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一个用于确保可持续电池供应链的政策蓝图
该法规与《欧盟关键原材料法》并行运行，该法案旨在通过促进国内提取，加工和回收利用来确保获得锂和钴（例如锂和钴）的访问。《欧盟关键原材料法》识别了34种关键金属和矿物质的清单，包括在电动汽车电池中常用的金属和矿物质，并设定了2030个国内提取目标（10％），加工（40％）和回收利用（25％）。还要求欧盟每年消费原料的65％（对于任何加工阶段）都可以来自欧盟以外的任何一个国家。《关键原材料法》的关键要素包括在维护关键环境保障措施的同时加快许可的运营和行政方面的规定。成员国将被要求采取和实施旨在增强关键原材料的收集和回收利用的国家措施。
QSEEK：一个用于自动地震检测，本地化和表征的数据驱动框架
摘要我们引入了一种数据驱动的方法和软件，用于检测和定位大型地震数据集中的地震。通过结合通过神经网络相拾取器传递的地震阶段到达注释，并通过自适应OCTREE搜索进行波形堆叠，我们也可以自动检测并定位Seis-MIC事件，即使在噪声主导地震数据中也是如此。搜索量的分辨率是地震源位置的迭代精制；该策略促进了有效，快速和准确的搜索。我们提出了一个基于既定框架，fea-turing事件检测层和复杂的3D速度模型以及事件特征提取功能，SutasmomentAndlocomeMentAndlocalMagnitudeCalcalulculationFrompeakeakermotions，提供了一个用户友好且高性能开源软件框架。Weimedsatation特定的校正和特定于源的电台项中的搜索中，以提高位置准确性。我们通过从不同地区和地质环境中的大型地震数据集中提取广泛的地震目录来验证并验证我们的方法：（1）冰岛雷克雅内斯半岛； （2）德国Eifel火山区； （3）犹他州锻造。我们从构造活动，火山群和诱导的微吸毒活性中捕获地震事件，幅度在-1到5。如此精确而完整的地震目录有助于解释和理解原本隐藏的地下过程。
BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。
一个用于分析供应链绩效评估模型
现在，供应链构成了公司竞争力的关键要素，一些公司已经将此功能视为其差异化策略的基石（Waters and Waters，2007年）。供应链绩效可以根据客户的满意度来衡量 - 因为它们仍然是物流级别实际创造多少价值的最终法官以及所产生的成本。评估供应链绩效是一项复杂的事业，部分原因是这是一个横向过程，涉及几位参与给定的后勤和战略目标的参与者。在供应链被认为是公司成功的关键因素的情况下，这种评估变得非常重要。本文的目的是分析不同供应链绩效评估模式的角色，同时提供了一个决策援助框架，使管理人员可以选择提供所需分析的模型。因此，它试图确定哪种模型对公司最有用的方式在帮助其提高绩效的方面涵盖了整个标准，其中一个是供应链成熟度。本文以物流和供应链的定义开头，第二部分指定了公司内部不同级别的供应链成熟度，并考虑了
StormR：一个用于量化和绘制热带风暴和气旋风特征的 R 包
StormR 是一个 R 包，可轻松从提供的数据库中提取风暴轨迹数据，并生成根据风暴轨迹数据和参数气旋模型重建的地面风场（速度和方向）。然后，StormR 允许我们计算三个汇总统计数据（最大持续风速、功率耗散指数以及在气旋生命周期内达到给定翼速的风的暴露时间）并绘制结果。我们建议使用 IBTrACS（国际气候管理最佳轨迹档案）数据库作为输入（ Knapp 等人，2010 年、2018 年）。该数据库提供了自 1841 年以来具有 3 小时时间分辨率的相当全面的热带风暴和气旋记录。但是，只要提供必填字段，就可以使用任何风暴轨迹数据。
RSero：一个用户友好的 R 包，用于根据血清流行率研究重建病原体传播历史
