解我们各个产品的环境影响，以优先考虑其开发，从而最大程度地减少对环境的影响，我们在产品级别采用各种计算方法。这使我们能够采用微不足道以改善碳足迹。在2023/24会计年度，这些将由独立的审查机构构成。除了扩大生产线的电气化外，我们还在2023年11月在乌尔姆（德国）公司总部附近的埃尔巴赫建造了一个太阳能公园。正在德国南部最大的太阳能公园之一建造在24公顷的面积上，这将帮助我们每年节省约18,000吨的CO 2排放。
基于虚拟的基于现实的远程居民，用于上肢恢复后的触觉：设计原理，监视，安全和参与的系统审查
摘要 - 中风康复继续面临可访问性和患者参与方面的挑战，传统措施通常不足。虚拟现实（VR）基于telereha-bilitation通过沉浸式环境和游戏化来实现基于家庭的恢复，从而提供了有希望的途径。本系统的审查评估了上行后击球后恢复的当前VR解决方案，重点介绍了设计原理，安全性，患者治疗师的交流以及促进动机和依从性的策略。按照Prisma 2020指南，在PubMed，IEEE Xplore和ScienceDirect进行了全面搜索。审查揭示了符合纳入标准的研究稀缺性，可能反映了当前VR远离居民系统范式所固有的挑战。尽管这些系统具有增强访问性和患者自主权的潜力，但它们通常缺乏标准化的安全协议和可靠的实时监控。以人为本的设计原理在某些解决方案中很明显，但是在开发过程中患者参与不一致限制了其可用性和临床相关性。此外，尽管实时反馈和自适应系统的进步提供了有希望的解决方案，但患者和治疗师之间的沟通仍受到技术障碍的限制。本综述强调了VR Telerehabicitation在上LIMB中风恢复中解决关键需求的潜力，同时强调了解决现有局限性以确保更广泛的临床实施和改善患者预后的重要性。索引条款 - 以人类为中心的设计，患者参与度，
现实世界中人工智能支持的教学模拟
摘要：视频会议使课堂上的同步交流成为可能，并创造了多感官内容来激发学习者的兴趣。人工智能涉及复杂的方程式，最好使用建设性的教学法来教授，让学生尝试用不同的方法解决同一个问题。多项选择题具有很高的可靠性，可以快速轻松揭示学生的技能水平。澳大利亚计算机协会的认证活动确保每个科目的内容都可以作为灵活的教学模板。该国的地理范围要求存在多个附属于主校区的下属校区。按照分支概念，还需要展示一年级和二年级科目之间学习和评估的连续性。学生对人工智能模拟课程的反馈表明，一些学生发现很难理解讲座和作业。因此，为了衡量学生的学习情况，我们在每堂课的休息时间引入了 Kahoot 测验，学生可以通过来自不同校园的手机加入。软件项目管理对于患有视力或注意力相关障碍的学生来说具有挑战性。我们教他们如何使用图表直观地观察变量并在进行深入分析之前缩小可能的关系。教育的主要目的之一是就业能力。因此，在讲座中引入了更多现实世界行业示例的背景。
使用随机策略网络寻找无梯度的连续动作博弈的混合策略均衡
我们研究在无法获得梯度的情况下计算连续动作博弈的近似纳什均衡的问题。这种游戏访问在强化学习环境中很常见，其中环境通常被视为黑匣子。为了解决这个问题，我们应用了零阶优化技术，将平滑梯度估计量与均衡寻找动力学相结合。我们使用人工神经网络来模拟玩家的策略。具体而言，我们使用随机策略网络来模拟混合策略。这些网络除了接收观察结果外，还接收噪声作为输入，并且可以灵活地表示任意依赖于观察结果的连续动作分布。能够模拟这种混合策略对于解决缺乏纯策略均衡的连续动作博弈至关重要。我们使用博弈论中纳什收敛指标的近似值来评估我们方法的性能，该指标衡量玩家从单方面改变策略中可以获得多少益处。我们将我们的方法应用于连续的 Colonel Blotto 游戏、单品和多品拍卖以及可见性游戏。实验表明，我们的方法可以快速找到高质量的近似均衡。此外，它们还表明输入噪声的维度对于性能至关重要。据我们所知，本文是第一篇解决具有无限制混合策略且没有任何梯度信息的一般连续动作游戏的论文。
