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通过聚合物3D打印来调整建筑物外墙的太阳能：朝向定制的热特性
立面是控制建筑物太阳能流并影响其能量平衡和环境影响的主要接口。最近，已经探索了半透明聚合物的大规模3D打印（3DP），作为一种制造具有定制特性和功能的立面组件的技术。透射率对于建筑外墙至关重要，因为对太阳辐射的响应对于获得舒适感至关重要，并且会极大地影响电力和冷却需求。但是，仍不清楚3DP参数如何影响半透明聚合物的光学性质。本研究建立了一个实验程序，将PETG组件的光学特性与设计和3DP参数相关联。观察到打印参数控制层沉积，该沉积控制层中的内部光散射和整体光传输。此外，层分辨率决定角度依赖性属性。表明，可以调整打印参数以获得量身定制的光学特性，从高正常透明度（≈90％）到透明度（≈60％），并且具有一定范围的雾霾水平（≈55-97％）。这些发现为大规模3DP的定制立面提供了机会，可以有选择地接纳或阻止太阳辐射，并提供空间的均匀日光。在建筑部门脱碳的背景下，这种组件具有减少排放的巨大潜力，同时确保乘员舒适。
欧盟和德国的汽车行业转型和工业政策：批判性观点
摘要欧盟（EU）和德国的汽车行业面临着主要的挑战，包括脱碳，数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用，但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余，从而导致失业，而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战，垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法，从而将电动性转化视为脱碳，数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法，同时存在差异，两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分；他们认为，面对气候危机，私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人：nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词：汽车行业，电动性，气候危机，工业政策，德国，欧盟jel代码：L50，L62，Q50确认：我要感谢HansjörgHerr，Christina Teipen，Christoph Scherer，Christoph Scherer，Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论，以及Simon furse的有用评论。
准确信息处理的非平衡成本
准确的信息处理在技术和自然界中都是至关重要的。为了实现它，任何信息处理系统都需要初始资源供应远离热平衡。在这里，我们建立了可以通过给定数量的非平衡资源来实现准确性的基本限制。该限制适用于任意信息处理任务和任意信息处理系统受量子力学定律的影响。它很容易计算，并且用熵数量表示，我们将其命名为反向熵，与所考虑的信息处理任务的时间逆转相关。对于所有确定性的经典计算及其所有量子延伸都可以达到极限。作为一种应用程序，我们建立了非quilibrium和准确性之间的最佳权衡，用于存储，传输，克隆和擦除信息的基本任务。我们的结果设定了接近最终效率限制的新设备设计的目标，并提供了一个框架，以证明量子设备的热力学优势比其经典配料。
中国经济改革的教训
这些项目是与以下机构合作进行的：中国的项目，中国社会科学学院经济研究所（CASS的IE），国务院理事会农村发展中心（RCRD）和经济系统改革研究所（ESRI），均在北京；对于中欧和东欧的项目，伦敦商学院（LBS）； R6forme et uroverter of des systhmes经济学（邮政）社会主义者（玫瑰）在巴黎大学；里斯本的Centro de estudos aplicados da cat6lica portuguesa（UCP）；捷克共和国Teldkovice的捷克管理中心（CMC）； Janus Pannonius大学工业经济学研究所，匈牙利布达佩斯的PEDS（RIIE）；以及波兰L6DI大学的经济系。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
Rowan University covid-19疫苗销售表格 COVID疫苗管理经常提出问题
我承认，我已经收到了罗恩（Rowan）的信息，以了解Covid-19-19。我知道，我可能有收购Covid-19感染并将其传播给他人的风险。我目前拒绝了Covid-19疫苗。我知道，通过拒绝这种疫苗，我仍然有获得一种严重疾病的Covid-19的风险。如果将来我接受了COVID-19疫苗接种疫苗，我将提供疫苗接种证明（即提供疫苗接种日期的文件）。
不丹计划采用国家技术驱动器 - 我们准备好了吗？通过旅游业改变经济
今天有3,100家持牌运营商，但行业观察家估计，只有大约四分之一的活动。已获得了接近2,500条指南的许可。旅游班酒店也从1991年之前的七个旅馆发展到53个国际“旅游班”酒店和旅馆，提供1,807张床，到2002年。到2016年，国外和地区游客共有267家酒店，有10,278张床。128位于3至5星类别及以上。自2016年以来，估计有132家酒店（三星级及以上）在Thimphu和Paro（TCB数字）中得到批准。2星及以下的预算酒店的数量也在增加。Air BNB是一种全球在线住宿预订系统，宣传约70个或更多的不丹物业，使区域游客能够直接预订。将近一半的地区游客留在预算酒店，而这些住宿的收入不可用。同样，对不丹的区域游客进行的TCB调查表明，平均而言，调查的地区游客的一半单独从正常旅行成本中支出约5,530/-apart。这是国际游客总支出的一小部分，国际游客代表了总访客的三分之一。
Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
筛选和推荐形式-K12 2024英语/西班牙语
*表明CDC强烈建议使用第二剂，但这并不是学校援助的必要条件。 div>** CDC：通过免疫实践咨询委员会（ACIP）建议常规疫苗以防止疫苗接种可预防疾病。 div>尽管亚利桑那州要求大多数疫苗上学，但您的孩子可能需要其他推荐的疫苗。 div>这些剂量的细节和指导有例外，请参阅亚利桑那州学校免疫的要求：亚利桑那州K-12度的学校注册所需的疫苗指南（2024-2025学年）
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。