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模型室内环境质量法规与新规定一致
•第2（66）条中IEQ的新定义，根据该定义，IEQ的最小范围涉及热舒适度和通风/室内空气质量域。•最佳室内环境质量的新原理。在设定最低能源绩效要求时，第5条规定：“这些要求应考虑到最佳的室内环境质量，以避免可能的负面影响，例如通风不足……”。修订了第7条和第8条，针对新建筑物和现有建筑物的新建筑物和重大翻新压力，并指出应解决最佳室内环境质量问题。•第13条呼吁建立国家IEQ要求：“成员国应设定要求建筑物中实施足够的室内环境质量标准的要求，以维持健康的室内气候。”当EPC-S中提供了改进IEQ的建议时，可以转介这些要求，这是第19（5）条中的新规定。•第13条还要求新的非住宅ZEB必须配备IAQ监控和调节设备。•第19条要求能量性能证书包括改进IEQ的建议。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
光子响应性木质素片段基于可切换粘合剂
易于拆卸和可重复使用的粘合剂作为一次性粘合剂的替代品具有吸引力，可减少浪费并促进再利用，回收或什至升级选项。木质素是纸 - 羽状产业的第二大聚合物和副产品，用于设计一种新颖的，高度可调的可逆聚合物粘合剂。采用的方法是利用P-羟基霉素酸在这项工作中使用木质素氧化化合物合成的P-羟基霉素酸结构的α，β-不饱和酯部分的光子响应特性，并使用木质素氧化化合物合成并修饰以可耐可可逆的粘附切换。可逆性是通过紫外线的暴露来实现的，紫外线裂解最初由酯的α，β-不饱和键形成的共价环丁烷环，从而使材料变软并易于分离。可以通过弹性链接以提供重新功能来再次建立原始聚合物结构。引入了实验方法（DOE）方法的设计，以优化重要变量，以实现粘合剂的最佳剪切强度。各种结构方面的效果显示了满足财产要求的结构的高可调节性。可再生资源的聚合物粘合剂的设计策略，以及本工作中描述的结构 - 属性分析机制，可以实施以设计基于生物的新型和可重复使用的粘合剂。
通过划定降低木材导热率
在这项工作中，各种法国种类的木材都用文献中引用的方法（即碱性牛皮法和过氧化氢（H 2 O 2）漂白方法。拆除后，除了最初可用的大孔外，还创建了纳米孔。介孔结构增加了木材的总孔隙率，从而降低了其密度以及整个谷物的导热率。划定的木材作为未来的绝缘材料引起了极大的兴趣，具有出色的机械强度。法国是欧洲杨树的顶级生产者和出口商，因此，杨树具有最高的潜力，因为它的快速生长速度，低密度和低导热率，可以通过拆卸转化为热绝缘剂。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
博士学位论文提供可持续的多功能木质素生物 -
可持续的多功能木质素生物纤维复合材料由植物纤维制成和生物质衍生的，可修复的，可修复的可修复的可隔离的环氧性环氧聚合物的描述：重新纤维项目：重新纤维是由MarieSkłodowska-curie Actions（MSCA-DN）供应的博士网络（MARIE SKVODODOSKA-DN），该网络是由玛丽·斯科德（MarieSkłodowska-curie）竞争（MSCA-dn）的，瞄准了Bio-fibe to to to to to可再生，可回收的木材和植物纤维材料。重新纤维将在绿色/木质素化学，新的生物基材料和环境系统科学的学科中培训11个博士候选者（DC）。DC将建立在重新纤维联盟中生成的开创性发现的基础上，以便能够开发具有与化石基于化石的同类产品相同的完全可回收功能生物基的复合材料。他们将获得能力，不仅在突破性的科学领域，而且在跨学科和人际交往能力中。此外，他们将通过参与借调来扩大网络并获得经验（研究留在学术或工业合作伙伴的地点）。最后，DCS将通过开发在线研究和培训工具来学习最佳实践，从而使他们能够在学术和工业领域进行合作和协作。重纤维培训将为DCS作为未来领导者的就业能力做出贡献，同时支持欧洲的绿色过渡和可持续的循环经济。博士职位的描述：此博士学位论文提供是重新纤维项目（DC9）的一部分。