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“J. Heyrovský 研究所开幕……”
我们正处在一个前所未有的时代，科学和技术在太空探索方面有前所未有的合作机会，利用广泛的原位和非原位工具研究宇宙中的几乎所有目标。我们的研究所自豪地继承了捷克诺贝尔奖获得者雅罗斯拉夫·海洛夫斯基的杰出遗产，他开发了独特的极谱法，这是 20 世纪化学分析的基石之一。今天，空间科学和技术是领先的科学领域之一，就像海洛夫斯基时代的先进仪器分析一样。关于天体以及行星际和星际空间的化学和物理知识基础不断扩大，需要所有科学和技术领域的专家进行多学科参与。其中，物理化学和化学物理学占据着稳固的地位。当代太空探索必须由实验室科学、在良好控制条件下的实验、理论计算以及先进仪器和技术的开发来支持。我们的研究所在所有这些领域都积极做出贡献，而物理化学的应用是共同点。我们研究所的主要战略不是注重数量，而是开发独特的仪器、技术、科学方法和概念，以及促进空间工程和科学领域广泛开放的合作。
随着煤电审批不断，中国面临无法履行多项气候承诺的风险
1 燃煤发电机组和发电站的规模差异很大；此速度假设典型的发电站规模为 1 吉瓦。全球能源监测组织 2024 年 1 月发布的数据确定，2022 年许可年容量为 102 吉瓦（72 个发电站的 146 个煤炭机组），2023 年许可年容量为 106 吉瓦（77 个发电站的 148 个煤炭机组），自 2022 年初以来共许可 208 吉瓦。根据 GEM 的煤炭机组状态变化历史，在过去两年中，另有 9.7 吉瓦的容量没有已知许可数据，但被归类为许可、在建或运营，被推定为允许用于此分析（2022 年为 2.2 吉瓦，2023 年为 7.6 吉瓦）。其中一些产能可能在不同年份获得批准或未经许可进入建设阶段。如果发现更多或更好的信息，未来的全球煤电厂追踪器版本将包括精炼数据。
Mendoza'CCC-'的阿根廷省的评级确认，Outlook仍然是负面的
与阿根廷其他地方政府类似，我们对门多萨的评级的负面看法反映了阿根廷富有挑战性的经济动态，包括其外部流动性恶化，这增加了在FX市场上的压力，这反映了总体信贷状况的进一步恶化。然而，最近几个月，阿根廷省份一直在改善其财务状况。但是，它们取决于外币的可用性来偿还其债务。中央银行的国际储备在2023年第一季度下降了，我们希望它们会承受更大的压力，因为持续的严重干旱袭击了农业出口，削弱了外国货币流入，并进一步限制了非主管实体将及时债务转换或转移货币转换或转移货币的能力。
印度的绿色氢标准和审批制度
关于新再生能源部 (MNRE) 新再生能源部 (MNRE) 是印度政府负责所有与新再生能源相关的事务的核心部委。该部的主要目标是制定政策和支持计划，以在印度部署新再生能源项目。随着清洁和可持续增长的日益重视，可再生能源的作用在最近一段时间内变得越来越重要。在 20 世纪 70 年代石油危机等事件之后，能源自给自足也是印度可再生能源的主要推动力之一。石油和其他化石燃料价格的突然上涨、供应的不确定性以及对国际收支状况的不利影响，导致印度科技部于 1981 年 3 月成立了额外能源来源委员会 (CASE)。该委员会负责制定政策及其实施、新再生能源发展计划，以及协调和加强该领域的研发。 1982 年，当时的能源部成立了新部门，即非常规能源部 (DNES)，其中包括 CASE。1992 年，DNES 成为非常规能源部。2006 年 10 月，该部更名为新和可再生能源部。关于能源、环境和水理事会 (CEEW) 能源、环境和水理事会 (CEEW) 是亚洲领先的非营利政策研究机构之一，也是世界领先的气候智库之一。该理事会使用数据、综合分析和战略外展来解释并改变资源的使用、再利用和滥用。该理事会通过综合和国际重点的方法应对紧迫的全球挑战。它以其高质量研究的独立性而自豪，与公共和私人机构建立合作伙伴关系，并与更广泛的公众接触。 CEEW 业务范围覆盖印度 20 多个邦，并多次被评为全球管理最完善、最独立的智库之一。请在 X（原 Twitter）@CEEWIndia 上关注我们，获取最新动态。
利用人工智能改善您的网络安全态势……
1. 采用人工智能打击犯罪攻击：Emotet 木马是现代恶意软件中最臭名昭著的木马之一，是原型人工智能 (AI) 攻击的典型例子。Emotet 的主要传播方式是垃圾邮件钓鱼，通常通过发票诈骗诱骗用户点击恶意电子邮件附件来实现。Emotet 的作者最近在其木马中添加了一个新模块，用于窃取受感染受害者的电子邮件数据。尽管这种电子邮件泄露功能的来源尚未透露，但最近观察到 Emotet 在全球范围内发送结构化钓鱼电子邮件。这意味着它可以快速插入现有电子邮件线程并强烈敦促受害者点击恶意附件，该附件随后出现在最终的恶意电子邮件中。
靶向肿瘤浸润性Tregs以提高抗肿瘤...
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知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。