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欧洲电池产业蓝图
缩略词 5 执行摘要 6 当地存在巨大潜力 6 在岸生产带来巨大好处 9 但这并不容易 10 主要建议 11 1. 简介 13 2. 美国 IRA 生效一年后欧洲的电池价值链 13 2.1 电池超级工厂 13 2.1.1 电池计划一年后到期 16 2.2 正极活性材料与前驱体 19 2.2.1 前驱体 22 2.3 锂精炼 23 2.4 镍和钴精炼 25 2.5 锰精炼 27 2.6 电池回收 28 3. 欧洲在岸生产的气候效益 32 3.1 电池 32 3.2 正极活性材料 33 3.3 氢氧化锂 34 3.4 硫酸镍 35 3.5 锰硫酸盐 36 3.6 整体气候效益 37 4. 欧洲成功道路上的挑战 38 4.1 原材料的可用性 38 4.2 技术与创新 40 4.2.1 正极活性材料的生产 40 4.2.2 原材料精炼 41 4.2.3 电池回收 44 4.3 技能与专业知识 45 4.3.1 案例研究：法国的电池回收 49 4.4 资金 51 5. 欧洲产业战略蓝图 53 5.1 欧洲具有潜力 53 5.2 欧洲如何实现这一目标？ 55 5.3 T&E 的产业战略蓝图（建议） 56 明确的政策 56 欧盟制造 57 资金 58 构建供应链 59 可持续地完成所有工作 60 附件 1：欧洲超级工厂的风险评估 61 附件 2：方法论 62 1. 电池需求 62
认知增强蓝图（BDNF 指南）
● 提高 BDNF 水平的最佳持续时间：长时间（约 40 分钟）中强度至高强度运动（至少达到最大心率的 65%）对年轻健康男性的 BDNF 水平影响最大，比运动前高出近三分之一。然而，在大多数研究中，30 分钟的运动相对常见，似乎足以引起持续（24 小时）的记忆力改善。● 短期飙升，长期影响：运动后 BDNF 水平的上升是短暂的，通常在运动后不到一小时。然而，长期影响是相当大的，动物研究表明，运动会增加大脑中的神经发生。 ● 高强度骑行比长时间骑行更能增加 BDNF：六分钟高强度骑行间隔（6 个 40 秒间隔，100% VO2 峰值）使循环 BDNF 的每个指标比长时间低强度骑行（90 分钟，25% VO2 峰值）增加四到五倍。血浆衍生 BDNF 增加四到五倍与血浆乳酸增加六倍相关。● 增强老年人的血浆 BDNF 和脑容量：参加为期六个月的舞蹈课程后，老年人的脑容量在对记忆至关重要的区域增加，血浆 BDNF 水平显着上升。
国防高中内部规定 - RH-Terre
- 民法典 - 教育法典 - 国防法典 - 刑法典 - 刑事诉讼法典 - 公共卫生法典 - 1998 年 6 月 17 日第 98-468 号法律，关于预防和制止性犯罪以及保护未成年人 - 2011 年 11 月 30 日法令，关于制定教育法典第 R.511-13 条规定的协议标准条款 - 2019 年 8 月 22 日法令，关于国防高中的组织和运营 - 2006 年 12 月 28 日第 17693/DEF/CAB 号通函，关于国防部内禁烟 - 1998 年 10 月 2 日通函，关于打击校园暴力和加强伙伴关系 - 2019 年 8 月 25 日第 5333/DEF/DCSCA/SD_Métiers/FIN 指令2014 年，关于管理和组织管理委托给国防高中的私人财务资产的法令 - 2020 年 6 月 16 日第 2020-735 号法令，关于偿还嫁妆和伙食费以及对国防高中学生适用的制裁 - 文明和行为宪章 - 2018 年 5 月 22 日第 512343/ARM/RH-AT/RHFORM/BLMAF 号军事高中价值观和传统指令 - 2018 年 6 月 8 日第 3714/ARM/CAB/CM13 号通知，关于国防高中的“行为卓越计划” 国防高中是隶属于武装部队部的教育机构。陆军第一国防高中由陆军训练总指挥兼陆军人力资源总监副手负责指挥。军事高中由一名上校指挥，他是军团长兼机构负责人。校长协助他完成任务。督导由军人和借调到武装部队部的国民教育教师共同进行，并提供教学时间。在实施的教育项目中，父母仍然是孩子的第一任教育者。这就是为什么在军事高中，支持和学业成功的方法是基于教育团队（军事管理人员、督导员、教师）、家庭和学生之间的信任合作，以便高中成为年轻人全面发展的地方。家长与教育团队之间的对话旨在提供相互信息，寻求建设性交流，实现更好的相互理解，以便对孩子进行最佳监控。军事高中是体现共和国价值观的教学、教育和社区生活场所。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
暴露于伽马辐射的 3D 打印材料的拉伸强度
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