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机构投资者，气候政策风险和指示创新
Marie-Theres von Schickfus Ifo Institute - 慕尼黑大学慕尼黑大学莱布尼兹经济研究所，慕尼黑大学Poschingerstr。5 81679，德国慕尼黑vonschickfus@ifo.de *我感谢LMU -IFO经济学和商业数据中心（EBDC）团队和LMU财务和银行业的数据访问和支持。Julius Berger，Konrad Bierl和Patrick Hoffmann提供了宝贵的研究帮助。 这项研究的一部分是在访问伦敦经济学院的格兰瑟姆气候变化和环境研究所时进行的，我感谢他们的款待和德国学术交流服务（DAAD）的资金。 我还要感谢Stefano Ramelli，Suphi Sen，Feodora Teti，Martin Watzinger和Markus Zimmer以及UZH年轻的气候金融研究员研讨会的参与者，慕尼黑创新研讨会，EEA 2020年EEA 2020年Virtual Congress，Grasfi Phd Day，Grasfi Phd Day和VFS年度国会的言论。 来自德国教育和研究部的资金“预见”（授予号 01 LA 1811）非常感谢。Julius Berger，Konrad Bierl和Patrick Hoffmann提供了宝贵的研究帮助。这项研究的一部分是在访问伦敦经济学院的格兰瑟姆气候变化和环境研究所时进行的，我感谢他们的款待和德国学术交流服务（DAAD）的资金。我还要感谢Stefano Ramelli，Suphi Sen，Feodora Teti，Martin Watzinger和Markus Zimmer以及UZH年轻的气候金融研究员研讨会的参与者，慕尼黑创新研讨会，EEA 2020年EEA 2020年Virtual Congress，Grasfi Phd Day，Grasfi Phd Day和VFS年度国会的言论。来自德国教育和研究部的资金“预见”（授予号01 LA 1811）非常感谢。
外国投资控制制度到达远处并击中了
2024看到了NSIA下的第一个上诉的结论。法院在做出与国家安全有关的决定时认可了政府的广泛酌处权。它还确认，即使这会造成财务损失，当事方也不能补偿遵守补救措施的费用。该裁决并没有阻止其他上诉 - FTDI控股公司正在挑战政府的决定，要求其出售其在苏格兰半导体公司中的股份（尽管为了遵守政府在国家安全审查中的酌处权，法院拒绝了申请，以中止政府的撤离令，等待上诉的结果）。
金融和投资决策中的人工智能
和财务管理，他是NBS Northern商学院 - 应用科学大学和计划总监M.Sc.的财务和副局长研究教授 控制和金融。 他还是MGRP管理小组Röser博士和合作伙伴的合伙人。 作者要感谢IUCF的学生助理Maximilian Kalk的友好支持。 特别感谢Dott.ssa。 Anna Bertini，ISTITUTO Superiore Di Sanita的研究人员，她的最有价值的评论。和财务管理，他是NBS Northern商学院 - 应用科学大学和计划总监M.Sc.的财务和副局长研究教授控制和金融。他还是MGRP管理小组Röser博士和合作伙伴的合伙人。作者要感谢IUCF的学生助理Maximilian Kalk的友好支持。特别感谢Dott.ssa。Anna Bertini，ISTITUTO Superiore Di Sanita的研究人员，她的最有价值的评论。
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
setm-investor-presentation.pdf
1来源：能源部劳伦斯·伯克利国家实验室，2024年美国数据中心能源使用报告； https：// eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/2024-12/lbnl-2024-united-states-states-data-center-energy-energy-usage-usage-report.pdf 2资料来源：S＆P全球董事长全球董事长Daniel Yergin Squawkbox访谈； https://x.com/centrus_energy/status/1777405352171934089 3来源：JLL，“数据中心2024 Global Outlook”； https://www.us.jll.com/en/trends-and-insights/research/research/data-center-outlook 4来源：业务内部人士，“数据中心由于人工智能繁荣，造成肥料，吸收能源和改变美国的农村地区而萌芽了”； https://www.businessinsider.com/ai-data-energy-centers-water-energy-land-2023-10 5来源：华尔街日报，“ AI-Ready Data Centers已准备好快速增长，”
使用PCM复合材料的锂离子电池的被动热管理系统：实验和数值研究
摘要 - 本文专用于在锂离子电池单元的规模上使用PCM金属泡沫复合材料设计最佳热管理系统。研究了PCM和PCM金属泡沫复合材料吸收由锂离子细胞产生的热量的能力，开发了数学和数值模型。该建模基于从CERTES实验室中开发的新实验测试工作台进行的表征实验收集的数据。为了表征锂离子细胞的热行为，开发的二维数值模型集成了Brinkmann-Forchheimer扩展的Darcy方程，焓孔隙率法和二元能量方程。数值研究是通过耦合MATLAB和COMSOL多物理学进行的。结果表明，添加铝泡沫可以对细胞进行更有效的热管理。优化研究表明，低估厚度（所需的PCM质量）会导致极端温度。还发现，额外的PCM添加对细胞表面温度没有很大影响。
使用UTAUT2
生成人工智能（GAI）技术正在高等教育中获得吸引力，提供了潜在的好处，例如个性化学习支持和提高生产力。但是，成功的集成需要了解影响学生采用这些新兴工具的因素。这项研究调查了塑造高等教育学生通过统一接受和使用技术2框架的镜头采用GAI的决定因素。数据是从Pyatigorsk州立大学的学生那里收集的，并使用结构方程建模进行了分析。这些发现揭示了习惯（HB）是学生在学生中采用GAI的最有影响力的预测指标，其次是预期绩效。享乐动机，社会影响力（SI）和价格价值积极影响行为意图（BI）使用这些技术。令人惊讶的是，促进条件（FC）对BI表现出负面影响，这表明支持系统中的潜在差距。该研究在推动采用的基本因素上没有明显的性别差异。根据结果，提供了有关促进HB形成，交流福利，增强享乐主义呼吁，杠杆SI，解决价格问题和加强FC的建议。潜在的局限性包括数据的横截面性质，地理限制，对自我报告的措施的依赖以及缺乏对个体差异作为主持人的考虑。这项研究有助于在教育环境中对GAI采用的知识不断提高，从而提供了见解，以指导高等教育机构负责任地整合这些创新工具，同时满足学生需求并促进改进的学习成果。