从循环性的角度来看,值得注意的是,未售出产品的损失(在制造过程中、零售中和退货中)是巨大的。服装行业主要依赖快时尚趋势和较短的产品寿命(Niinimäki 等人,2020 年),这随后增加了对新服装的需求。在欧洲和全球,纺织品消费量一直在稳步增长,目前每年售出约 1000 亿件服装,这使得该行业很难仅靠技术改进实现可持续发展。全球大多数材料要么被填埋,要么被焚烧,这意味着材料价值永远丧失。只有 12% 的纺织品被回收利用——主要是降级回收,因为只有 1% 被回收成新的纺织材料。为了解决全球纺织行业当前的可持续性问题,循环经济提供了重要的可能性。
美国联邦航空管理局 (FAA) 已启动计划,将其目前的地面导航和着陆系统过渡到使用国防部全球定位系统 (GPS) 提供的信号的卫星系统。但是,仅靠 GPS 无法满足所有航空定位要求。为了满足国家空域系统 (NAS) 的要求,FAA 已提议对 GPS 进行两项增强:广域增强系统 (WAAS) 和局域增强系统 (LAAS)。有人对该计划的稳健性以及是否充分解决了依赖 GPS 的风险表示担忧。为了回应这一担忧,FAA 在航空运输协会 (ATA) 和飞机拥有者和飞行员协会 (AOPA) 的共同赞助下,发出了进行公正研究的请求。约翰霍普金斯大学应用物理实验室 (JHU/APL) 被选中进行这项研究,这也是本报告的主题。
即使其他证据规则表明证据具有可采性,规则 403 也赋予法院排除证据的自由裁量权。建立这种自由裁量权隐含着这样的假设:真理和正义不能仅靠语言来捕捉,而需要人类情感的介入。在更世俗的层面上,规则 403 承认,基于过去情况的明确规则有时在新的和意想不到的环境中不起作用。因此,规则 403 的目的是通过司法灵活性来提高准确性和公平性。30 可采性规则本身要求证据结果不灵活,因此未能考虑到案件具体情况引起的任何问题。3 1 此外,希望排除 EEOC 裁定的当事人可能认为,本身规则剥夺了他们就陪审团决策中可能至关重要的问题发表意见的机会。32
(3) 纸币和硬币形式的央行货币不能用于在线支付。如今,在线支付完全依赖商业银行货币。商业银行货币的可接受性和可互换性依赖于其与法定货币央行货币的一对一兑换,后者是货币锚。货币锚是货币和金融体系运作的核心。它支撑着用户对商业银行货币和欧元作为货币的信心,因此对于维护数字化经济和社会中货币体系的稳定至关重要。由于仅靠实物形式的央行货币无法满足快速数字化经济的需求,这可能会逐渐消除商业银行货币的货币锚。因此,有必要引入一种新的法定货币形式,这种形式没有风险,有助于实现与央行发行的货币等值兑换。
本文介绍了一种新型航天器低温冷却器,它利用惰性气体中的共振高振幅声波来泵送热量。热声循环的相位由热传导提供。这种“自然”相位使整个制冷机仅靠一个移动部件(扬声器振膜)即可运行。1992 年 1 月,发现号航天飞机 (STS-42) 搭载了一台太空级热声制冷机。它完全自主,没有滑动密封,不需要润滑,主要使用公差较低的机加工零件,并且不包含任何昂贵的组件。事实证明,热声制冷机是食品冷藏/冷冻机和商用/住宅空调的有力候选者。本文介绍了太空热声制冷机 (STAR) 的设计和性能。
我认识到,仅靠政府无法解决所有问题。分阶段的协作方法,与整个地区的合作伙伴共同努力,对我们的成功至关重要。与合作伙伴的共同努力已经使我们共同制定了一个由共享和优先成果支持的单一愿景,并在新的西南威尔士区域经济框架中进行了阐述。这个框架将使政府之间实现更大的协调和整合,并将推动合作伙伴之间的联合经济发展和战略规划,这对于建立新方法并促进未来进一步的联合工作和经济增长是必要的。我要感谢迄今为止参与并参与这一进程的所有利益相关者——特别是我们的地方当局合作伙伴,并期待与所有对未来繁荣的区域经济感兴趣的人继续对话。
循环性提供了可以限制或优化资源使用的原则和策略。它通过强调减少废物流以将废物再生为有用资源,同时将恢复作为原始资源开采的替代方案来实现这一点。循环经济的概念以及循环性的一般实践解决了与资源稀缺、分配和获取相关的经济问题;生产、消费和价格波动的影响;4 与设计出有害废物和污染相关的环境问题;5 以及围绕防止价值链中断的社会问题。6 在实践中,循环性旨在将线性的获取-制造-使用-废弃经济 7 重新设计为更循环的生产和消费周期。在线性经济中,循环性以资源回收的形式存在:然而,仅靠回收基本上不足以满足环境、社会和经济需求。8
缩放人与机器人数据。为了研究人类和机器人数据源对性能的缩放效果,我们为cont进行了其他数据收集。对象中的孔任务。如图8,对2小时的机器人数据和1小时人类数据进行了训练,对3个小时的机器人数据(128 vs 74分)进行了训练。值得注意的是,一个小时的人类数据可产生1400个演示,而一个小时的机器人数据中只有135个演示。这些结果证明了自我有效利用人类数据收集效率的能力,从而产生了更明显的缩放效应,从而实质上可以提高任务性能,而不是仅靠机器人数据而实现的目标。我们注意到,在2小时的机器人数据下,在2小时的机器人数据中,egomimic优于ACT,因此一些改进归因于体系结构。