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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。
出价和奖项委员会决议第2023-31号
，而2016年修订的RA No.9184除其他外，“在采购过程的任何阶段，BAC的[D] eCission可以通过在收到书面通知或口头通知后的三（3）个日历日内提出重新审议的要求来质疑”；鉴于，通过日期为2023年8月1日的信，1 Lightstream8寻求重新考虑DBM-BAC宣布其提交为“失败”的信。它指出，LightStream8“与投标过程取消了资格，因为本来应该在第一页上的投标表上的签名移至第二页，这是因为我们输入的数据占据了空间并将出价形式的后面移至第二页。因此，第二页包含两个签名。我们认为这已经足够了，因为文档上已经有两个签名。”但是，LightStream8承认其未能签署其提交出价表格的第一页是公司的监督；9184除其他外，“ [i] n案件中的第二个构架中的任何要求都缺失，不完整或明显不足，并且/或如果提交的总投标总价超过ABC，则BAC应将竞标评分为“失败”。因此，使用非差异/失败标准，确定LightStream8未能遵守投标表格中规定的要求和项目的投标文件因此，DBM-BAC否认了重新考虑Lightstream8的要求，并确认其声明将Lightstream8的提交为“失败”；鉴于根据2016年修订的RA No.9184，Lightstream8在2023年8月4日收到DBM-BAC信后或2023年8月11日收到DBM-BAC信后有7（7）个日历日，以抗议DBM-BAC的决定，通过提交验证的位置文件，并伴随着不可扣除的抗议费，然后再进行采购的领先者。鉴于在验证，验证和确定趋势提交的所有陈述和文件之后，使用非差异标准（如招标文件中所述），确定趋势的提交通过了所有资格后的所有标准；而RA No.9184提供，除其他外，如果只有一名出价者提交出价，则应考虑一个计算出的响应式出价，并且发现其出价对竞标要求有响应；而RA No.9184规定：“ [i] n任何案件均不得从本规则暂停或延迟竞标过程中的任何决定中提出任何抗议：但是，前提是，必须首先在作出任何裁决之前先解决抗议活动。” （强调我们的）
实现可持续发展目标 7 的挑战和解决方案
联合国制定了“ 2030 年议程”，其中提出了 17 个不同的“可持续发展目标”（SDG），以从根本上改变目前的发展现状。其目的是到 2030 年转向真正可持续的实践，以应对与人为气候变化相关的风险。5 这 17 个可持续发展目标涵盖各个方面，包括性别不平等、饥饿、减贫、负责任的消费和生产等。其中，三大挑战是整个 2030 年议程的基础：（a）社会不平等；（b）环境污染和破坏；（c）化石燃料能源危机。必须针对当前经济框架中生产手段和方法的批评来解决挑战（a）和（b）。应该通过改变能源的生产和分配方式来应对挑战（c）。当前的能源危机持续不断，不仅是因为化石燃料污染了大气，还因为全球每年的能源需求都在急剧增长。6,7 根据 2030 年议程，必须将能源模式转变为可再生、无污染的能源，并大幅提高发电装置的效率和生产能力。考虑到这一点，作为可持续发展目标 7（可负担的清洁能源）重点关注的化石燃料挑战包含了能源转型范式的概念，即从目前以化石为基础的能源生产状态转变为新的能源生产状态，以寻求更健康的自然和生态未来为基础。全球南方是指位于亚洲、非洲、拉丁美洲和加勒比地区的中低收入国家，与全球北方的高收入国家形成对比。3 全球南方一词的使用是指殖民主义和新帝国主义造成的巨大不平等。与全球北方的差异，以及全球南方国家之间的差异；例如能源分布、人口、依赖负担、农业生产和能源转型方式，需要在每个国家的文化、政治和经济背景下进行细微的、特别的关注。这对于认识到转型的驱动因素很重要：收入、能源价格、能源获取、当地燃料供应以及针对当前基础设施提出的解决方案的可行性。从巴西、俄罗斯、印度和中国等全球南方国家交通、基础设施和工业前所未有的增长来看，人口增长和随之而来的能源需求上升似乎明显要求能源系统在发电和分配策略方面进行突然改变。全球南方的能源部门必须更加高效、一体化和具有成本效益，这为确保可持续和清洁的系统创造了机会。此外，全球南方国家对全球温室气体排放的贡献也将增加，使实现可持续发展目标 7 成为一项主要优先事项。8
在低反应等离子体环境中Cu纳米线的降解
