一般信息 ................................... 1-1 乙醇• 1-1 物理性质 i i i i i i i ii ii, i_i i_ii _ii 1-1 化学性质 ................................ 1-2 生理效应 ................................ 1-2 糠醇 ................................ 1-2 物理性质. ................................ 1-2 化学性质 ................................ 1-3 生理效应 ................................ 1-3 无水氨 ................................ 1-3 物理性质 ................................ 1-3 化学性质 ................................ 1-4 生理效应 ................................ 1-4 苯胺 ................................ 1-4 物理性质 ................................ 1-4 化学性质 .................................. 1-5 生理效应 .................................. 1-5 环氧乙烷 ................................ 1-6 物理性质 ................................ 1-6 化学性质 ................................ 1-7 生理效应 .................................. 1-7 液氟 ................................ 1-7 物理性质 ................................ 1-7 化学性质 ................................ 1-8 生理效应 .................................. 1-8 肼 ................................ 1-9 物理性质 ................................ 1-9 化学性质 ................................ 1-9 生理效应 .................................. 1-10 碳氢化合物 ................................ 1-10 物理性质 ................................ 1-10化学性质.................
环境。直接研究授权的行使包括构建已开展的工作并提出一个可能阐明尚未解答的问题的研究项目。就活动的主题而言,很明显,金属及其在环境分区之间的转移(或动态)问题是我工作的核心。在使用同位素地球化学(与其他技术相结合)16年后,我仍然相信这种方法提供了通过其他方式难以获得的有价值的信息。要确信这一点,只需看看越来越多的介绍同位素测量(尤其是铅的同位素测量)的出版物就足够了;分析技术的出现促进了爆炸,这些技术比古老的 TIMS 更便宜、更快……而论文年份致力于研究沉积信息、地表水和大气颗粒,以了解这些区室之间的传输在埃罗省 (Etang de Thau),论文后期的时间主要致力于土壤、泥炭地和地衣等生物蓄积物的研究,松针或鱼,涉足与考古学直接相关的领域。然而,正是由于方法的多学科性和多样性,这些困难才得以克服,特别是当涉及到相互作用极其复杂、几乎无限的自然环境时。但这个问题最终真的那么重要吗?这需要土壤学、成岩作用、考古学、沉积学、古植物学、形态古生物学、生物学、生态毒理学、兽医学、海洋学、地貌学、化学、放射化学、磁学、数学建模等各个领域的先进知识......不用说,如果我有一些基础知识可以让我或多或少有效地与作为这些学科的专家,我还远未掌握所有的微妙之处和具体知识。在本文档的其余部分中,读者通常很难确定我自己的贡献,因为所提出的研究中不同参与者之间的相互作用非常接近。
摘要:本文献综述介绍了经济学和金融学领域近期的实证文献,重点关注气候变化相关风险如何影响银行,尤其强调微观经济证据。实证估计值的比较表明,通过银行贷款和债券利差以及贷款供应的变化来评估,银行和债券市场对气候变化相关风险的认知有限。事实上,对于贷款和债券利差,大多数从银行和债券市场获得的气候变化影响估值低于50个基点。相比之下,股票市场的研究记录了更为显著的反应。在房地产市场,有证据表明价格效应,尤其是与海平面上升相关的洪水风险。然而,一些研究表明气候风险可能被低估。我们注意到与适应潜力的测量、灾害和响应的非线性变化以及跨研究、市场和银行投资组合的影响汇总相关的挑战。
