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可持续创新，共创绿色未来
尽管产量增加，但温室气体强度同比保持相对平稳，但比 2019 年下降了 3%。我们 92% 的温室气体排放来自我们的生态服务业务，该业务通过回收硫酸和提供废物处理服务，为其他可持续发展目标做出了重要贡献。2022 年，我们在再生炉中再生了 1,327 TMT 废硫酸并焚烧了 56 TMT 废物。
解决最高技术，媒体和电信问题
例如，TMT公司正在利用AI和Genai协助员工进行决策和数据分析，从而使员工提高效率和高效。genai还用于创建个性化的创新内容，以吸引客户的注意力，改善参与度并为客户提供更具影响力的体验。此外，TMT公司发现，将Genai整合到其运营中可以通过自动化重复性和耗时的工作流程来提高运营效率和大幅降低成本。
网络安全：信心 - Pillsbury Winthrop Shaw Pittman
尽管管理网络安全风险可能具有挑战性，但受访者总体上对他们目前采取的措施充满信心。三分之二 (67%) 的受访者对其组织现有的网络安全能力检测和缓解攻击的能力持乐观态度，其中 17% 的人表示非常有信心。TMT 和金融服务业高管表达了最大的信心，而 EMU 再次落后。86% 的 TMT 受访者和 80% 的金融服务业高管对他们当前的系统充满信心，而 EMU 领域只有 34% 的受访者持这种观点。
利用温度自适应太阳或辐射涂层减少空间物体的温度波动
摘要 由于缺乏大气层来中和温度，没有热控制的外层空间物体会发生大的温度波动。有效的温度管理技术（TMT）对于避免极端热条件造成的不良影响至关重要。然而，现有的高性能 TMT 给航天器有限的质量和功率预算带来了额外的负担。最近，温度自适应太阳能涂层（TASC）和温度自适应辐射涂层（TARC）作为具有优异热性能的陆地物体的新型轻质、无能耗温度调节方法而出现。在这里，我们模拟并展示了 TASC 和 TARC 作为未来空间物体被动式 TMT 的巨大潜力。以一颗安装了 TARC 覆盖的机体太阳能电池板的地球同步卫星为例，即使在日食发生的情况下，其内部温度波动在一个轨道周期内也小至 20.3 C–25.6 C。这些发现深入了解了 TASC 和 TARC 在太空中的卓越性能，并将促进它们在外星任务中的应用。
大脑研究及其解释。研究有效吗？
随后的研究表明，在表现出令人愉悦，舒适，积极的增强，本质上激励刺激之后，杏仁核可以被中度刺激或加热到机敏状态，以实际上有助于积极的加工和神经元的信息运输。（Willis，2006）杏仁核劫持 - 负面情绪导致激素皮质醇进入血液。皮质醇使大脑进入生存模式；这将大脑的注意力转移到了学习中，因此它可以应对压力的根源……教室或其他地方的压力，尤其是在与焦虑或恐惧相关的情况下，将一种称为TMT或三甲基丁物素的化学物质释放到大脑中。TMT破坏了大脑的细胞发育。在
欧洲人信任科学吗？新调查说“是的，但是...'
计算机模型预测，将TMT应用于埃及埃及的埃及，这是一种高度侵略性的蚊子物种，主要负责传输登革热和Zika，可以降低喂食率（疾病传播的关键因素），而与既定方法相比，疾病传播的关键因素是40％至60％。
科技、媒体和电信领域的并购趋势
与大多数行业一样，TMT 行业的资产估值也面临着利率上升和增长放缓的双重压力。这种双重打击对高增长软件企业产生了巨大影响，尤其是那些历来注重增长、最近实现或即将实现盈利的企业。简而言之，在强劲市场中，优先考虑增长而非盈利的 40 家公司规则因软件支出下降而受到了独特的挑战。面对交易活动和退出减少、再融资需求以及资产的标价和公允市场价值之间的差距，许多专注于 TMT 的 PE 基金面临着实现强劲回报的持续压力。私募股权所有者对这种压力的反应是更加注重成本控制和运营改进，以推动更有利可图的增长。
季度活动报告
阿根廷 TMT 项目的 Tambo South 和 Malambo 目标计划。 • 2024 年 11 月，使用 ASTER-Sentinel-2 图像对 Garwin 研究（2023 年 5 月）中的其他勘探目标进行了细化，确定了 Tambo South VI-2 (B1) 和 Lola-2 (B2) 以供进一步研究。Malambo 3 显示英安岩侵入和角砾岩堤坝，而 Lola-2 则显示蚀变闪长岩和铜矿物。西部 TMT 地区的光谱区显示出潜力。 • Lola-2 的现场观测发现了细粒闪长岩，具有叶状蚀变和裂缝，具有含蓝铜矿（~1%）和孔雀石（~0.3%）的石英碳酸盐脉和含黄铁矿（~1%）的块状石英脉。地球化学采样和测绘将很快开始。 • 本季度继续修建通往 Tambo South 和 Malambo 的通道，Tambo South 钻探于 1 月 18 日开始。 • 本季度营地扩建和物流基础设施已完工。卡拉哈里铜矿带项目 (KCB) - （博茨瓦纳）
根据技术准备情况/使用情况/障碍、生活空间、驾驶习惯和认知预测老年司机对自动驾驶班车的接受程度
共享自动驾驶汽车服务（即自动穿梭巴士，AS）正在全球范围内部署，并可能提高老年人（> 65 岁）的流动性、独立性和社区参与度。但是，如果老年驾驶员要接受和采用这项技术，AS 必须易于使用并提供安全保障。目前，他们接受 AS 的潜在障碍包括对系统缺乏信任和不愿采用新兴技术。技术准备情况、感知到的易用性、感知到的障碍以及使用技术的意图是老年人在接受和采用 AS 时需要考虑的特别重要的结构。同样，个人因素，即年龄、生活空间流动性、驾驶习惯和认知可以预测老年驾驶员的驾驶安全性。但是，我们不确定这些因素是否以及如何预测老年人使用 AS 的意图。在本研究中，我们研究了 104 名老年司机（M 年龄 = 74.3，SD 年龄 = 5.9）的回答，他们在乘坐道路自动班车（EasyMile EZ10）之前和之后完成了自动驾驶汽车用户感知调查（AVUPS）。研究参与者还通过技术就绪指数、技术接受度测量、生活空间问卷、驾驶习惯问卷、路径开辟测试 A 部分和 B 部分（TMT A 和 TMT B）提供了信息。老年司机的年龄、认知分数（即 TMT B）、驾驶习惯（即碰撞和/或罚单、暴露和驾驶难度）和生活空间（即老年人离开主要住所多远）被输入到四个模型中，以预测他们对 AV 的接受度——根据子量表（即使用意向、感知到的障碍和幸福感）和 AVUPS 的总接受度分数进行操作。接下来，偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 阐明了技术准备度、感知易用性、AV 接受障碍、生活空间、碰撞和/或罚单、驾驶暴露、驾驶难度、认知和使用 AS 的意图之间的关系。回归模型表明，年龄和认知能力 (TMT B) 都不能显著预测老年驾驶员对 AV 的看法；但他们自我报告的驾驶难度 (p = 0.019) 可以预测他们使用 AV 的意图：R2 = 6.18%，F (2,101) = 4.554，p = 0.040。因此，使用意图是后续 PLS-SEM 中的因变量。PLS-SEM 的结果 (R2 = 0.467) 表明，唯一具有统计意义的