经济危机和恐怖主义：分析俄罗斯恐怖主义的竞争经济压力
普遍的学术共识认为，经济困难不会激发恐怖主义。我们认为，这一学术共识被误导了，因为它假设一种因果关系途径将经济与恐怖主义联系在一起。此外，大多数测试都依赖于国家水平的宏观经济表现，这些绩效不适合捕获个人级别的决策过程，这些过程激发人们参与政治暴力。我们认为，经济表现的转变会对恐怖活动产生异质作用。经济困难造成的痛苦使现有的申诉充满活力，并对政府产生愤怒和不满情绪，使受影响的个体容易受到暴力激进化。经济危机还通过削弱机构应对急剧经济低迷的后果来增加恐怖招募的机会。另一方面，危机造成的经济损失减少了恐怖组织可用的资源。这些竞争压力很难在国家一级观察，并且在所有经济绩效的措施中都没有得到同样的反映。我们使用2008年至2016年期间在俄罗斯联邦臣民中的恐怖袭击和恐怖犯罪的新颖数据集测试了这些论点。我们找到了支持恐怖ISM的基于机会和资源的论点的证据。这些发现表明，有必要重新考虑恐怖主义的学术共识，并需要使我们达成了普遍共识的理论和经验方法的问题。
莱克县分院 - Camosy 建筑
在《职业安全与健康法》（OSHA）颁布之前，大多数建筑工人都是在经验丰富的工人的监督下，在工作中学习技能。如今，建筑工人接受的有关建筑主题的额外培训更加正式，通常在教室或受控的工地环境中进行。幸运的是，我们在这个领域有很多极好的安全培训机会。几个工会已经为其成员建立了培训中心。许多（如果不是全部）承包商协会定期就个人安全主题进行培训。Camosy Construction 在我们的总部举办培训课程，培训主题是我们认为对我们面临的风险很重要的主题，我们举办“10 小时”和“30 小时”的正式 OSHA 课程。许多保险公司为我们举办了有价值的研讨会，解释了他们从众多客户公司中看到的“最佳实践”。此外，我们非常幸运能够在芝加哥建筑安全委员会 (CCSC) 附近工作，该委员会位于伊利诺伊州希尔赛德。CCSC 全年开设各种安全相关课程，最近还通过互联网增加了某些主题的免费在线培训课程，未来还将计划开设更多主题。现在我们可以选择在家里舒适的椅子上学习。我相信
氢技术在城市-工业共生方式中实现低碳交通的潜力
摘要 使用绿色氢气为汽车提供动力被认为有助于减轻导致气候变化的温室气体 (GHG) 排放。另一方面，在工业密集地区减少温室气体排放的需求更为迫切，这些地区传统上位于人口密集区附近。在这些地区，公路运输是影响空气质量和附近社区健康的环境压力的重要来源：在欧洲，私家车、货车、卡车和公共汽车产生的温室气体排放量占交通运输总排放量的 70% 以上，以及颗粒物和氮氧化物。欧洲氢能战略考虑使用绿色氢作为能源载体来实现工业和运输部门的脱碳，强调了生产、储存和分配氢气的基础设施的必要性。工业场地和现有基础设施的空间配置可以促进氢能枢纽的建立，以城市工业共生的方式满足企业的物流需求以及公共和私人出行需求。因此，本研究旨在调查通过支持使用绿色氢部署低碳交通，在产业集群和附近城市地区之间创造协同效应所提供的机会，以提高当地的可持续性。对现有文献进行了回顾，以图解和讨论采用这种战略的可持续性相关基础，并对最新研究和应用结果进行了更新分析，适用于未来的研究应用和支持决策过程。关键词：气候变化缓解、绿色氢、可持续交通、共生、城市工业。
使用脑电图检测思维徘徊：内部和跨个体
