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引用本文：Brunsek R.、Schwarz I.、Kopitar D. Ve Marasovic P.，“可再生资源天然纤维的生物降解特性”，
随着对新型可再生材料的探索，人们对非纺织应用中天然纤维的兴趣日益浓厚。可生物降解和可再生纤维（如木质纤维素纤维）和生物聚合物（如 PLA）对环境安全要求特别高。对它们的生物降解性进行分析通常被视为环保纺织材料的标准衡量标准。因此，本文旨在通过土壤埋藏试验研究黄麻和 PLA 纤维的生物降解性能。将纤维暴露在农田土壤中 11 天。通过比较质量损失、机械性能（细度和韧性）和 SEM 显微镜的形态分析来确定生物降解的效率。为了更好地了解生物降解，还确定了土壤中的真菌和细菌总数。关键词：生物降解性、天然纤维、特性、土壤埋藏试验。
Solas Energy Cordelio Power Crossover 2024 年 10 月 31 日
科罗拉多州柯林斯堡，2024 年 10 月 31 日——Solas Energy 是一家领先的可再生能源咨询服务公司，致力于支持能源转型，该公司今天宣布与 Cordelio Power 签订合同，为 Cordelio Power 位于阿肯色州克罗斯县的 135 兆瓦 Crossover 风电项目提供业主代表项目和施工管理服务。Crossover 项目是阿肯色州第一个进入积极建设阶段的风电项目，也是 Cordelio Power 不断增长的可再生能源项目管道的一部分。Solas Energy 还为该公司位于伊利诺伊州梅森县的 Moraine Sands 165 兆瓦风电项目提供业主代表和施工管理服务，该项目最近进入商业运营阶段。Solas Energy 在这两个项目中的作用包括对施工承包商和涡轮机供应商进行现场监督，以及对整个项目的合同义务进行项目管理，包括县许可、设计审查、融资义务、互连义务和其他项目方面。
英国上诉法院确认主权国家不是 - ...
关于第一个问题，上诉法院裁定，国家豁免适用于根据《1966 年法案》申请登记 ICSID 裁决的情况。[10] 上诉法院不同意 Dias 法官的裁决，其结论是，将 ICSID 裁决登记为法院判决不仅仅是一项行政行为，因为它要求法官满足《1966 年法案》规定的真实性证明必要标准和“其他证据要求”。[11] 上诉法院还驳回了上述边境索赔人的新论点，裁定《1978 年法案》第 23(3) 节中的“事项”一词不能扩大到涵盖条约和立法（例如 ICSID 公约和《1966 年法案》）。[12]
极低剂量餐前乳清蛋白微凝胶可降低 2 型糖尿病患者的餐后血糖：一项随机、安慰剂对照交叉研究
D. 筛选时肝转氨酶升高 > 3 倍正常值上限。E. 正在或近期（即 < 3 个月）使用二甲双胍以外的任何口服或注射降糖药物治疗。F. 正在或近期（即 < 3 个月）接受减肥干预（如饮食减肥计划）或有减肥手术史或有记录显示过去 6 个月内体重减轻 > 5%。G. 正在或近期（即 < 3 个月）使用厌食药物、全身性类固醇、已知影响胃动力的药物或任何已知影响胃肠道完整性和食物吸收的疾病。H. 过去 3 个月内发生过需要住院治疗的重大医疗/外科事件。I. 筛选前 8 周内献血或大量失血。患者还必须同意在最后一次就诊后 8 周内不献血。
Svetlana Mojsov 对 GLP 的基础性贡献......
生物化学家 Svetlana Mojsov 于 20 世纪 70 年代在洛克菲勒大学 Bruce Merrifield 的指导下攻读研究生，并于 20 世纪 80 年代在麻省总医院 (MGH) 担任独立研究员，设计出有效而稳健的方法来化学合成肽类激素胰高血糖素和胰高血糖素样肽 (GLP-1)，以及这些关键生物分子的多种类似物。在 MGH 强大的内分泌研究实验室之外，Mojsov 开发了一套可靠的检测工具包，这些工具包对于后来的体外和体内合作研究必不可少，这些研究证实了该肽家族具有显著的促胰岛素作用，这些发现随后被用于临床，开发出针对 2 型糖尿病和肥胖症等常见严重内分泌疾病的轰动性药物。值得注意的是，莫伊索夫是第一个发现前胰高血糖素原中产生生物活性物质（一种称为 GLP-1 的截短形式）的关键裂解位点的人（7-37），并进行了关键实验来证明她的假设。尽管莫伊索夫是该领域重要形成性出版物的第一作者，并与乔尔·哈贝纳一起被公认为控制美国专利的两位共同发明人之一，但当 GLP-1 生物化学开始成为重大科学奖项的主题时，她的基础性贡献最初被忽视了。幸运的是，在过去的一年里，莫伊索夫的工作得到了更好的赞赏和应得的称赞。
揭示了主权的自然和生物多样性数据| ...
全球目标：SDGS：可持续发展目标； GBF：全球生物多样性框架。自愿标准和框架：GRI：全球报告计划； PBAF：生物多样性会计财务合作伙伴关系； TNFD：与自然有关的财务披露工作组； ISSB：国际可持续性标准委员会； SBTN：基于科学的目标网络。金融机构的报告要求：欧洲央行：欧洲中央银行与气候有关和环境风险的指南； SFDR：可持续财务披露法规。大型公司的报告要求：欧盟分类：欧盟分类法环境目标； CSRD：公司可持续性报告指令； EUDR：欧盟森林砍伐法规； CSDD：公司可持续性尽职调查指令。
煤炭成本交叉 3.0：本地可再生能源加上储能创造新的经济和可靠性机会
• 监管机构应：o 鼓励公用事业公司利用能源部和农业部的 IRA 融资计划。o 实现竞争性资源采购。o 要求重新评估 IRA 之前完成的任何公用事业投资计划，包括综合资源计划和基于市场的可再生能源供应招标，因为可再生能源成本将过时。• 州立法机构和能源办公室应规划和资助煤炭社区经济转型，其中本地清洁能源资源应成为更广泛的经济转型计划的基础。• 监管机构和系统运营商应：o 改进评估可靠性和资源充足性的方法，以反映可再生能源组合的可靠性价值并重视高可再生电网的可靠性属性。o 更新互连研究规则，利用现有的燃煤电厂互连权来加快本地可再生替代资源的电网连接流程。
煤炭成本交叉 3.0：本地可再生能源加上储能为客户储蓄和社区再投资创造新机会
2019 年，Energy Innovation Policy & Technology LLC® 与 Vibrant Clean Energy 合作，汇编并分析了 2018 年煤炭、风能和太阳能的资本、运营和维护以及燃料成本数据集。我们的第一份《煤炭成本交叉》报告发现，与使用新的本地风能或太阳能生产相同数量的能源相比，62% 的现有煤炭产能是不经济的。为了进行这种比较，我们评估了运行每个煤电厂的边际成本与新风能和太阳能的平准化成本，其中平准化能源成本 (LCOE) 是建造和运营新资源的成本除以其生命周期内的能源产量。分析预测，到 2025 年，即使没有联邦激励措施，超过 80% 的煤炭发电厂也将无法与新的可再生能源竞争或将被淘汰。2
替代巴士服务-ZSSK
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伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分