供应链中现代奴隶制和透明度的陈述Spin Master Corp.及其子公司和分支机构(总的来说,“旋转大师”)致力于平等机会的工作场所 - 其招募,选择,培训,培训,薪酬和促进个人是基于个人的能力,经验,经验,培训,训练,智力,适合性,适用性和表现出色的。Spin Master的所有团队成员均负责维持最高的个人行为标准,以便在没有歧视,骚扰和暴力的工作场所中执行指定的职责。员工有望互相尊重和尊严,以礼貌和宽容行事,而不是宽容他人的歧视或骚扰。Spin Master致力于以符合最高道德标准的方式进行商业事务,并对其全球供应链中的人权进行尊重。我们希望所有供应商和制造商都以遵守严格的道德行为守则(代码)的方式开展业务。此代码适用于所有从事任何制造过程的分包商,制造商,制造商,分包商,从而为消费者提供成品。作为为旋转主制作的许可条件,每个供应商和制造商都必须遵守此代码,并确保其承包商这样做。旋转主遵循道德供应链计划(ESCP)规定的原则。自旋总供应商和制造商必须操作遵守最低标准和实践的工作场所:A。B.所有供应商均应获得ESCP认证或批准的同等认证,并有望立即提供相同的证明,包括证书编号,获得的日期和到期日期。法律合规:供应商和制造商必须遵守生产产品的所有适用法律要求。如果该代码和制造冲突国家 /地区的适用法律不同,则较高的标准会占上风。此合规性包括遵守适用的环境法。道德原则:供应商和制造商必须根据一系列道德标准承诺进行业务,包括诚实,正直,可信赖性以及对每个人的独特内在价值的尊重。C.就业标准:旋转大师只会与供应商和制造商开展业务,他们的员工自愿工作,没有过多的身体伤害风险,得到了相当补偿,并且不会以任何方式利用。此外,必须遵循以下特定准则:
我们是一个国际生物科学家,保护主义者和环保主义者组的国际群体,他们多年来一直密切关注Pangolins的困境和保留。穿衣蛋白包含哺乳动物秩序的pholidota,其中包含在非洲多种栖息地(4种)和亚洲(4种)中发现的八种活物种,这些物种提供了重要的生态系统服务,包括提供“害虫”控制和改善土壤质量(Chao等,2020年)。它们仍然是世界上最受威胁和最受欢迎的哺乳动物物种(Gaubert等,2018; Sarah Heinrich等,2016)。一个多世纪以来,有许多人可以俘虏这些动物,但是很少有成功的例子,因为它们通常死于感染(Hua等,2015; Lihua等,2015)。在2016年,濒临灭绝的中国和马来亚式穿衣的基因组(图1)进行了测序并重新进行了两个重要的发现(Choo等,2016)。首先,据我们所知,穿山甲是唯一已知缺乏IFNE(Interferon Epsilon)基因(对粘膜免疫重要)的哺乳动物,这表明它们对病原体的抗性可能会降低。此外,我们发现穿山甲的热休克蛋白(HSP)基因家族数量减少,这表明诱导免疫供应的压力敏感性比其他哺乳动物谱系更重要。这些发现可能会有助于显然为什么圈养的穿衣经常屈服于感染。必须开发和利用新技术来确保保护穿衣蛋白的种群。利用基因组驱动的生物学见解,研究人员通过使环境,食物和水尽可能地卫生在适当的养父母的情况下,成功地建立了一个俘虏的马来人穿搭人群,直至第三次生成。这些穿衣可以用作重新建立大量天然种群和增强野生穿山甲种群的遗传库存,并有助于维持遗传多样性。值得注意的是,成功重新引入被俘虏的繁殖种群已经阻止了包括阿拉伯Oryx(Oryx Leucoryx)在内的许多特殊灭绝(Ostrowski et al。,1998),黄色 - 散发的亚马逊鹦鹉(Amazona Barbadensis)(Amazona Barbadensis)(Sanz and Grajal,1998年),欧洲bison(bisone bison) Alpine Ibex(Capra Ibex Ibex)(Stüwe和Nievergelt,1991年)和胡须秃鹰(Gypaetus barbatus)(Hirzel等,2004)。但是,如果没有所有主要利益相关者(包括政府,研究人员和公众)的合作,对Pangolins的成功保护仍然可能很远(Hefteron和Gaubert,2021年)。此外,需要重大努力来减少需求
JérémyAlbouys-Perrois,Nicolas Sabouret,Yvon Haradji,Mathieu Schumann,Benoit Charrier等。集体自我消费的多代理模拟:存储系统的影响和大型能源交换的影响。能源与建筑物,2022,254,pp.111543。10.1016/j.enbuild.2021.111543。hal- 03505248
量子光力学的大多数研究都集中在单个振荡器上,展示了基态冷却和量子压缩等量子现象。但集体量子行为并非如此,其中许多振荡器作为一个整体运行。虽然这些集体动力学是创建更强大的量子系统的关键,但它们需要对具有几乎相同特性的多个振荡器进行极其精确的控制。
