联合声明:LCA的碳核算中的-1/+1方法 - 这是通往循环经济和解义的重要难题,LCA中的碳核算的确切方法论对产品的判断方式以及其对环境的影响如何被价值链中的消费者和合作伙伴视为其对环境的影响。因此,评估方法论选择的不同选项和潜在影响很重要,并且我们完全支持JRC和PEF TAB的努力,以仔细检查所有选项并做出明智的决定。中心问题之一 - 是否应以-1/+1或0/0方法来解释生物碳。当前,PEF包括0/0方法。乍一看,这是计算碳足迹的简单解决方案,但是-1/+1具有几种重要的好处,对于向循环经济转变和欧洲的解义至关重要。如《可持续碳循环》的通信以及荷兰政府为化学工业可持续碳的政策计划所领导的倡议所述,我们需要更多的化学和材料工业从化石碳作为原料过渡。这些依赖碳依赖性部门的替代方案是使用可再生的可持续碳源。可用的碳源是生物质,捕获的碳(CCU)和再生材料。允许公司根据PEF指南使用-1/+1方法对于此过渡至关重要。0/0方法源于能源部门。可以从这个观察结果中得出两个发现。,由于识别大气中的碳摄取,即使在摇篮对门评估中,也可以突出其产品的优质碳足迹。燃料是一种非常简单的产品,因为很明显,它们在生命的尽头被焚化,并且碳被排放到大气中。他们的摇篮到宽度系统的边界很容易建模,因为已知全生命周期。相比之下,所有其他产品和材料的挑战正在预期确切的使用和生命的尽头。生产中间产品的公司通常不知道其产品的确切命运。实际上,即时燃烧,就像燃料是产品最不想要的选择一样 - 可能是化石或生物源。首先,摇篮到门的系统边界对于许多行业参与者来说是关键,因为他们需要将其产品的性能告知后续价值链参与者,以便将其包括在以后的评估中。由于0/0方法仅在EOL中显示出基于生物的材料的好处(排放量不会导致气候变化),因此,生物产物不能以许多报告格式显示出好处。第二,从系统的角度来看,这更重要,0/0会计方法没有提供任何将碳嵌入循环中的碳的动力。通过回收,CCU或CCS留在技术界面的碳的用途与焚化,损害级联使用和循环经济原则的方式相同。此外,-1/+1方法在评估的所有阶段都遵循碳的实际物理流动。这是-1/+1方法的关键优势,它允许在产品生命周期中沿碳流的透明度更高。通过包括排放和吸收,它符合“污染者付费”原则,这是欧盟环境政策的指导原则之一。如果根本没有显示排放,则由于0/0方法是这种情况,也没有激励措施避免排放 - 这也意味着要过渡到循环经济的激励措施较少,避免在产品末生命的终止。-1/+1方法有助于正确评估包括回收和CCU在内的生命周期,这使其非常有价值,并且支持众多高级欧盟政策优先级。在这种情况下,在绝大多数LCA标准中已经建立了-1/+1方法是合适的。非常建议PEF与这些其他标准保持一致。应该提到的是,在其他标准中,规定还应单独声明生物碳的摄取,而不仅仅是碳足迹结果中的负因素。通常,这是LCA从业者和行业的正确做到的,这是一个缺点。化石温室气体排放和拆卸应包括在CFP或部分CFP
抽象背景创伤后脑积水(PTH)是颅脑外伤后减压颅骨切除术(DC)后发病率的重要原因(TBI)。早期诊断和治疗PTH可以防止从TBI中康复的患者进一步的神经系统妥协。目的本研究的目的是评估经过DC后出现脑积水的患者的比例,并确定与PTH相关的因素,在接受TBI DC的患者中需要手术治疗的患者。在Trivandrum医学院医院的创伤神经外科医院的创伤神经外科部门的患者的方法数据被预期收集。结果总共研究了48例接受DC的患者。六(12.5%)患者出现了PTH。患者分为两组:PTH(患有脑积水的患者)和非PTH(未发展脑积水的患者)。年龄,性别,损伤方式,伤害严重程度和术前放射学发现与PTH的发展无关。发现颅骨切除术距离与小于2.5 cm的中线的距离在统计学上是显着的。在PTH和非PTH组之间的结果中没有发现统计差异。结论颅骨切除术和较高的极限太接近中线可能会使接受直流的患者易于发育。因此,我们建议在距中线大于25毫米的高极限上执行宽DC。
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单,低维模型产生了许多不同的还原技术(参见Benner等人。[1],Rowley和Dawson [2],Ghadami和Epureanu [3],Brunton等。[4],Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论)。在这里,我们专注于这些方法之一的扩展,频谱亚算物(SSM)还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义,主要SSM是最平稳的不变流形,与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切,并且具有相同的尺寸。因此,SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8,9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式(NNM)的最初思想。[10](有关最近的评论,请参见Mikhlin和Avramov [11])。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间,SSM在自主和非自治系统中的存在,唯一性和持久性已得到证明(Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13])。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹,因此其内部动力学是一种理想的,数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
