XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemimple
182简介催化活动...
用碳纳米颗粒催化的石油碳氢化合物的液相有氧氧化集中在多组分石油原料的合理加工上的实际实用性。使用含金属的碳纳米结构作为催化剂，可以在最现代的绑带中考虑已知的氧化过程，并同时提出了有关动力学和过程机制的相关问题。本文描述了在存在含铁的多壁碳纳米管FE@MWCNT的情况下，柴油燃料石蜡 - 萘型的正式动力学定期。工作的目的是确定催化剂的活性及其作用机理。在80°C下进行反应，在该反应下，已知氢过氧化物的热分解几乎不存在，并且反应不会引发。诱导期，动力学曲线的曲线和氧气吸收率是催化剂活性的标准。结果表明，Fe@MWCNT添加剂具有提高柴油分数有氧氧化速率的显着能力。一般的石油级催化氧化方案，其中提出了纳米碳载体上的催化剂降低C-H键的解离能，并激活水氧化物将水氧化物分解为活性活性反应性颗粒。
行业的绿色过渡
行业的绿色转变在满足《巴黎协定目标》中起着至关重要的作用。过渡策略应在能源效率，电气化和可再生能源之间整合平衡。的重点应放在使行业能够在可变可再生能源的整合和利用过多热量所需的扇区耦合中发挥积极作用。欧盟委员会的净零排放方案（例如欧盟1.5的核能“所有人”中的清洁星球”中的技术是基于自上而下的方法，具有过度投资，盲目投资，无关紧要的一般泛工业投资和不切实际的抗议率的风险。本文介绍了七个指导原则和一个免费软件工具，即行业计划，以打开行业的“黑匣子”，量化此类策略并将其应用于EU-27 +英国。该工具使用户能够通过实施最佳的可用技术，创新的措施和技术，电气化，转向基于氢的过程以及过量的热量利用来进行针对国家特定的，特定部门或汇总的欧洲对气候缓解措施的分析。此外，可以分析反对燃料，电力和技术价格波动的弹性，以阐明地缘政治或供应链问题。指导原则方法和行业计划工具的结合可确定至少30％的短期可行最终需求需求节省和可能的完全脱碳，并为行业提供100％可再生能源供应。
环境科学与政策
尽管气候变化通常被理解为集体行动和市场问题，但我们将其视为计划和协调的问题。长期计划对于促进结构性变化是必要的，这将是必要的，以保持巴黎协议的温度目标。通过鼓励各州制定长期的气候战略，《巴黎协定》邀请各国将预期治理变成国际治理工具。在本文中，我们探讨了这些策略如何描述各国的气候计划以及政府官员对实现这些策略的潜力的影响。使用混合方法，我们探讨了1）通过将主题建模分析应用于50个文档； 2）在四个主要发射器的国内政策专业人士中对内容和挑战的看法。我们的结果表明，这些策略缺乏有关如何实现脱碳途径的详细讨论，以及谁负责对长期目标的侵犯。而不是作为转向工具，这些策略是由情景规划主导的，并且缺乏对政治问题的关注。综上所述，我们认为策略在呈现出低排放开发的未来可能性的方式上是有限的。为了使它们在转向长期脱碳方面更有效，需要对可能出现的潜在冲突，障碍和绊脚石进行更多关注。
评估基于自然的解决方案应对自然灾害效果的监测方法概述
滑坡，可以通过使用适当的技术和设置（例如空间和时间分辨率）监测其位移来提供 NBS 有效性的证据。但是，在实施一个或多个 NBS 后，位移监测证明滑坡活动减少，则必须将其与缓解措施的效果联系起来，同时排除滑坡原因和触发因素的其他潜在影响（例如减少 HM 强迫）。● 已经实施了一些方法和仪器来监测 NBS 对风暴潮和海岸侵蚀的影响。然而，这些方法和仪器的分辨率和地理分布有限，无法反映 NBS 对风暴潮和海岸侵蚀的影响和益处的多样性。● 地球观测卫星提供了许多可能性，可以向农民、研究人员、应急管理人员或决策者解释 NBS 干预前后的情景。尽管过于复杂且需要高水平的专业知识，但它们具有良好的天气覆盖范围和空间分辨率，可以监测 HMR 受影响区域的范围和 NBS 的性能。与现场收集的信息相比，它还委托对 HMH 进行永久记录。此外，在电磁频谱的可见光、微波、热和红外部分工作的被动和主动传感器可以经济地提供有关 HMH 受影响区域和实施 NBS 有效性的必要详细信息。● 在整个科学数据库中，没有国际公认的
