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局部健康影响报告 GFO-23-607
选定的项目 2024 年 11 月 20 日，CEC 发布了拟议奖励通知，确定了根据 GFO-23-607 获得赠款资助的九个项目。1 由 Aha Macav Power Service 和 Paskenta Band of Nomlaki Indians 提交的两个拟议奖励项目不包括安装电动汽车基础设施的活动。由于这两个项目不需要环境审查或许可，因此尚未对它们进行局部健康影响分析，也未包含在本报告中。 本报告评估了其余七个项目中的每一个项目的所在地。表 1 列出了每个获奖者的拟议项目位置和相应的环境正义 (EJ) 指标。EJ 指标定义在本报告的第 3 章中，EJ 指标分析在表 3 中。在某些情况下，项目邮政地址中列出的城市可能与美国人口普查局指定的地理实体不同。在这些情况下，用于 EJ 指标分析的人口普查地点（县、地点或人口普查指定地点）列在下表中项目地点地址后的括号中。
实现空间监测局部二氧化碳排放
摘要：《联合国气候变化框架公约》要求世界各国报告其二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。对这些报告的排放量进行独立核查是推进《巴黎协定》中商定的排放核算和减排措施的基石。在本文中，我们介绍了一种紧凑型星载成像光谱仪的概念和首次性能评估，其空间分辨率为 50 × 50 平方米，可为全球二氧化碳排放的“监测、核查和报告”（MVR）做出贡献。中型发电厂（1-10 MtCO 2 yr −1）的二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放预算的很大一部分，目前其他星载任务尚未针对这些排放量。在本文中，我们表明，所提出的仪器概念能够解决来自此类局部源的排放羽流，这是获得相应的二氧化碳通量估算的第一步。通过辐射传输模拟，包括真实的仪器噪声模型和涵盖各种地球物理情景的全球试验集合，结果表明，在反演柱平均干空气 CO 2 摩尔分数 (XCO 2 ) 时，仪器噪声误差可以达到 1.1 ppm (1 σ)。尽管来自单个光谱窗口的信息量有限，光谱分辨率相对较粗，但大气气溶胶和卷云的散射可以在 XCO 2 反演中得到部分解释，偏差
使用放射性核素进行局部体内前体药物活化
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 8 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.02.606075 doi：bioRxiv preprint
减少局部洪水造成的损失 - FEMA
A 区是指社区洪水保险费率图上显示的特殊洪水灾害区。A 区是百年一遇洪水期间可能被淹没的区域，即每年有 1% 的概率达到或超过洪水高度。A 区有几种类别，包括 AO（浅层流或积水；显示平均洪水深度）；AH 区（浅层洪水；显示洪水基准高度）；编号 A 区和 AE 区（显示洪水基准高度）；以及未编号 A 区（由于未进行详细的水力分析，因此未提供洪水基准高度）。
实现空间监测局部二氧化碳排放
1 德国航空航天中心，大气物理研究所，德国上法芬霍芬 2 德国航空航天中心，光学传感器系统研究所，德国柏林-阿德勒斯霍夫 3 北亚利桑那大学信息学、计算和网络系统学院，美国亚利桑那州弗拉格斯塔夫 4 亚利桑那州立大学生命科学学院，美国亚利桑那州坦佩 5 海德堡大学环境物理研究所，德国海德堡
固态物理，局部电子波
本书的起源可以追溯到作者在核磁共振方面的研究（NMR）光谱。现代的NMR光谱仪使用超导磁铁来创建一个非常稳定的磁场。磁铁中的超导线圈载有永不消散的电流。一个人只需要用液体氦气冷却线圈，然后全天候运行。多么惊人的身体现象，称为超导性。了解超导性使作者挖掘出了固态物理学的美丽主题。固体中的电子如何。它们是波浪还是颗粒？为什么某些材料导体和其他不可分割的人是某些材料。我们如何理解从二极管和晶体管到MOSFET，LED和太阳能电池的现代电子设备。这本书试图为所有这一切公正。在写这本书时，我试图回答所有问题，我是IIT Kanpur的电气工程本科生，参加了设备物理课程。我选择了我认为是概念性的主题，并挑战了可视化事物的能力。i涵盖了传统主题，例如固体和声子的频带理论，以诸如电子设备以及令人兴奋的研究领域（如超导性和量子厅效应）等主题。这本书是作为研究单图而写的，但对于作者来说，播种固态世界，描绘了更大的局面，事物是事物并吸收各种概念的地方。这本书旨在用于固态物理学或冷凝物质理论的第一课程。重点更多地放在更大的情况下，可以用练习来代替，周围有许多出色的教科书。作者希望，对于固态物理学广泛领域的研究人员来说，书籍会方便。这是一个机会，可以承认众多我直接和间接地为这一努力提供帮助的人。我要感谢Steffen Glaser教授和Niels Nielsen教授在NMR光谱中进行了多年的出色合作，最终使我开发了这一文字。我要感谢罗杰·布罗基特（Roger Brockett）教授，他帮助我培养了物理学的品味。我感谢IIT孟买的Profes-Sorsumiran Pujari和Soumya Bera，因为他们在凝结的问题上提供了丰富的讲座，这有助于对这个主题重新展示我的看法。我要感谢IIT
LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
Floquet Quantum East模型中的本地动力学
我们介绍并研究了量子东模型的离散时间版本，量子East模型是一种相互作用的量子自旋链，灵感来自经典玻璃的简单动力学模型。先前的工作已经确定，其连续的时间对应物显示出无序的定位转变，该转变信号，该转变由指数较大的非热，局部特征状态的属于指数型的（在体积）家族中出现。在这里，我们结合了分析和数值方法，以表明（i）过渡持续存在离散时间，实际上，它对于时间步长的任何有限值都存在，与零度量集合相距甚远； （ii）通过遵循完全极化状态的非平衡动力学直接检测到它。我们的发现表明，该过渡目前可以在数字量子模拟的最新平台中观察到。
使用局部拓扑特征增强图表学习
在图表上的表示是一个基本问题，在各种任务中可能至关重要。图形神经网络是图表学习的主要方法，其表示能力有限。因此，将高阶拓扑和几何信息明确提取并纳入这些模型可能是有益的。在本文中，我们提出了一种原则性的方法，以根据持续同源性理论提取图形的丰富连通性信息。我们的方法利用拓扑特征来增强图形神经网络的表示学习，并在各种节点分类和链接预测基准上实现最先进的性能。我们还探索了拓扑特征的端到端学习的选择，即将拓扑计算视为学习过程中可区分的操作员。我们的理论分析和实证研究为在图形学习任务中采用拓扑特征提供了见解和潜在指南。关键字：持续的同源性，拓扑数据分析，图形神经网络，图表学习，图形同构