批判性计划和地理文献长期以来一直研究了人们的动态,地点和力量的动力,并由公民 - 国家关系,尤其是在新自由主义政治经济的条件下塑造的(参见Peck&Tickell,2002年;桑利,1991年)。在这一更广泛的传统中,本文反映了关注志愿主义地理的增长(Deverteuil等,2020; Fyfe&Milligan,2003),以及在新自由主义政策空间中志愿者的经验(例如,Higgins&Larner,2017年,2017年; Newman,2014年; Williams,2014年。英格兰地方主义和邻里计划(NP)制定的空间和机构恢复一直是国家地理 - 公民关系的重点(Clarke,2013; Sturzaker&Gordon,2017; Wills,2016a,2016a,2016b),2016b,2016b),以及社区政府的概念(Davoudi&Madanip),2013年2月2日,2013年,2013年,2013年,2013年,2013年; Wargent,2021)。这些都强调了英国政府对个人公民为“自由”代理人的期望日益增长的期望,自愿他们的时间和精力来服务政治工作以实现国家目标。正如我们所描绘的,所提供的术语正在帮助维持工作新自由主义的模拟。
1生物化学实验室,爱尔兰都柏林圣詹姆斯医院生物化学系; 2爱尔兰都柏林三一学院医学院临床生物化学部门; 3新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院; 4英国邓迪市邓迪大学,邓迪大学医院和医学院; 5新加坡新加坡综合医院呼吸道医学系; 6马来西亚吉隆坡马来亚大学医学院医学系; 7新加坡Tan Tock Seng医院呼吸道医学系; 8新加坡樟宜综合医院呼吸道医学系; 9雅典雅典雅典,希腊雅典胸部疾病综合医院第五呼吸医学系; 10澳大利亚悉尼生命科学学院,百年学院和悉尼科技大学炎症中心;澳大利亚悉尼; 11呼吸单元和囊性纤维化中心,基金会IRCCS CA'Granda Ospedale Maggiore Policlinico,意大利米兰; 12意大利米兰米兰大学病理生理学与移植系; 13意大利米兰人类大学生物医学科学系;和14 IRCCS Humanitas Research Hospital,呼吸单元,Rozzano,米兰,意大利
伽玛上方的中子阈值实验制备:用于改善光子和阿尔法诱导反应的高精度横截面测量结果的略微升级和准备性实验,并进行197AU
A. 选择最适合放置老虎雕塑的城镇区域 B. 考虑如何解决老虎雕塑的问题 C. 准备一份有关老虎雕塑事故的报告 1.3.–1.6. 事故分类:A, B, C 等 D. 文本第 3 句(1.3.–1.6. 节) 1.3. 奥黛丽决定在 A. 幼年时期徒步穿越阿巴拉契亚小径。 B. 读完一本特定的书之后。 C. 在她背部受重伤之前。 D. 当家人谈论徒步旅行时。 1.4. 在路上,奥黛丽和她的朋友 A. 与另一位徒步旅行者一起走完了路的最后一段。 B. 在社交媒体上与他们的粉丝保持联系。 C. 所有时间都独自度过。 D. 得到了一张阿巴拉契亚山脉的地图。 1.5在准备下一次徒步时,奥黛丽将 A. 在日常训练中增加游泳训练。B. 在冬季徒步部分路段。C. 在教练的指导下锻炼。D. 参加马拉松比赛。1.6. 在回答最后一个问题时,奥黛丽 A. 警告听众不要在长途徒步中携带劣质装备。B. 强调经验在长途徒步中的作用。C. 鼓励听众结伴徒步长途路线。D. 为想要徒步长途路线的人提供建议。
线性高斯探索性工具(例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA))广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性,因此对于非常高维的问题,它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典,然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的,其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中,我们提出了一种替代方法,可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型,该模型将特征稀疏性和词典大小分离,从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA),能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似,这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明,aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征,或者在应用于自动编码器分析时
冠状动脉灌注[1]。值得注意的是,先前的研究表明,RVHF是HF结果不佳的最重要预测指标[2,3]。葡萄糖共转移蛋白2型抑制剂(SGL-T2I)通过防止肾脏近端小管中的钠和葡萄糖重吸收来作用[4,5]。这一过程间接影响了许多途径,从而导致体内各种后果,包括减少血管炎症,活性氧的产生以及通过降低血管僵硬度改善的内皮功能[1,2]。近年来,已经进行了随机对照研究,以研究SGLT2I对HF患者的影响[2,6]。这些研究发现SGLT2I患有和患有糖尿病的HF患者的心血管死亡率较低,全因死亡率和ho型。另一方面,很少有研究检查了SGLT2I对RV功能的影响。一些研究表明SGLT2I对RV功能有利,但其他研究并未显示出实质性的发现[1,6,7]。因此,该荟萃分析的目的是研究SGLT2I是否可能对RV功能有任何影响。