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20250212_PR液化空气签名的PPA录制量，在2024年获得了2,500 GWH的低碳电力，并将CO2排放量减少了1.2吨，
diana schillag负责可持续发展的委员会说：“作为我们预先的战略计划的一部分，采购低碳电力对减少我们的CO 2排放有用，同时为我们的客户提供低碳解决方案，从而支持他们自己的脱碳工作在2024年在关键区域获得的低碳电力的创纪录量证明了空气液化的脱碳方法，重点是带来真正影响的行动。它强调了该集团使用手头最好的杠杆来尽可能有效地减少排放量，尤其是在碳密集型国家中的敏捷性。”
推进胆道恶性治疗
胆道的恶性肿瘤，包括肝内胆管癌，肝外胆管癌和胆囊癌，代表了一群因晚期诊断，有限的治疗选择以及对传统治疗疗法（例如化学疗法和放射治疗）而导致预后不良的侵略性癌症。这些挑战强调了迫切需要创新的治疗方法。近年来，基于细胞的疗法已成为一种有前途的途径，通过免疫调节，基因工程和靶向干预措施在肿瘤微环境中提供潜在的解决方案。本次审查概述了胆道恶性肿瘤的基于细胞的疗法的当前进步，包括基于免疫细胞的策略，例如CAR-T细胞，NK细胞，树突状细胞疫苗以及肿瘤内肿瘤淋巴细胞。我们还研究了克服免疫抑制性肿瘤微环境的策略，并讨论细胞疗法将其整合到多模式治疗方案中。通过综合临床前和临床发现，本评论突出了关键的见解和未来的方向，旨在帮助研究人员和临床医生将这些方法转化为有效的治疗方法。此处讨论的基于细胞的疗法的变革潜力使该综述成为推进胆道恶性研究和临床应用的宝贵资源。
碳存储潜力和影响因素...
红树林种植园是热带和亚热带海岸可持续管理以捕获和存储大气碳的基本方法。但是，尚不清楚种植红树林的碳积累潜力与天然红树林的碳积累潜力是否一样多。此外，尚不清楚树种，森林时代和流体动力学条件对碳储存的影响。这项研究调查了广东省Huidong县Kaozhouyang种植的红树林的碳储能和影响因素。植被碳库存是通过研究领域调查收集的社区参数计算得出的，生态系统碳库存是通过植被和沉积物的总和来计算的。结果表明，红树林的种植园显着增加了植被和土壤的碳库存（植被碳库存= 9.9645.06 t c/ha；土壤碳库存= 70.37-110.64 t c/ha），与非蔬菜泥浆相比（63.73 t c/ha）。然而，种植地点的生态系统碳储备仍低于天然avicennia码头（282.86 t c/ha），其显着差异主要反映在土壤碳库存上（p <0.05）。进一步的结果表明，碳积累受森林时代，树种和潮汐水平的影响。植被生物量/碳储备随着森林年龄的增长而逐渐增加（p <0.05），但是对于土壤碳储备而言，差异并不重要，这表明在红树林恢复的早期，碳积累主要集中在植被上。此外，合适的栖息地条件（陆路）和快速增长的物种（sonneratia apetala）对碳的积累更有利用。我们的结果表明，红树林种植园可以在植被和土壤中实现碳储存和隔离，从而通过合适的物种选择和管理来增加碳汇。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。
报告实现财政节约并减少开支...
20 自 2018 年以来，人们越来越担心在更适合建设核心能力的地方使用承包商和顾问。当时，上一届政府设定了减少对外部资源依赖的期望。作为回应，专员提出了关于适当使用承包商和顾问的期望，并开始公开报告承包商和顾问的支出。最近，政府采购主管向各机构发布了关于适当使用承包商和顾问的指导，强调这些资源只应用于需要独特和专业技能的地方，而不是用于应在机构内部完成的一般工作。
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
电池管理系统中的主动电池平衡
抽出时间从忙碌的日程中为我们提供了很多帮助，支持和指导我们在项目的各个方面都努力工作。她的观点一直是公平的，在鼓励和建设性批评之间取得了完美的平衡。她的建设性技巧和建议有助于我们的项目。
FDRE 招标草案 3.0 的定价 - Ember
1. 价格风险：市场价格波动可能高于或低于预期，从而影响收入。例如，2023 年在印度，价格波动带来了重大挑战。也就是说，如果由于波动性增加（如 2023 年印度的情况），一年内的价格远高于或低于预期，该怎么办？2. 数量风险：天气不确定性带来太阳能和风能发电量低于预期的风险，影响履行 PPA 承诺的能力以及发电量和收入下降。3. 相互蚕食风险：随着更多可再生能源发电同时进入市场，可能会压低价格。可再生能源发电的地理和时间集中可能导致自我蚕食，即额外的可再生能源产能会降低其自身的盈利能力。在极端情况下，这甚至可能导致某些市场出现负价格
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。