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中，提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型，以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试，用于瑞士苏黎世市的案例研究，并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行，而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明，所提出的模型可以显着降低计算成本，而无需大多数改造维度的误差准确性。例如，改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后，重要的是，这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析，并有助于加速采用改造措施。
溶液中配体交换的动力学
配体对于调整溶液中金属复合物的反应性至关重要。1,2不稳定或半比例的配体可能发挥作用，以增强3 - 5个直接，6 - 8或抑制9金属中心的反应性，从而影响更多的效率和更多的选择性催化。研究不稳定配体的物种和交换动力学对于了解金属配合物在溶液中的反应至关重要。通常通过紫外可见或核磁共振（NMR）光谱法监测配体与金属中心的结合和交换。10 - 14这些方法提供了有关复合物配体交换和旋转状态的信息。但是，他们通常仅报告溶液中的主要物种，并且不能有效地跟踪低丰富的复合物。此外，NMR对顺磁复合物的分析需要复杂的方法。15相反，质谱法（MS）与电喷雾电离（ESI）相结合，具有高灵敏度，并使得可以监测次要物种。它用于研究与不稳定配体的金属配合物的形态，无论金属的性质或自旋状态如何，或遵循由金属 - 有机络合物催化的反应。16 - 23
第585号决议。
MOVED by SENATOR MOMMMAD ABDUL QADIR, on his Own Beages and on Beautiful of Senators Syed Shibli Faraz (Leader of the Opposition), Saifulah Sarwar Khan Nyazee, abdul shakoor Khan, Kamran M mottaza, dost muhammad khan hussna bano, Dr.AFNAN ULLAH Khan, Falakm Naz, Fawzia Arshad, Mohammad Humayun Mohman, Saifullah Abro, Saadia Abbasi, Kamil ali AGHA, Naseema Ehsan, ASAD QASIM, Nadeem Ahmed Bhutto, Sardar Al Haj Muhammad UMER Gorgaij, Rana Mahmoud UL HSSAN and Syed Masrooor Ahsan Unanimously Passed by the House on Tuesday, The 11 th March, 2025。 div>MOVED by SENATOR MOMMMAD ABDUL QADIR, on his Own Beages and on Beautiful of Senators Syed Shibli Faraz (Leader of the Opposition), Saifulah Sarwar Khan Nyazee, abdul shakoor Khan, Kamran M mottaza, dost muhammad khan hussna bano, Dr.AFNAN ULLAH Khan, Falakm Naz, Fawzia Arshad, Mohammad Humayun Mohman, Saifullah Abro, Saadia Abbasi, Kamil ali AGHA, Naseema Ehsan, ASAD QASIM, Nadeem Ahmed Bhutto, Sardar Al Haj Muhammad UMER Gorgaij, Rana Mahmoud UL HSSAN and Syed Masrooor Ahsan Unanimously Passed by the House on Tuesday, The 11 th March, 2025。 div>
8的热量储能解决方案准备集成
MGTE（Magaldi绿色热能存储）是一种基于流化的砂床的创新且获得专利的电热储能系统。该系统存储清洁能源，无论是可再生能源，还是在非高峰时段直接来自网格，并将其作为工业应用中的高温热能（例如过热蒸汽）释放。mGTE分为三个阶段：充电（通过电加热器或高温流体加热沙子），存储（长期保留能量，通过停用流体而减少损失）和放电（将热能传递到工业过程）。MGTE具有模块化设计，可提供从5 MWH到100 MWH的存储能力，可灵活地满足各种工业需求，解决可再生能源的间歇性，并在诸如食品和饮料，纸浆和纸张，化学生产和脱盐的行业中脱碳。