Cinis 与 WA3RM 签署合作协议,为未来设施开发和融资。Cinis Fertilizer 已与 WA3RM 签署了合作协议,WA3RM 是一家开发工业规模循环运营的公司。WA3RM 和 Cinis 打算合作开发和融资循环项目,首先从 Cinis 计划在美国霍普金斯维尔建设的硫酸钾生产设施开始。Cinis 已与 WA3RM 达成合作,后者负责创建、开发和构建项目融资,将工业生产残余流回收用于新的盈利业务。此次合作旨在让 WA3RM 为新的生产设施构建外部融资,然后由 Cinis 租赁和运营这些设施。目标是首先为位于美国肯塔基州霍普金斯维尔的硫酸钾工厂达成完整的设计和融资协议,Cinis 将在该工厂从美国电池制造商 Ascend Elements 那里提炼硫酸钠。 Cinis Fertilizer 首席执行官 Jakob Liedberg 表示:“我们很高兴与 WA3RM 达成合作,因为他们与我们一样相信未来在于利用和创造剩余流的价值。在合作中,WA3RM 负责生产设施的融资,然后我们租赁和运营已完工的设施,这意味着生产设施的资本支出不需要由 Cinis Fertilizer 承担。这样,我们可以通过新的生产单位更快地发展,同时最大限度地减少 Cinis 的资本投资,不受我们自身现金流的限制。”WA3RM 首席执行官 Jacques Ejlerskov 表示:“未来的工业发展必须是循环的,多家企业共同合作利用彼此的宝贵资产。我们打算与 Cinis 密切合作,展示如何做到这一点。”WA3RM 拥有快速增长的循环项目组合。该公司最近与金融合作伙伴共同宣布了一项融资框架,用于未来为 WA3RM 在斯堪的纳维亚半岛即将开展的项目提供融资,包括两个大型温室项目,融资额高达 115 亿瑞典克朗。欲了解更多信息,请联系:Cinis Fertilizer 投资者关系和通讯官 Charlotte Becker charlotte@cinis-fertilizer.com +46 730 37 07 07
本文介绍了用于分析和解释三维心动向量图 (VCG) 的创新可视化工具,重点关注心动周期的 QRS 波群。传统心电图 (ECG) 缺乏全面评估心脏所需的空间细节;然而,VCG 提供了心脏电活动的三维表示,让我们能够细致入微地了解心脏动力学。我们提出了五种不同的方法来表示空间 QRS VCG 环:(1) 跟踪心室去极化进展的未修改空间 VCG 环,(2) 便于跨个体和条件进行直接比较的固定比例 VCG 环,(3) QRS 环相对于 3D 空间中三个正交平面的方向。(4) 提供空间分布洞察的八分圆特定图,以及 (5) 强调方向运动同时标准化幅度的单位矢量和单位球体表示。每种方法在阐明正常和心脏病(例如前壁心肌梗死和下壁心肌梗死)中的心室电动力学方面都有独特的优势,突出了环路大小、传播方向、方向和形态的差异。这些方法共同为推进 VCG 研究和增强心脏功能的临床评估提供了一个强大的框架。初步研究结果突出了这些创新工具的潜力。
成功的候选人将开发一个研究项目,该研究项目侧重于美国爱达荷州爱达荷州灰狼的行为,生态和人为过程。学生将基于现有研究和长期(18年)的遗传数据集,以评估竞争,猎物和人为死亡的死亡率如何影响人口过程,最终影响人群和人口动态。学生将开发研究问题和统计模型,以评估这些因素的相对强度并确定它们如何相互联系。学生还将与爱达荷大学的灰狼研究小组(https://www.graywolfresearch.org/)合作,为爱达荷州的狼进行无创遗传调查。
没有分配给每个CRC-P轮的特定资金,但是过去的回合总计约3000万至5000万美元。每回合将资助的CRC-PS数量(以及所需的资金总额)将取决于收到的申请数量,申请的相对优点,所请求的资金数量,可用资金的数量以及确保足够资金的需求,以便将来提供足够的资金。
所有合作伙伴必须对CRC-P进行现金,现金服务和/或实物捐款。我们将合作伙伴的建议现金,现金股和实物捐款予以计算,以计算最高赠款金额。合作伙伴的捐款是金钱和非现金资源由项目合作伙伴捐款,这不是为项目提供的贷款,可以立即用于项目。这些捐款没有从赠款资金中偿还。
残疾人占世界人口的16%。据估计,80%的残疾人生活在中低收入国家(有时也称为全球南方)。不幸的是,世界各地的残疾人仍然面临着障碍和挑战。这些障碍包括基于残疾的歧视和污名;缺乏交通、教育、医疗保健、政治参与和体面工作等物理和虚拟环境的无障碍性;缺乏获得辅助技术和信息的渠道,包括手语翻译不足;缺乏获得社会保护、心理健康和独立生活等基本服务和康复的机会;缺乏有意义的参与机会;缺乏资金以及因残疾而产生的额外费用。此外,不断变化的政治气候给最容易受到伤害的社区(包括残疾人运动)带来越来越大的压力,进一步限制了政治参与、倡导和抗议的机会。
摘要:在之前的文章中,我们提出了一种新的量子引力 (QGR) 和宇宙学模型,称为 SU ( ∞ ) -QGR。该模型的公理之一是宇宙及其子系统的希尔伯特空间表示 SU ( ∞ ) 对称群。在这个框架中,经典时空被解释为表征代表希尔伯特空间的 SU ( ∞ ) 状态的参数空间。利用量子不确定性关系,可以证明参数空间(即时空)具有 3+1 维洛伦兹几何。本文在回顾了 SU ( ∞ ) -QGR(包括证明其经典极限是爱因斯坦引力)之后,将其与几个 QGR 提案进行了比较,包括:弦理论和 M 理论、圈量子引力和相关模型以及受全息原理和量子纠缠启发的 QGR 提案。目的是找到它们的共同和类似特征,即使它们似乎具有不同的作用和解释。希望这项练习能让人们更好地理解引力作为一种普遍的量子力,并阐明时空的物理性质。我们在所研究的模型中发现了几个共同的特征:二维结构的重要性;张量积的代数分解;SU ( 2 ) 群在其公式中的特殊作用;量子时间作为关系可观测量的必要性。我们讨论了如何在不同的模型中将这些特征视为类似。我们还表明它们在 SU ( ∞ ) -QGR 中出现,无需微调、额外假设或限制。
摘要 - 增强学习(RL)在通过州行动 - 奖励反馈循环中优化多车合作驾驶策略的巨大潜力,但它仍然面临着诸如低样本效率之类的挑战。本文提出了一种基于稳态过渡系统的差异奖励方法,该方法通过分析交通流量特征将国家过渡梯度信息纳入奖励设计中,旨在优化多车辆合作决策中的行动选择和政策学习。在不同的自动驾驶汽车渗透率下,在RL算法(例如Mappo,MADQN和QMIX)中验证了所提出的方法的性能。结果表明,在交通效率,安全性和行动合理性方面,差异化奖励方法显着加速了培训的融合,并优于核心奖励和其他方面的奖励。此外,该方法表现出强大的可扩展性和环境适应性,为在复杂的交通情况下制定多机构合作决策提供了一种新颖的方法。