本研究适用于能源社区集体自用的背景,在这种背景下,特定区域内的参与者可以相互交换和交易能源。我们提出了一种两阶段方法,将运营阶段,即能源管理策略 (EMS),与能源以合同方式分配给参与者的结算分离。具体来说,这种分离方法允许测试和比较一方面用于 EMS 和另一方面用于能源共享的不同方法,总共调查了 40 种不同的组合。考虑基于规则和基于优化的方法,允许每个社区根据其规范比较和选择最合适的管理。在法国的一个实际测试案例中获得的数值结果表明,与成员未组织成社区的情况相比,全球社区账单节省了 11.7%。此外,本文提出的特定分配机制允许统一个人账单减少方面的节省,这可以进一步鼓励最终用户加入社区。
稀释,超速原子气体为研究集体量子性能提供了一个绝佳的平台,因为它们的可操作性和相互作用的相对简单特征。在这种情况下,Bose-Einstein冷凝物的二元不混合混合物显示出异国情调的激发,例如量子巨大的涡流(即涡流的核心由少数群体填充)。量子涡旋不仅具有超流量背景下的基本利益,而且还具有宇宙学,超导性,非线性光学的类比,并且可能与量子霍尔效应有关。涡流质量的出现是混合物的典型特征,但也可能是由于有限的温度效应或杂质引起的,并导致令人着迷的现象。在论文中,我们着重于两种不同的肺泡物种混合物中巨大涡旋的二维动力学,具有接触相互作用和硬壁圆形电位。我们通过变异的拉格朗日方法得出了n v巨大涡流的点状模型,并将其应用于偶联对大规模涡流动力学的效果的研究。在此基础上,在不平衡的涡流质量的情况下,我们发现并表征了两涡轨轨迹的一些显着解决方案。我们根据描述混合物的(平均场)Gross-Pitaevskii方程来验证我们的分析结果。我们对不平衡涡旋对的表征导致了引人入胜的动力学状态的识别,从而使微观涡流质量允许其位置和预动力频率进行间接度量。随后,我们通过考虑填充成分的量子隧穿来扩展涡流对的研究以包括时间依赖性涡流质量。通过数值模拟,我们发现该系统具有宏观动力学,导致了骨化约瑟夫森连接(BJJ)。bjjs的动力学表现出具有超导性约瑟夫森连接的类比,并观察到了光势中相干的玻色气体。在BJJS中,中性原子的相互作用特征显示出新的效果,例如宏观量子自我捕获。值得注意的是,我们发现我们的两涡体系统显示出表征BJJ的所有(非线性)现象,并且随着时间的流逝,它是稳健且稳定的。我们还得出了BJJ的相应Bose-Hubbard模型及其均值近似,从而为模型的系数提供了一些分析表达式,这是重要系统参数的函数。我们的工作为令人兴奋的前景开辟了道路,例如研究涡旋项链和格子中填充成分的隧穿,杂物和不对称的效果是由潜在的不同涡流核心大小,多重量化量化涡流的包含以及对Fermi超级氟化物扩展的范围。
振动极性子是通过光腔中分子振动和光子模式的强耦合形成的。实验表明,振动强耦合可以改变分子特性,甚至会影响化学反应性。然而,分子集合中的相互作用是复杂的,并且尚未完全了解导致修饰的确切机制。我们基于双量子相干技术模拟了分子振动极化子的二维红外光谱,以进一步深入了解这些混合光 - 制成状态的复杂多体结构。双重量子相干性独特地分辨出杂交光 - 偏振子的激发,并允许人们直接探测所得状态的非谐度。通过将腔体出生的腔体 - oppenheimer hartree -fock ansatz与相应特征状态的完整量子动力学模拟结合在一起,我们超越了简化的模型系统。这使我们能够研究自动极化的影响以及电子结构对腔体相互作用在光谱特征上的响应,甚至超出了单分子情况。
集体农民模型是小农协作从事农业活动的重要方法,促进了可持续的经济发展,尤其是在印度的背景下。关于集体模型的发表研究文章的频率越来越多,强调了它们在解决印度和全球小农户面临的各种挑战方面的重要性。这项研究以三个主要研究问题为指导:首先,确定与集体模型有关的出版物的趋势;其次,衡量与本文中确定的主题相关的情感;第三,为了揭示各种集体模型在满足小农户需求方面的潜力,特别关注印度。该研究分析了2000年至2024年发表的研究文章,重点介绍了外观频率以及与农场集体功能有关的内容。利用描述性定量方法,本研究采用内容分析来收集4,382篇研究文章的主要数据。NVIVO 15工具用于分析数据,将关键主题,功能和支持机构识别为分析单位。通过这项全面的分析,该研究旨在阐明集体模型的出现及其潜力,以解决小农户,特别是印度面临的关键农业问题。该研究强调了农民集体的不断发展的趋势,从合作社转变为当代农民生产商公司,以应对新兴需求。全球文献的发现提供了有价值的见解,以增强印度集体模型的发展,在这些计划中,这些举措可以在应对小农户的挑战中发挥变革性的作用。
人类认知的区别是我们适应不同环境和环境的能力。然而,在单独的社会和社会环境中,主要研究了推动适应性行为的机制,其集成框架仍然难以捉摸。在这里,我们在虚拟的Minecraft环境中使用集体觅食任务来整合这两个领域,通过利用视觉范围数据的自动转录与高分辨率的空间轨迹相结合。我们的行为分析同时捕获了社交互动的结构和时间动力学,然后使用计算模型直接测试这些模型,从而依次预测每个觅食决策。这些结果表明,社会觅食和选择性社会学习的适应机制都是由个人觅食成功(而不是社会因素)驱动的。此外,这是适应性的程度(无论是社交学习还是社会学习),它可以最好地预测个人表现。这些发现不仅融合了跨社会和社会领域的理论,而且还为人类决策在复杂而动态的社会景观中的适应性提供了关键的见解。