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vidalia aam供应协议与Lucid
Syrah为北美市场提供了最进步的垂直整合的天然石墨AAM供应替代品。自动OEM和电池制造商目前高度依赖中国的阳极产品。vidalia及其与Balama的垂直整合是对政府和电池供应链参与者的独特价值主张，特别是：规模；与北美电池的独立性和共同座位；关键的矿产安全； ESG可审核性回到源。vidalia aam是一个合规的关键矿物质，最终将有助于IRA中第30d节消费者信贷的关键矿产要求。考虑到天然石墨和AAM供应链的当前结构，Vidalia是目前和中期的少数天然石墨AAM产品的供应商之一，它不会被指定为在美国提供的关键矿物质
使用最大熵
现有的森林政策推动了菲律宾的低供应和高出木材出口。这项研究使用了最大熵（Maxent）方法，投影了菲律宾在菲律宾中的当前和潜在分布。还确定了海岸·孔塔塔（Shorea contora）在保护区和未来可收获区域的位置，并假定其潜在的木材生产收入。Maxent是一种机器学习算法，可估计发生的物种概率分布。出现数据（存在 - 缺乏）和环境变量用作运行模型的输入。生成了两个模型，完整的模型和最终模型。主成分分析（PCA）工具用于减少数量并选择环境变量。完整模型在曲线下的ROC为0.755区域（AUC），而最终模型的ROC为0.772 AUC值和土地覆盖率的值最高。与使用所有变量的完整模型不同，最终模型仅包含合适的变量，不包括高度相关以防止结果高估的变量。适合该物种的区域约为710万公顷，而不合适的区域为2000万公顷。该物种的最高潜在收获区域是Agusan del Sur，覆盖了518,570.42公顷。S。在压力条件下（例如损坏的土壤）种植时，脉管长期生长。当玉米被插入和受精时，这会改善。该物种的财务业绩很差，与传统培养的外来者相比，由于其旋转持续时间较长，因此在财务上最不可能可行。即使木材的价格上涨，这也可以降低内部收益率和净现值。
müller，O。V. Orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9943-8368，McGuire，P。orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-16592-4966，Vidale，P.L。Orcid：htps：htps：/htps：/fc.
摘要。有很高的信心，全球变暖会增强全球水周期的所有组成部分。这项工作调查了未来几十年中全球变暖对全球河流流量的可能影响。我们进行了18次全球水文模拟，以评估预计如何在不久的将来（2015 - 2050年）（1950- 2014年）的河流变化。模拟是由高分辨率模型对讲项目（HighResmip）CMIP6全球气候模型（GCM）强迫的，该模型假设了该过程的高发射方案。评估包括估计世界上所有河流的信号噪声（S / N）比和出现时间（脚趾）。与水周期强度一致，水文模拟项目从2000年开始出现了明显的正全球河流放电趋势，其自然变异性水平是自然变异的水平，到2017年，到2033年变得“不寻常”。模拟同意，气候变化信号主要由起源于中非和南亚的河流的强劲增加以及进入北极海洋的河流的强劲增长，这部分由预计的pato-nian河流的流量减少了。这种变化的潜在影响可能包括在中非和南亚河流中更频繁的流量，这是由于预计的一般循环的宏伟壮观而造成了前所未有的峰，这是额外的淡水释放中北极海洋的清新，并在Patagonia中有限地在patagogagogogaii的patagogogiata中销售了有限的wa terabilitie。这强调了在全球变暖的挑战中对与水相关的问题进行优先考虑与水相关的关注方面的关键需求。
协调员：Sabina Vidal（svidal@fcien.edu.uy）
星期一25/11 13：30-15：30：CRISPR-CAS的基本原理（理论）。 div>15：45-16：30：实践活动简介（理论上）。 div>16：30-18：30：Arns指南设计（理论实践）。 div>星期二11/17 13：30-14：30：CRISPR系统表达系统（理论）14：30-18：30：通过对金属离子的亲和力（iMac）（iMac）（实用）纯化Cas9。 div>星期三11/27：30-15：30：CRISPR-CAS系统的多功能性：不同的系统和应用（理论）。 div>15：30-18：30：使用体外转录的RNA合成指南。 div>纯化Garns。 div> 原生质体生产（实用）。 div> 星期四：11/28 13：30-18：30：核糖核蛋白组装。 div> 在ANS指南的体外测试。 div> 统一版效率的生动生动策略：i）用核糖核蛋白转化原生质体； ii）暂时的大豆转化与根茎的农杆菌（毛根）（实用）。 div> 星期五29/11 14：30-15：30：编辑的原生质体的显示和计数（实用）15：45-18：00：编辑事件（理论上的实行）18：00-18：30的基因分型：结果的讨论（理论上实行）。 div> 星期一2/12（虚拟和面对面）13：30-18：30：例如在大豆中：改善非生物压力耐受性：启动子版。 div> 在P. Patens中：多基因家族的功能分析。 div> ，例如番茄：质量提高。 div> 星期二3/12（虚拟和面对面）13：30-16：30：研讨会的演讲。 div> 16：30-18：30：结束，讨论。 div>纯化Garns。 div>原生质体生产（实用）。 div>星期四：11/28 13：30-18：30：核糖核蛋白组装。 div>在ANS指南的体外测试。 div>统一版效率的生动生动策略：i）用核糖核蛋白转化原生质体； ii）暂时的大豆转化与根茎的农杆菌（毛根）（实用）。 div>星期五29/11 14：30-15：30：编辑的原生质体的显示和计数（实用）15：45-18：00：编辑事件（理论上的实行）18：00-18：30的基因分型：结果的讨论（理论上实行）。 div>星期一2/12（虚拟和面对面）13：30-18：30：例如在大豆中：改善非生物压力耐受性：启动子版。 div>在P. Patens中：多基因家族的功能分析。 div>，例如番茄：质量提高。 div>星期二3/12（虚拟和面对面）13：30-16：30：研讨会的演讲。 div>16：30-18：30：结束，讨论。 div>
已发表版本 (APA) 的引用：Khare, S., Blanes-Vidal, V., Nadimi, E., & Acharya, U. R. (2024). 情绪识别和人工智能
情绪识别是利用问卷、物理信号和生理信号从众多来源和模态中精确推断人类情绪的能力。最近，情绪识别因其广泛的应用领域而备受关注，例如情感计算、医疗保健、人机交互和市场研究。本文对近十年的情绪识别技术进行了全面而系统的回顾。本文包括使用物理和生理信号的情绪识别。物理信号涉及语音和面部表情，而生理信号包括脑电图、心电图、皮肤电反应和眼动追踪。本文介绍了各种情绪模型、用于情绪诱发的刺激以及现有自动情绪识别系统的背景。本文涵盖了对知名数据集的全面搜索和扫描，随后介绍了审查的设计标准。经过彻底的分析和讨论，我们根据 PRISMA 指南选择了 142 篇期刊文章。本评论对现有的情绪识别研究和可用数据集进行了详细分析。我们的评论分析还提出了现有文献中的潜在挑战以及未来研究的方向。
泰勒诉维达尔案：人工智能发明引发现实问题
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