特别是，UMLP有助于基于纤维素该项目的主要野心是使用可回收的木质素衍生的环氧树脂，聚氨酯以及植物纤维增强（黄素和大麻），开发高强度，轻巧，完全生物的基于生物的可回收复合材料。主要目标是：（1）发展植物纤维增强木质素衍生的环氧聚合物复合材料，适合于结构和多功能应用（建筑和运输部门）（2）评估其水分敏感性和耐用性（2），以通过实验和数字对植物的影响来评估其水分敏感性和耐用性（3）聚合物，以及损害的引发和传播（4），以评估其可回收性和再生复合材料的性能。（5）调查最有前途的植物复合材料的工业可行性关键词：植物纤维复合材料，木质素衍生的可回收聚合物，托管机构的耐用性描述：UMLP大学：UMLP大学：UMLP University玛丽·玛丽（UMLP）大学（UMLP）是法国大学，是一所实验性公共机构（EPE）的法国大学，在12月1日。自2025年1月1日起，它取代了Franche-Comté大学（https://www.univ-fcomte.fr/）和大学bourgogne-franche-comté大学（https://wwwwww.ubfc.fr/en/），在他们的学术和研究中构成了他们的学术和研究活动。UMLP通过利用其应用力学和先进材料科学的专业知识来开发和评估基于生物的复合材料，从而为重新纤维项目做出了贡献。Mat'eco团队（https：//www.femto-st.fr/en/research-departments/applied-mechanics/research-groups/mateco-team），由应用机制的Vincent Placet博士领导，侧重于原型化的原型，并向植物材料衍生出创新的材料。Mat'eco的工作强调了这些材料在各种环境条件下的机械表征，建模和测试，以确保其耐用性，可持续性和与行业绩效要求的一致性。作为重新纤维项目的一部分，UMLP积极参与工作包3（WP3），标题为“木质素重新组装为脚手架和材料制造”。
在实验室条件下刺激当地微生物对露天矿中新世褐煤进行厌氧生物降解
1 弗罗茨瓦夫大学地质科学研究所，弗罗茨瓦夫，50-205，波兰 2 卡托维兹西里西亚大学生物、生物技术和环境保护研究所，卡托维兹，40-031，波兰 3 波兰科学院生物化学和生物物理研究所，华沙，02-106，波兰 10
减少产品碳足迹。以相同的性能过滤带有环保木质蛋白饱和的过滤媒体。
我们的木质素过滤介质旨在减少您的产品UR木质素过滤器介质旨在减少您的产品碳足迹。碳足迹。与传统的过滤媒体不同，我们的纤维素与传统的过滤介质不同，我们的纤维素过滤器介质充满了环保木质素的树脂的饱和，过滤介质充满了基于环保的基于木质素的树脂的饱和，可确保您的过滤器元素确保您的最佳性能，确保您的过滤器元素能够提供最佳性能，同时又能达到更高的维持材料，同时又可以维持较高的材料解决方案。更可持续的过滤解决方案。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
通过角色的选择和价值 - 信念 - 态度推理使大型语言模型与人类的意见结盟
用大语言模型（LLM）推理和预测人类意见是必不可少的但具有挑战性的。当前的方法采用角色扮演的角色，但面对两个主要措施：LLMS甚至对一个无关的角色也很敏感，最多可以改变预期的30％； LLM无法战略性地推理人类。我们提出了开场链（COO 1），这是一种简单的四步解决方案建模，如何用personae推理，由价值 - 宽容 - 态度（VBN）the-Ory进行推理。COO将明确的人（人口统计学和意识形态）和卑鄙的人物（历史观点）区分了：（1）将无关的属性与显式人物过滤； （2）将隐式人物排名为选择top-k的优先列表； （3）提出新颖的VBN推理，以提取用户的环境和个人价值，信念和规范变量，以进行准确可靠的预测； （4）迭代VBN推理，并逐渐更大的隐式角色列表来处理潜在的角色不足。COO通过仅提示5个推论呼叫来有效地实现新的最新观点预测，从而将先前的技术提高了多达4％。值得注意的是，通过COO的数据进行微调LMS导致观点一致的模型明显高达23％。