思维徘徊通常以从外部任务向我们的内部，自我生成的思想转向的注意力。这种普遍现象与众多破坏性功能结果有关，包括性能误差和负面影响。尽管迄今为止的研究率很高和影响，但迄今为止的研究尚未确定强大的行为签名，使人们对思想的毫无意义但可靠的发现徘徊，这对于未来的应用来说是一项艰巨但重要的任务。在这里，我们检查了是否可以在机器学习模型中使用电生理学来准确预测思维徘徊状态。，我们从参与者执行了听觉目标检测任务并自我报告是从参与者中记录了头皮脑电图，无论他们是在任务上还是在徘徊。，我们使用事件相关的潜力（ERP）测度成功地（人依赖）和（与人无关的）个体跨越了注意力状态。非线性和线性机器学习模型在受试者中检测到的思维徘徊：支持向量机（AUC = 0.715）和逻辑回归（AUC = 0.635）。重要的是，这些模型还跨越了受试者：支持向量机（AUC = 0.613）和逻辑恢复（AUC = 0.609），这表明我们可以基于该组中观察到的ERP模式可靠地预测给定个人的注意状态。这项研究是第一个证明机器学习模型可以使用电生理学指标“从未见过的”个体的人，强调了它们实时预测秘密注意状态的潜力。
使用定量临床药理学方法支持泌乳中的moxidectin给药建议
Moxidectin已获得美国食品药品监督管理局（US FDA）的批准，用于治疗12岁及12岁以上的患者，由于OnChocerca volvulus而导致的chocerceriasis（河盲）。在choceriasis-流行区域，具有伊维菌素的大众药物管理（MDA）计划，有或没有载体控制，旨在控制疾病，降低发病率，中断传播以及最近的消除。莫氧蛋白有可能在MDA程序中使用。在流行性尾cer虫的国家中，婴儿经常被母乳喂养至2岁，这表明在此类定期MDA计划中，有些妇女可能会乳酸。使用非分类分析和基于人群的药代动力学（POPPK）建模以及基于生理的药代动力学建模（PBPK）对非临床和临床数据进行定量分析，以确定在母乳和随后的expo-sures中排出的莫Xidectin量。分析结果相似。母乳中的莫昔丁蛋白的浓度遵循与血浆中的浓度相似的模式，在给药后大约4小时发生了最大浓度，随后母乳和血浆均快速下降。最早在给药两天后，母乳中的莫克西二糖素浓度低于欧洲药品局（EMA）和FDA可接受的每日摄入水平的阈值，用于从兽医使用中进行的二次暴露，以及WHO推荐的相对婴儿剂量（RID）安全性阈值。进行分析是为了支持开处方者和政策制定者在泌乳中的剂量建议。
在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法
Willis（CW）的圆圈是一种关键的脑结构，可支持附带血流以维持脑灌注并补偿最终的闭塞。CW内高风险血管的曲折性增加已被视为脑血管疾病进展的标志物，尤其是在颈内动脉（ICA）等结构中。这部分是由于年龄相关的斑块沉积或动脉僵硬。从磁共振（MR）飞行时间（TOF）图像分割的血管的可靠曲折度测量值需要精确的曲率估计，但存在的方法在噪音或稀疏分段数据中遇到困难。我们引入了一种开放源，端到端管道，该管道使用单位速条拟合进行准确的曲率估计，并为ICA提供基于稳健的曲率曲折度指标，并结合了样条拟合质量的指标。我们使用理论数据对此进行测试，并将此方法应用于来自22名参与者的TOF数据。我们表明，即使在噪音限制的高度限制下，我们的指标也能够捕获曲折的曲折，并遭受不同类型的异常动脉卷积。我们发现，我们的ICA曲折度与年龄和超声测量的颈动脉内膜培养基厚度相关。这最终具有重要的翻译意义，能够可靠地产生曲折的曲折和估计脑血管疾病。我们在GitHub存储库中提供开源代码。©