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Schwalbe发布了绿色马拉松轮胎生命周期的详细评估
是世界上第一个自行车轮胎，并回收了物料回收。Schwalbe提交了对绿色马拉松生命周期（LCA）的详细评估，以量化其惊人的影响。结果：与先前的模型相比，绿色马拉松赛的等效二氧化碳（共2EQ）*可节省二氧化碳的41％。2010年马拉松的印记比其他自行车轮胎低于其他自行车轮胎的印记，这也是使用回收伴侣（也用于防forking保护）。
hridey kapoor-文档
•利用和分析诸如400MHz核磁共振（NMR）光谱，高压液相色谱（HPLC），紫外线（UV） - 光谱镜检查，薄层色谱（TLC）和Indrared Spectroscoppopicy（IR）等工具。•在活跃的无菌领域工作时，创建大肠杆菌（大肠杆菌）的库存（大肠杆菌）和培养物，以帮助创造和测量反应的生物相容性。•使用Mnova，ChemDraw和OpenLab ChemStation等软件来分析70多个质子NMR，以ACS样式绘制化学结构和反应，并在选定的小瓶上分别执行100 hplc。•学习和利用方法以海报和呈现形式提出化学研究，并向非熟悉的个人，而对研究主题不熟悉的个人。伊利诺伊州湖森林学院Schwalbe Lab研究助理，2022年5月至2022年7月| 2023年1月 - 2023年5月Schwalbe Lab成员
断裂中的约束效应 - ASTM International
1991 年 5 月 8-9 日在印第安纳州印第安纳波利斯举行的同名研讨会。该研讨会由 ASTM 断裂测试委员会 E-24 与欧洲结构完整性协会 (ESIS) 合作主办，后者是一个跨国组织，负责监督欧洲社区新断裂标准的制定。美国核管理委员会的 Edwin M. Hackett 担任研讨会主席。德意志联邦共和国 GKSS 研究中心的 Karl-Heinz Schwalbe 和伊利诺伊大学的 Robert H. Dodds, Jr. 担任联合主席。
人工智能设计对定价的影响
6 政策和法律辩论的发展速度快于经济文献。在政策方面，请参阅竞争和市场管理局 (2018)、经合组织 (2017)、Sims (2017) 和联邦贸易委员会 (2018)。所有这些参考文献都讨论了算法，尤其是人工智能，它们可能促进合谋结果。欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 在 2018 年评论说：“自动化系统带来的挑战非常真实……如果它们帮助公司定价，它们真的可能会让我们的经济对其他所有人的运作效果变差”（引自 Hirst (2018)）。有关评论，请参阅 Harrington (2018)、Schwalbe 2018、Assad 等人 (2021) 和 Veljanovski (2022)。 7 这通常被称为“Q 学习”。然而，在机器学习（或人工智能）文献中，Q 学习往往具有更广泛的含义，既包括异步学习，也包括同步学习。例如，请参见 Watkins 和 Dayan (1992)。
AI 设计对定价的影响
6 政策和法律辩论的发展速度比经济文献更快。在政策方面，请参阅竞争和市场管理局 (2018)、经合组织 (2017)、Sims (2017) 和联邦贸易委员会 (2018)。所有这些参考文献都讨论了算法，尤其是人工智能，因为它们可能促进合谋结果。欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 在 2018 年评论说：“自动化系统带来的挑战非常现实……如果它们帮助公司定价，那么它们确实可能会让我们的经济对其他所有人的运作效果变差”（引自 Hirst (2018)）。有关评论，请参阅 Harrington (2018)、Schwalbe 2018、Assad 等人 (2021) 和 Veljanovski (2022)。7 这通常被称为“Q 学习”。然而，在机器学习（或 AI）文献中，Q 学习往往具有更广泛的含义，既包括异步学习，也包括同步学习。例如，请参阅 Watkins 和 Dayan (1992)。
新闻稿
ACCELL 参与行业倡议，促进供应商的可持续发展 荷兰海伦芬 - Accell 集团 (Accell) 邀请其所有供应商参加专为自行车行业设计的免费气候行动培训课程，旨在减少整个行业全球供应链的温室气体排放。 八家领先的自行车公司 - Accell、Canyon、Quality Bicycle Products、Rose、Schindelhauer、Schwalbe、Scott 和 Trek - 参与了这项由 Shift Cycling Culture 和德国国际合作机构 (GIZ) 共同推动的倡议。目标是为行业未来的合作项目创建蓝图。 自行车公司的大部分环境足迹（通常高达 95%）来自其供应链。这包括在提取、采购和生产自行车材料和零部件过程中产生的排放。为了解决这些排放问题并支持其业务合作伙伴，这些公司联合开发了气候行动培训课程。培训提供有关测量和报告温室气体排放、设定减排目标、监测进展的基础知识，以及展示减少排放潜在解决方案的相关案例研究。Accell 全球 ESG 项目负责人 Cecilia Bianco：“作为自行车行业的领先企业，Accell 热衷于推动整个价值链的变革。作为一个行业，我们为消费者提供可持续的出行选择，我们相信我们的集体智慧是引领绿色革命的关键。通过为供应商提供培训，我们推动系统性变革并为可持续、有弹性的供应链设定新标准。通过领导和协作，我们可以共同塑造一个更强大、更统一的未来。” 该培训是在德国联邦经济合作与发展部 (BMZ) 的支持下开发的，是他们帮助公司履行公平供应链尽职调查义务、符合公正转型原则的努力的一部分。有关培训的更多信息，请访问 https://www.shiftcyclingculture.com/cat。
在低芥酸菜和玉米中对具有失败的SNP调用的定量性状进行准确预测
医学人工智能（AI）服务，包括健康聊天机器人，预计对于促进医疗保健的质量，解决医疗保健资源的不平等分配，降低医疗保健成本以及提高诊断水平和效率至关重要（Guo and Li，2018; Lake et et al。，2019; Schwalbe and Wahl，2020; Lake and Li。但是，越来越多的参与者更喜欢与医生进行咨询，而不是健康聊天机器人进行医学咨询（Branley-Bell等，2023），即使他们的专业知识水平与人类医生相同的专业知识（Yokoi等，2021）；在与健康聊天机器人（Fan等，2021年）进行磋商期间，有大量用户退出，其中近40％的人甚至不愿与他们互动（PWC，2017年）。值得注意的是，许多专家担心与医学AI的潜在歧视性偏见，解释性和安全危害有关的固有局限性（Amann等，2020）。例如，一项调查发现，超过80％的专业医生认为健康聊天机器人无法理解人类的情绪，并通过为患者提供不准确的诊断建议来代表误导治疗的危险（Palanica等，2019）。此外，人们认为健康聊天机器人是不真实的（Ly等，2017），不准确（Fan等，2021），可能是高度不确定和不安全的（Nadarzynski等人，2023年），导致他们在需要医疗救助的情况下使他们的脱口机或犹豫。因此，这项研究的第一个研究问题是探索哪些因素影响人们抵抗健康聊天机器人。尽管克服对AI医疗保健技术的公众抵抗对于促进其未来在医疗领域的社会接受至关重要（Gaczek等，2023），但很少有研究研究如何形成对AI医疗保健技术（例如健康聊天机器人）的抵抗行为。