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电离辐射和电子兼容性以及...
• 中子（快 > 1 MeV）具有很强的侵入性，因为它们很少相互作用（对于 σ = 1 barn = 10 -24 cm 2） – 2 个冲击之间的自由行进 • 固体物质 => 10 cm（厚度墙） • 海平面空气密度低 1000 倍 => 10,000 厘米 = 100 米
抱负与业绩
股东过渡和规模变更杰罗姆·赛杜 (Jérôme Seydoux) 和爱德华多·马龙 (Eduardo Malone) 将其股份出售给 Colombus Holding SAS，这是一家由迈克尔·弗里堡 (Michaël Fribourg) 创立的投资公司，致力于 Chargeurs 的发展。 Michaël Fribourg 为集团提供了独特、卓越的模式，并对其进行了大规模的现代化改造。自2015年以来，与高层次人才招募和培养同时开展的产业投资和外部增长业务，使现有或新业务得以巩固或取得全球或地区领先地位。在大幅丰富了Chargerurs先进材料和Chargerurs PCC时尚技术两大旗舰技术业务的技术含量，并对Chargerurs奢华纤维业务模式进行变革后，集团已启动进军奢侈品领域的商业模式转型。因此，Chargeurs 创建了 Chargeurs 博物馆工作室，该工作室已成为为文化机构和企业品牌创作文化内容的标杆工作室。他还创立了 Chargeurs Personal Goods，将 Chargeurs 定位为高端个人用品领域的新参与者。
电子产品展览会 2024
Lidia Galabova，保加利亚索非亚技术大学 Rossen Radonov，保加利亚索非亚技术大学 Elitsa Gieva，保加利亚索非亚技术大学 Marin Hristov，保加利亚索非亚技术大学 Ivan Yatchev，电子、电气工程和电信联盟 (CEEC) Valentina Markova，IEEE 保加利亚分会主席，保加利亚 Dimitar Arnaudov，保加利亚索非亚技术大学 Ivailo Pandiev，保加利亚索非亚技术大学 George Angelov，保加利亚索非亚技术大学 Ivelina Ruskova，保加利亚索非亚技术大学 Nikolay Hinov，保加利亚索非亚技术大学 Mihaela Georgieva，保加利亚索非亚技术大学 Georgi Nikolov，保加利亚索非亚技术大学 Katya Asparuhova，保加利亚索非亚技术大学
bikiaris等人pdf
聚（乳酸）（PLA）是一种具有增强强度和韧性的可堆肥脂族聚合物，它是包装产物的有前途的材料。聚合物混合是一种在财务上可行且简便的方法来升级其性质，例如其缓慢的降解和结晶速率和适度的延长，从而使其更适合。此外，使用天然纤维作为填充剂可以增强最终复合材料的生物基本特征并增强其抗氧化活性值，抗氧化活性值是用于活性包装的聚合物的关键特性。在此研究，研究了添加大麻纤维（HF）对含有85/15 W/W PLA/PPAD的聚乳酸）/聚（乳酸）/聚（丙烯丙烯）混合物的影响。还检查了将聚（乳酸）-co-co-poly（丙烯）块共聚物（COP）作为兼容剂的利用。通过多种技术的意识评估了复合材料的热，形态和机械资产。HF的添加增强了复合材料的疏水性和生物降解，使它们成为多种应用的候选者。此外，Compati Bilizer的引入成功增加了聚合物矩阵与HF之间的粘附，从而增强了性能。
企业社会责任与环境：循环经济、治理和环境责任
投资者的新反应包括从化石燃料行业和相关行业撤资，到在投资组合中仅选择已开始重新转换的公司的证券，包括支持股东决议，要求明确报告与化石燃料行业相关的温室气体排放量。业务活动和相关风险。因此，这一趋势的加强会影响企业社会责任，特别是大公司所实践的企业社会责任，并导致优先级的变化，例如环境、社会和治理（ESG）标准和相关报告。
文档中心和...
3.2。教育逻辑1 6 4 3.2.1。围绕阅读和写作的活动167 3.2.2。文献研究简介167 3.2.3。文献研究的轴169 3.2.3.1。学生熟悉计算机工具169 3.2.3.2。研究本身170 3.2.3.3。词库简介171 3.2.3.4。研究的上游和下游171 3.2.3.5。与教师的启动和合作的组织172 3.2.4。通过新技术增强文献活动174 3.2.5。Documentalists提供的帮助类型175 3.2.5.1。在第175组3.2.5.2中按班级启动了个人文献研究。与教师合作176 3.2.5.3。个人工作帮助176 3.2.5.4。方法论帮助176 3.2.5.5。方向协助178 3.2.5.6。阅读和文学178 3.2.6。文档是学科吗？178 3.2.7。学科的CDI，“教程” 182
Antiqua et Nova：关于
8。从那时起，AI研究就迅速发展，从而开发了能够执行高度复杂任务的复杂系统。[6]这些所谓的“窄AI”系统通常旨在处理特定和有限的功能，例如翻译语言，预测风暴的轨迹，对图像进行分类，回答问题或按用户的要求生成视觉内容。虽然AI研究中“智能”的定义各不相同，但大多数当代AI系统（尤其是使用机器学习的系统）很依赖于统计推断而不是逻辑推论。通过分析大型数据集以识别模式，AI可以“预测” [7]结果并提出新方法，从而模仿人类解决问题的一些认知过程。通过计算技术的进步（包括神经网络，无监督的机器学习和进化算法）以及硬件创新（例如专业处理器），已实现了这些成就。一起，这些技术使AI系统能够对各种形式的人类投入做出反应，适应新情况，甚至提出了其原始程序员所预料的新颖解决方案。[8]