XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSolid
托莱多宣言2020“社会与团结……
社会和团结的经济实体和其他社会企业在其领土和社区中扎根，使其成为地方经济和社会的重要特征，并且难以离居。由于这种联系，这些实体完全意识到了其环境自然资源的限制，因此有助于经济逐渐脱碳，以实现气候中立的未来和正义的过渡。欧洲致力于以变革性和创新精神的公民领导的社会企业的变革力量，这在欧洲社会权利和欧洲绿色协议的支柱上反映了。此外，根据可访问性，协作和团结的模型，社会和团结经济企业的渐进数字化构成了基础其巩固和领土根源的重要驱动力。
采用固体材料制成的创新型太阳能和风能充电站...
菲律宾政府的数据显示，该国每天产生约 43,684 吨垃圾，其中仅塑料垃圾就达 4,609 吨。世界野生动物基金会 2020 年的一份报告提供了令人震惊的统计数据，表明菲律宾产生的塑料垃圾总量中，只有 33% 得到妥善收集并在卫生垃圾填埋场处理，而 35% 则泄漏到环境中。此外，只有 9% 得到回收利用 [3]。菲律宾实施了“零废物管理”法，即《固体废物管理法》，作为一项解决废物处理不当问题的国家计划 [4]。然而，其有效性有限。为了缓解这一问题，一些地方政府部门实施了处罚措施，并发起了清理活动和在公共区域放置垃圾箱等活动。
Kinetica-1固体运载火箭发展现状及主要应用进展 Kinetica-1固体运载火箭发展现状及主要应用进展
部署在酒泉卫星发射中心，配备机动式环境保障装置，具有快速反应、灵活使用、高效发射、批量储存、滚动备份等特点。2022年7月27日北京时间12时12分，Kinetica-1火箭从酒泉卫星发射中心成功将6颗卫星发射至500公里的卫星轨道。首飞载荷1068.63千克，全部卫星总重899千克。飞行过程中，各级固体发动机、伺服跟踪指令、级间分离、星箭整流罩均正常，6颗卫星准确送入预定轨道，获得过载、振动、冲击、噪声等完整遥测数据。本次首飞任务
遵守城市固体废物管理规则，...
i. 固体废物管理，包括根据本法庭先前的命令对遗留废物进行补救，ii. 污水处理和 351 条受污染河段的恢复，以及 iii. 102 (122) 个未达标城市的空气质量管理。关于序列号 (i)，需要提供以下信息：城市固体废物的产生量、分类和处理量；废物处理在产生和处理方面的差距以及为弥补差距而执行本法庭法定时间表和命令的情况；场地数量、其中遗留废物的数量及其补救时间表。关于序列号 (ii)，需要提供州内产生和处理的污水量、污水处理方面的差距以及弥补差距的时间表，包括将处理过的水用于二次利用的策略。此外，关于 351 条受污染河段的恢复，各州需要提供有关指令遵守情况的信息，包括通过植物修复/人工湿地、生物多样性公园或任何其他适当措施进行原位和异位修复，以补充受援河流系统的负荷减少。关于序列号 (iii)，首席秘书需要根据本法庭的命令监测和汇编有关控制空气污染行动计划执行情况的信息，并向 CPCB 提供可量化的进展/成就。在与首席秘书互动后，将考虑根据先前的指令制定补偿制度。”
项目标题：基于创新细胞设计（2024-2027*）的中等温度固体氧化物电解细胞的国际联合研究
氢气有望像电力一样是清洁能源载体，可能会用于燃料电池车等技术。广泛采用氢可以减少碳排放；但是目前，它是由化石燃料生产的。可再生能源波动且能量密度低，因此需要存储才能有效使用它。在这项研究中，我们将开发中端温度固体氧化物电解细胞，以有效地将过量的可再生能力转化为氢以存储，尤其是通过创新细胞的发展。
用硫化物固体电池的全稳态电池阳性电极性能暴露于低色空气
使用硫固体电解质（SES）的全稳态电池（ASSB）是有吸引力的候选物，因为与使用有机溶剂相比，使用液体型锂离子电池（LIBS）比液体型锂离子电池（LIBS）更长。sulfer ses，即使在干燥室等环境中，也会在暴露于水分时会降低其离子电导率并产生有毒的氢硫。然而，到目前为止，尚未完全阐明水分暴露在ASSB细胞性能上的影响。旨在填补这一知识的差距，本文描述了水分对ASSB阳性电极的耐用性的影响，并在这项研究中以露室模拟的空气暴露或暴露于干室模拟的空气中，在这项研究中为-20°C。在细胞耐用性评估后，在阳性电极上进行了二级离子质谱（TOF-SIMS）测量时间，并使用裸露的SE在细胞中观察到了特征降解模式。
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。