1 传染病数学建模部，巴黎城市大学巴斯德研究所，U1332 INSERM，UMR2000 CNRS，法国巴黎，2 巴黎城市大学，INSERM，IAME，F-75018，法国巴黎，3 巴斯德研究所，抗菌药物逃避流行病学和建模研究部，法国巴黎，4 巴黎萨克雷大学，UVSQ，INSERM，CESP，抗感染逃避和药物流行病学研究小组，法国蒙蒂尼勒布勒托讷，5 MRC 全球传染病分析中心，伦敦帝国理工学院公共卫生学院，英国伦敦，6 普林斯顿大学生态与进化生物学系，美国新泽西州普林斯顿，7 全球卫生系，传染病流行病学和分析 G5 部门，法国巴黎西岱大学巴斯德研究所，8 英国剑桥大学遗传学系
单倍型解析基因组组装和 VitExpress 的实现，VitExpress 是一个用于葡萄的开放式交互式转录组平台
与大多数作物不同，由于葡萄的杂合性，传统育种对葡萄的益处甚微。令人惊讶的是，我们今天看到的主要栽培葡萄品种与几个世纪前一样；它们缺乏适应不断变化的环境的特性。然而，气候变化和对环境的担忧要求葡萄栽培进行重大变革，需要过渡到基于知识的概念和先进的基因组学工具。我们在此报告了两种葡萄品种的单倍型解析基因组组装的生成以及 VitExpress 的建立，VitExpress 是一个开放的交互式转录组学平台，提供基因组浏览器和集成的网络工具，用于表达分析和基因相关性研究。这些社区资源和工具预计将促进葡萄研究的几个领域的进步。
NeuroPycon：一个用于快速多...的开源 Python 工具箱
近年来，神经科学领域出现了大量可重复研究的趋势。不幸的是，这一努力往往受到所用工具种类繁多、项目特定的自定义代码以及难以跟踪所有用户定义参数的挑战。NeuroPycon 是一个开源多模态脑数据分析工具包，它提供基于 Python 的模板管道，用于 MEG、EEG、功能和解剖 MRI 数据的高级多处理，重点是连接性和图论分析。重要的是，它提供可共享的参数文件，以方便复制所有分析步骤。NeuroPycon 基于 NiPype 框架，该框架通过将许多常用的神经成像软件工具包装到一个通用的 Python 环境中来促进数据分析。换句话说，NeuroPycon 并不是一个拥有自己脑信号处理标准算法实现的脑成像软件，而是将现有包（用 Python、Matlab 或其他语言编写）无缝集成到一个统一的 Python 框架中。重要的是，由于 NiPype 提供的多线程处理和计算效率，NeuroPycon 提供了一种快速并行处理的简单选项，这在处理大量多维脑数据时至关重要。此外，其灵活的设计允许用户通过将不同的节点相互连接来轻松配置图形分析管道。每个节点可以是 Python 包装的模块、用户定义的函数或成熟的工具（例如用于 MEG 分析的 MNE-Python、用于图论指标的 Rada 工具等）。最后但并非最不重要的一点是，使用 NeuroPycon 参数文件完整描述任何管道的能力是可重复性的重要特性，因为它们可以共享并用于他人轻松复制。NeuroPycon 的当前实现包含两个互补的包：第一个称为 ephypype，包括用于电生理分析的管道和用于动态管道创建的命令行界面。目前的实现允许 MEG/EEG 数据导入、预处理和清理，通过自动去除眼部和心脏伪影，以及传感器或源级连接分析。第二个包称为 graphpype，旨在通过各种图论指标（包括模块化分区）研究功能连接。本文介绍了该工具包的理念、架构和功能，并通过交互式笔记本提供了说明性示例。NeuroPycon 可通过 github（https://github.com/neuropycon）下载，两个主要包均在线记录（https://neuropycon.github.io/ephypype/index.html 和 https://neuropycon.github.io/graph pype/index.html）。未来的发展包括多模态数据融合（例如 MEG 和 fMRI 或颅内 EEG 和 fMRI）。我们希望 NeuroPycon 的发布能够吸引更多用户和新的贡献者，并且
![第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3/357f0a8972ed7f16d6f5752185084fc8c126d345.webp)
第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。