摘要:心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中,主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图(ECG)数据的全面数据库,特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中,重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机(SVM),逻辑回归(LR)和随机森林(RF)。使用真正的患者心电图(ECG)记录进行了分析,这在临床环境中是一种更现实的情况,在临床环境中,ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能:准确性,精度,召回和F1得分。彻底实验后,结果强调,随机森林(RF)分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻,表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
摘要 - 物联网(IOT)是可再生能源研究的重要途径,尤其是在增强风车性能,降低风能成本以及减轻风能风险的方面。本文集中于利用物联网评估风能和太阳能以及估计模块寿命。物联网已改进了评估方法,监视精度和产品测试,绿色能源中的电力网络可靠性和库存管理影响。预测绿色能源输出至关重要,但由于风速爆发而具有挑战性。机器学习(ML)技术用于预测基于风能的电力输出,并对预测方法进行比较评估。物联网技术和算法可实现能源消耗预测,得出更准确的预测和较低的均方根误差(RMSE)。准确的气象预测至关重要,在绿色能源部门中,需要对真实风力发电机数据进行预测模型。该研究旨在开发用于精确预测的技术,重点是针对光伏系统的全面风预测算法。各种ML技术和绿色能源预测软件在这项工作中的准确性评估。
与TEMPUS XF或XF+(105或523基因,液体活检)和Tempus XT(648个基因,具有匹配的Buffy Coat匹配的固体肿瘤)NGS NGS测定法对晚期泛体肿瘤样品进行测序。在90天内收集样品。在固体组织和体细胞变体中检测到的躯体变异符合正态分布,并将落入两个标准偏差内的变异等位基因级分(VAF)作为相应液体活检中的选定生物标志物,以计算每个样品的肿瘤 - 信息CTDNA TF。
针对摄像机-LLM系统的域适应技术DOCAS AKINYELE,GODWIN OLAOYE日期:2024摘要:将来自相机的视觉数据与语言模型集成的视觉数据的摄像机模型(摄像头)对于各种应用至关重要,包括各种应用,包括实时图像字幕字幕,对象识别,对象识别,互动AI II系统。但是,这些系统通常由于域的变化而面临挑战 - 相机硬件的差异,环境条件和语言上下文变化。域适应技术通过使模型能够在培训和部署环境方面有效地跨不同领域执行,以解决此问题。本文探讨了与摄像机-LLM系统相关的关键领域适应技术。它涵盖了数据增强,功能一致性,对抗性训练,转移学习和生成模型。此外,它研究了这些技术如何减轻相机数据中变异性的影响并改善视觉输入和语言生成之间的交叉形态对齐。本文还讨论了诸如实时字幕,对象检测和AR/VR等应用程序,以及评估适应性绩效的评估指标。未来的方向指向多域适应性,自适应学习技术和人类在循环系统中。这些进步有望为真实应用程序提供更健壮和广义的摄像头系统。简介摄像机模型(摄像机-LLM)系统代表了视觉感知和自然语言理解的集成方面的重大进步。通过将通过相机捕获的图像数据与复杂的语言模型相结合,这些系统可实现一系列应用程序,从实时图像字幕和对象检测到交互式AI和增强现实体验。随着人工智能的能力继续增长,可以在各种环境中无缝运行的强大摄像头系统的需求变得越来越重要。
截至 2020 年 12 月 31 日和 2019 年 12 月 31 日止年度的 Cosan Limited(Cosan 和 Cosan Logística 的前母公司)的合并财务报表。合并前,Cosan Limited 是 Cosan Limited、Cosan S.A.、Cosan Logística 及其各自子公司组成的集团或“Cosan 集团”的母公司。将 Cosan Limited 的股份换成 Cosan S.A. 的股份,以及 Cosan S.A. 因合并而成为我们集团的唯一控股公司,其综合效果是,在财务呈现方面,Cosan Limited 就像更名为 Cosan S.A. 一样,除了某些非控股权益金额外,没有其他变化。由于合并于 2021 年 1 月 22 日才获得批准,并于 2021 年 3 月完成,因此,就截至 2020 年 12 月 31 日财政年度的本年度报告而言,我们认为,作为 Cosan 集团的前身实体,Cosan Limited 的合并财务报表的呈现为投资者提供了有关合并前后 Cosan 集团的必要财务信息。因此,我们在本年度报告中纳入了 Cosan Limited 及其子公司截至 2020 年 12 月 31 日和 2019 年 12 月 31 日以及截至 2020 年 12 月 31 日和 2019 年 12 月 31 日年度的合并财务报表,因为这些合并财务信息反映了 Cosan 集团在合并前所有期间的经营成果和财务状况,并将
