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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Stróżyk，M.，Muddasar，M.，Conroy，T。等（2024）。减少环境影响
摘要碳纤维（CF）的复合材料的使用越来越重要，因为它们在航空航天，汽车，建筑，体育和休闲等高端分节中的应用都越来越重要。但是，他们目前的高生产成本，高碳足迹和降低的生产能力将其用于高性能和奢侈品应用程序。CF生产总成本的大约50％是由于聚丙烯硝基烯（PAN）前体纤维（PF）的热转化为CF，因为它涉及在大型炉中使用高能量消耗和低加热效率。研究了这种情况，本研究建议在本研究中使用微波炉（MW）加热将PF转换为CF。这是科学和技术上具有挑战性的，因为PF没有吸收微波能量。虽然MW血浆已用于碳化纤维，但血浆的高温才能实现碳化，而不是纤维的MW吸收。因此，这项研究首次表明了如何通过使用新型微波（MW）启发器纳米纳米化方法在几秒钟内达到碳化温度> 1000°C，该方法是通过通过多沃尔碳纳米纤维（MWCNTS）在pf表面上开发的。值得注意的是，这些CF可以在廉价的家用微波炉中产生，并且具有与常规加热产生的CF相当的机械性能。此外，这项研究还提供了生命周期和环境影响分析，该分析表明，MW加热将基于木质素的CF产生的能源需求和环境影响分别降低了66.8％和69.5％。
探索员工依赖...
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长，特别是在生成人工智能（Genai）中，对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响，包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究，但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面，涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式，从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈，本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享，过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法，并找到了两组机制，通过这些方法依赖Genai会影响知识传递：支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性，从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面，限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明，尽管Genai可以使知识转移受益，但过度依赖可能会阻碍批判性思维，创造力和共享知识的质量。关键字：生成AI，知识转移，过度依赖，协作，社会化，知识转移过程。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kazlou，T.，Cherp，A.，Jewell，J。（2024）。可行的碳捕获和Sto
气候变化需要大规模部署碳捕获和存储（CCS）。最近的计划表明，到2030年，CCS的容量增加了八倍，但CCS扩展的可行性却是有争议的。使用CCS和其他政策驱动技术的历史增长，我们表明，如果计划在2023年至2025年之间两倍，并且其故障率降低了一半，则CCS到2030年可能会达到0.37 GTCO 2年-1，比大多数1.5°C较低，但比大多数2°C途径更高。保持轨道至2°C将要求在2030-2040 ccs加速至少与2000年代的风力发电一样快，并且在2040年之后，它的增长速度比1970年代至1980年代的核能快。只有10％的缓解途径符合这些可行性限制，几乎所有这些途径描绘了<600 GTCO 2 2100捕获和存储。通过假设CCS计划的失败和生长的速度不如烟气脱硫的速度大约是这一数量的两倍，从而放松约束。
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
铝合金压铸铸造技术
总部位于布鲁塞尔的欧洲铝消费者和用户联合会 (FACE) 决定以新的活力重启欧盟对进口原铝关税的暂停活动，这要归功于罗马路易斯大学 (LUISS University) 的最新研究成果，该研究题为“欧盟铝业 - 欧盟贸易措施对下游活动竞争力的影响”。该研究由 FACE 于 2014 年委托进行，旨在建立欧盟铝价值链的透明情景，特别关注下游环节，该环节约占欧盟铝业年营业额的 70%，占其总就业人数的近 92%。从源头上看，欧盟国内原铝供应不足，70%以上的需求依赖进口，为了弥补2017年约510万吨的缺口，且这一缺口还在不断扩大，下游产业必须从境外供应商那里吸引铝材。与许多其他商品一样，铝产品也适用复杂的进口关税制度；对于未锻造金属，在2007年和2013年连续两次自主暂停征收关税后，铝合金、铝板坯和铝坯以及铸造合金的关税税率分别为3%、4%和6%。未锻造铝进口既有关税款（DP）也有关税款（DU），可以从与欧盟签署优惠贸易协定（PTA）的国家和普惠制（GSP）覆盖的欠发达国家（SPGA）免税进口。由于新的冶炼能力正在受欧盟关税影响的国家建设，应税金属的份额将随着欧盟对进口金属的需求而继续增长。无论如何，由于市场条件，DP价格基准已成为欧盟向下游用户供应原金属的事实基准，所有DU供应商都有强烈的动机收取DP价格，无论他们是否缴纳关税。因此，欧盟下游客户为进口和国内铝支付的价格
基于细丝的基于NITI形状的内存合金的添加剂
基于活性材料的执行器的集成添加剂制造可能会在跨生物医学工程，机器人技术或航空航天等学科的许多应用中取代常规电动机。在这项工作中，通过由热塑性粘合剂和金属粉末组成的3D打印的纤维打印来证明基于挤出的基于挤出的功能性NITI形状内存合金。两种合金是制造的，一种显示超弹性，另一种在室温下显示形状的内存特性。两种合金的微观结构均具有特征性的特征，并具有透明的热机械特性。3D打印的NITI显示形状的记忆应力为1。分别为1％的超弹性应变1。3％的施加应变为4％。为了扩大形状记忆应力执行器的几何形状，设计，制造和测试。这项研究的结果可能会在活动结构的增材制造领域中找到应用，也称为4D打印。通常，多种材料用于此类结构，这些结构通常会遭受机械性能和耐用性不佳的影响。在这项工作中对金属材料的使用可能有助于克服这些局限性。2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
特洛伊附近的雅克河（库特奈河盆地）
2024 2025 十二月 一月 26 27 28 29 30 31 1 2 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 0 12 2