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在德国实施生物能源 - 2024年更新
本报告探讨了在IEA Bioenergy任务框架内的材料和能源量化领域中废物的分类技术的经验教训。本报告的目的，正如任务36所做的所有工作一样，是展示示例，从中可以从中获得灵感和支持，以实施废物/资源管理和废物浪费部门的解决方案，这些解决方案将促进其向循环过渡。IEA生物能源任务36，致力于“循环经济中废物的物质和能量量化”主题，旨在提高公众对从生物量残留物和包括MSW在内的废物分数以及技术信息传播的意识。如三年的工作计划中所述，任务36试图了解浪费和物质回收中的能量在循环经济中可以具有什么作用，并确定实现这一愿景所需的技术和非技术障碍和机会。请参阅http://task36.ieabioenergy.com/有关IEA Bioenergy任务执行的工作的链接36。
自闭症支持系统
I.简介用户可以调整条形图的大小，可视化速度以及通过此Web应用程序以条形图显示数据的技术。显示和解决了应用程序的建筑设计，技术框架，实际使用和教育优势。[1]论文的主要目的是制定一个程序，该程序将充当理解大多数知名排序算法的运行的工具。努力提供最佳的用户体验。演示程序旨在易于使用并且对用户友好。您可以在数据上测试每个分类算法，以从学习中获得最大的价值。人们认识到，视觉援助是学习的重要组成部分，在我从事算法设计时遇到了分类问题。在研究论文时，发现新的方法是对算法进行分类的新方法，这是令人着迷的。[2]本文的读者有望拥有一些编程经验，以了解基本数据结构，例如数组，列表，树和理解递归过程。此外，了解一些简单算法及其实现可能会有所帮助。为了更好地理解主题，涉及线性代数和微积分的知识。论文的文本描述了计算机程序中最著名的排序算法的原理。它可以用作学生学习算法的来源。[3]此外，该计划在课堂期间很容易被讲师和导师用作演示。此外，还有程序员文档和提供的软件指南。
ORSAY病毒对秀丽隐杆线虫的慢性感染诱导年龄依赖性免疫和超级感染排除
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637754 doi：Biorxiv Preprint
垃圾处理领域的先进分类技术
本报告是国际能源署生物能源任务 36 框架内废物材料和能源增值领域先进废物分类技术的案例研究汇编。本报告的目的，以及任务 36 开展的所有工作，都是为了展示一些案例，各国可以从中获得灵感和支持，在废物/资源管理和废物转化为能源领域实施解决方案，从而促进其向循环经济转型。本汇编中介绍的案例研究之所以被选中，是因为它们与各自国家的废物分类技术领域相关。但是，国际能源署生物能源任务 36 不认可本报告中可能提及的任何商业产品。IEA 生物能源任务 36 致力于“循环经济中废物的材料和能源增值”，旨在提高公众对利用生物质残渣和包括 MSW 在内的废物成分进行可持续能源生产的认识，并增加技术信息的传播。正如 3 年工作计划中所述，任务 36 旨在了解废物转化为能源和材料回收在循环经济中的作用，并确定实现这一愿景所需的技术和非技术障碍和机会。请参阅 http://task36.ieabioenergy.com/ 获取 IEA 生物能源任务 36 所执行工作的链接。
SORTING FOR CIRCULARITY USA - 资源库
“循环分类”是一个雄心勃勃的框架，其愿景是回收纺织废料、加快采用变革性技术以及促进整个时尚价值链的循环性。该框架的基础建立在 Fashion for Good 和服装影响研究所 (Aii) 于 2021 年发布的题为“解锁万亿美元的时尚脱碳机会”的报告中。1 该合作报告为该行业在 2050 年前实现净零排放提供了路线图，强调了通过高效的材料管理、延长产品生命周期和废物再利用可以实现的巨大潜力和大幅减少碳排放。
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
基于图像处理的Apple排序系统
摘要 - 这项研究阐明了农业行业的发展，并强调了生产领域的进步。作为关键质量参数的果实大小和形状的显着识别强调了研究的重要性。应对这一挑战，该研究介绍了旨在简化农业环境中苹果的专业图像处理技术，特别强调了准确的苹果宽度估计。设计了专用的机器，其中包含一个围栏，该机箱装有一个具有成本效益的摄像头，以及用于对Malus fomeflya bockh borkh and Apples进行分类的链条输送机。通过实施图像预处理，细分和测量技术来成功实现这些目标，以促进分类。所提出的方法将苹果分为三个不同的类别，在第1类中获得了94％的令人印象深刻的精度，在第2类中达到92％，在第3类中达到86％。这代表了苹果分类和尺寸估计的有效且经济的解决方案，有望大大提高分类过程并突破农业部门的自动化界限。关键字 - 农业，开源计算机视觉（OPENCV），苹果，排序，宽度估计
分类、匹配和经济复杂性 - 增长实验室
贸易中的分配模型预测，生产率水平较高的国家会与能更好地利用这些较高水平的行业进行匹配。在这里，我们假设生产率差异的驱动因素是各国之间要素的差异分布。利用这种结构，我们仅使用有关生产模式的信息来定义和估计国家和产品的平均要素水平 (AFL)。有趣的是，我们的估计与 (Hidalgo and Hausmann, 2009) 的复杂性变量相吻合，这提供了潜在的经济原理。我们表明，AFL 与国家层面的特征高度相关，并可预测未来的经济增长。