应用能源 - IRIS Re.Public@polimi.it
能源社区正成为脱碳进程中的关键主题，因为它们可以同时保证经济、环境和社会效益。本文开发了一种实施线性自下而上优化模型的综合方法，以解决能源社区的这些方面：（i）调度和最佳技术组合的定义；（ii）需求侧管理的作用评估；（iii）定义一种原创且公平的方法来在参与者之间分配利益，并定义一个公平指数来比较不同的商业模式。通过实施意大利监管框架定义和成本，将开发的方法应用于一个说明性案例研究。结果突出了需求侧管理和能源社区的能源社区组成如何影响整体投资：一个具有异质组成且具有 20% 灵活负载的案例研究表明，与没有需求侧管理的情况相比，光伏容量减少了 13%，存储系统容量减少了 93%。更同质化案例研究的可再生能源消耗量减少了约 20% - 33%，账单节省了约 30%。这些结果也影响了每个参与者的贡献，这为引入公平分配方法奠定了基础。从而导致利益分配不同且更合理，以保证每个人都获得最公平的经济回报。此外，还引入了公平指数来评估其他商业模式在公平分配方面的一致性。
使用AI
摘要：本观点论文提供了对医疗保健中人工智能（AI）的全面检查，重点是其对临床实践，决策和医师患者关系的变革性影响。通过将证据，研究和现实世界中的见解整合在一起，它对AI的能力和局限性提供了平衡的分析，强调了其在简化行政过程，增强患者护理以及减少医师倦怠的同时，在维持以人为中心的医学方法的同时。该研究强调了AI增加临床决策并改善患者相互作用的能力，但它也突出了AI在不同医疗机构中的可变影响。强调需要特定于上下文的适应以及将AI技术仔细整合到现有的医疗保健工作流程中，以最大程度地提高收益并最大程度地减少意想不到的后果。非常关注AI对医疗保健专业人员的角色和能力的影响。AI的出现需要在数据素养和技术使用方面具有新的技能，从而促使教育课程转移到数字健康和AI培训中。道德考虑是讨论的关键方面。本文探讨了数据隐私问题，算法偏见和确保公平获得AI驱动的医疗保健所带来的挑战。它倡导开发全面的道德框架和正在进行的研究，以指导AI在医疗保健中的负责使用。关键字：人工智能，医疗保健转型，AI集成策略最终提倡在医疗保健领域采用AI的平衡方法，强调了正在进行的研究的重要性，战略意识以及人类专业知识与AI技术的协同组合，以实现最佳患者护理。
所有的谈话和（否）行动？丹麦两个领先者市政当局的可再生能源过渡的合作实施
市政当局在过渡到气候中性和100％可再生能源系统方面起着关键作用。尽管正在制定替代能源系统模型，可行性分析和战略能源计划，但Munici Propities缺乏实施计划所需的专业，资金，权威或政治需求。通过跨部门网络的协作设计和能源计划实施可以帮助克服其中一些障碍。但是，几乎没有经验证据表明，如何在永久性治理网络中如何将协作及其在制度化中进行制度化，从而导致人们认为协作是“所有的谈话，也没有行动”。本文介绍了丹麦的两个市政能源治理网络的比较案例研究，并提供了两种不同的机构设计：RingkØBing-Skjern和公共 - 私人网络行政组织项目零是Nderborg的Nderborg的公共 - 私人网络行政组织项目零，市政当时是该市政府作为合伙人。发现机构设计影响了动员私人资金，获得市政资源和政治控制程度的能力。此外，它对能源计划的设计和评估，其产出和成果以及对实施的责任感有重要的后果。结果，RingkøBing-Skjern在可再生能源安装方面取得了更大的成功，而Sønderborg在提高工业能源效率和行业耦合方面取得了更大的成功。可以得出结论，最终需要将两种方法组合起来，以开发依赖100％可再生能源，能源效率和行业耦合的智能能源系统。
第 1 届 DART 2030 行动计划
抗生素耐药性 (AMR) 1 对健康和经济的影响对德国和世界各国都构成了巨大挑战。据估计，2019 年共有 127 万人死于抗生素耐药性。世界卫生组织 (WHO) 于 2015 年通过的《抗生素耐药性全球行动计划》呼吁各成员国制定自己的国家行动计划。对于德国来说，抗击抗生素耐药性所需的措施已整合到德国抗生素耐药性战略 (DART) 中。该战略的总体目标是降低抗生素耐药性，从而保持抗生素的有效性。现行的德国抗生素耐药性战略——DART 2030——于 2023 年 4 月由联邦内阁通过。考虑到“同一个健康”方法，该战略列出了到 2030 年在人类和兽医学、农业、环境、教育和研究以及国际合作等所有领域抗击抗生素耐药性的战略目标。作为 DART 2030 的补充，本行动计划列出了为实现该战略目标而在不同行动领域实施的初步优先措施。附件 1 概述了计划的活动、各自的目标和目的以及所涉及的部门（人类或兽医、农业、食品和环境）。该行动计划将在 2026 年接受评估和修订。在需要分步实施的领域可能需要修订。该行动计划还将实施德国在欧盟和欧盟同意的措施
生物医学信号处理和控制 - WRAP：华威
使用症状/体征检测呼吸系统疾病的人工智能 (AI) 系统可能会改善诊断，尤其是在资源有限的环境中。此类 AI 系统的异质性导致需要持续分析性能以指导未来的研究。本系统文献综述旨在研究使用机器学习 (ML) 根据症状和体征检测肺炎的诊断 AI 系统的性能和报告，并就设计和实施预测 ML 算法的最佳实践提供建议。本文遵循 PRISMA 协议进行，通过搜索 PubMed、Scopus 和 Ovid SP 数据库（上次搜索时间为 2021 年 5 月 5 日）确定了 876 篇文章。为了纳入，研究必须使用 AI 将临床诊断的肺炎与对照或其他疾病区分开来。使用 STARD 2015 工具评估偏倚风险。从 16 项纳入研究中提取了有关研究特征、ML 模型特征、参考测试、研究人群、准确度测量和伦理方面的信息。所有纳入的研究在研究设计、诊断设置、研究人群和 ML 算法方面都存在高度异质性。研究报告在方法和结果方面的质量很低。围绕 AI 算法的设计和实施的伦理问题没有得到很好的探索。虽然没有在所有研究中使用单一的性能指标，但大多数研究报告的准确度超过 90%。有强有力的证据支持进一步研究 ML，以便根据易于识别的症状和体征自动检测肺炎。为了帮助提高未来研究的有效性，根据本研究的结果提供了设计和实施 AI 工具的建议。
碳农业合同的激励机制
尽管兴趣越来越大，但仍然缺乏有关碳农业计划的有效设计和培养的全面知识。这些方案必须有效地实现更高的碳屏幕表演，激励农民，并增加农民参与全球碳市场。我们的研究系统地审查，描述和地图可用的证据与碳农业合同有关，以评估碳农业的不同激励机制。我们对从各个数据库中提取的文章进行了系统的映射审查，该文章采用环境证据方法的协作。我们入围52篇文章，并分析了大约40个全球案例研究，确定了碳农业合同的三种主要激励机制，即基于结果，基于动作和混合付款。我们研究了这些激励机制是如何设计的，除了相关的付款类型，监视方法和实施障碍外。基于结果的付款包括严格的监控，可以通过拍卖，碳信用额，产品标签或证书来实施。基于行动的付款更简单，对农民的监控要求较低，可以预先支付或在合同实施后支付。混合支付结合了两种技术，为农民提供低风险和保证的付款以及明确的环境缓解影响。基于结果的和混合付款激励农民创新以实现环境目标，同时也将其连接到碳市场。开发成功的碳农业项目的主要挑战包括缺乏永久性，非依恋性以及缺乏严格的监测，报告和验证标准，所有这些都会影响农民的激励措施。这项研究确定可以通过分析从以前的经验中学到的教训来提高碳农业合同设计和效率。通过检查和改善定义不同激励机制的属性，农民可以更好地促进参加碳农业计划，并从增加进入碳市场的机会中受益，从而有可能将农业转变为可行的气候行动工具。