随着电动汽车销量的增长,对电池的需求也随之增长,生产电池所需的矿物的需求也随之增长。开采这些矿物(包括锂、镍、钴、铜和铝)会带来社会和环境成本(Del Pero、Delogu 和 Pierini 2018;RioFrancos 等人 2023)。尽量减少所需的矿物量可以避免不必要的采矿和精炼活动及其相关影响,同时还可以继续支持向电动汽车的快速过渡以及强大而有弹性的电池相关矿物供应链。本报告量化了使用多种策略减少轻型运输 1 矿物需求的潜力,包括电池回收、提高车辆效率、适当调整车辆续航里程、技术创新和增加出行选择。结果表明,通过明智的政策、投资和行业领导,未来二三十年内,超过 150 万公吨的开采材料可能会留在地下。通过在电气化的同时尽量减少采矿并最终主要依靠再生材料,我们创造了更具弹性、公正和可持续的供应链和能源未来。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作,以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一,正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长,因此该公司正在制定创新和业务战略,以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上,TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型:加速转型,实现可持续未来”。通过其创新产品,TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标,TDK 不断突破创新的界限,专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面,并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战,例如高功耗,从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能,TDK 能够推动创新并改变其主要市场,包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车:TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术,特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源:TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件,以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战,优化能源效率,提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT:TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案,包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块,这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
东北俄亥俄州传媒体协会2025年冬季网络研讨会系列1月8日 - 戴夫·托马什夫斯基(Dave Tomashefski)用柔软的着陆花园在树下种植柔软的着陆花园来充分利用您的树木,这是支持院子里生物多样性的最佳方法之一。加入Meadow City的Dave Tomashefski本地植物托儿所,了解软着陆花园如何支持蝴蝶和飞蛾完成其生命周期(以及更多!)这个研讨会是最大程度地利用树木覆盖物在生长空间中的好处的绝佳机会。作为Meadow City的教育专家,Dave Tomashefski负责托儿所的教育计划和材料。他的礼物是为每个人找到理想的植物!在克利夫兰共同创立了Meadow City之前,Dave在俄亥俄州立大学的土壤,水和环境实验室工作,在那里他还获得了硕士学位。1月22日 - 俄亥俄州后院的Denise Ellsworth Wild Bees许多园丁在看到一个蜜蜂时就知道一个蜜蜂,但是其他400多种将俄亥俄州回家的400多种蜜蜂呢?该计划将重点放在一些最常见的蜜蜂上,包括它们引人入胜的生物学和生活史。我们还将讨论植物选择和景观实践,以支持我们的本地传粉媒介。为什么大黄蜂会振动其机翼肌肉,以中间C的音调?蜜蜂世界中的皇后有多罕见?为什么叶切蜜蜂从叶子和花瓣上切下圆盘?这些本地蜜蜂对授粉和生物多样性有多重要?丹妮丝通过俄亥俄州立大学昆虫学系指导传粉媒介教育计划,她自2012年以来一直担任的职位。在她的扩展和外展工作中,丹尼斯通过各种研讨会,网络研讨会,书面材料和电子资源来支持和教全州养蜂人,农民,园丁和其他人。在进入昆虫学之前,丹妮丝(Denise)在阿克伦(Akron)/广州地区担任农业和自然资源县推广教育家,曾担任园艺,综合有害生物管理和环境教育。除了追逐蜜蜂外,丹妮丝还与丈夫和狗一起沿着塔斯卡拉瓦斯河沿着托斯卡拉瓦斯河沿着拖车小径远足。
d Bellum Pace Parati!” 1 自 1881 年以来,位于堪萨斯州莱文沃思堡的美国陆军指挥参谋学院 (CGSC) 及其前身机构一直秉承通过学术环境的教育为战争培养校级军官的宗旨。参加 CGSC 的常驻中级教育 (ILE) 可以让您有专门的时间和空间思考战争的未来。参加 CGSC 是军事职业发展传统中的一个重要里程碑,可以追随从总统德怀特·艾森豪威尔到退役将军安·邓伍迪等领导人的脚步。除了核心课程外,CGSC 和合作机构还为军官提供了大量其他机会。但是,没有时间做所有事情,尤其是在听从导师的重要建议以及投资个人生活和与同事建立关系时。 2 此外,CGSC 的许多机会都需要你到达后不久就做出决定和采取初步行动,在此期间,任务分配过程和对新环境的简单调整将争夺你的注意力。思考你的目标和 CGSC 的机会
农村地区是世界上最贫穷的人的栖息地,他们以一种或另一种方式依靠农业和获得自然资源的居民。发展中国家的农业和自然资源(ANR)不仅为自己数十亿人口提供重要的粮食供应,就业,医疗保健和原材料,而且还为发达国家人口提供了宝贵的原材料,经济作物和木材,其中大多数都是次要的水果,药用和芳香植物,药用和芳香植物以及其他不足的农作物,它们便宜且易于使用。未充分利用的作物通常被称为孤儿或被忽视的作物,具有解决粮食安全,营养多样性和环境可持续性的巨大潜力。这些农作物,包括各种谷物,豆类,水果和蔬菜,适合当地的气候和条件,使它们能够抵御害虫,疾病和极端天气。他们的遗传多样性可以增强农业系统的韧性,减少对一些主食作物的依赖,并保护防御气候变化的影响。在营养上,许多未充分利用的农作物富含维生素,矿物质和其他必需营养素,有助于更均衡的饮食和打击营养不良,尤其是在发展中。从经济上讲,这些农作物可以通过利用利基市场和传统粮食系统来为小农户提供新的市场机会和途径,以改善生计。此外,种植未充分利用的农作物可以帮助保留文化遗产和传统的农业知识,因为它们通常是当地饮食和农业实践不可或缺的一部分。在环境上,他们可以通过改善土壤健康,减少化学投入的需求并促进生物多样性来支持可持续农业。因此,将未充分利用的农作物整合到主流农业和粮食系统中对于创造更可持续,多样化和弹性的全球粮食供应至关重要。今天,几乎所有现代的人类食物都基于有限数量的农作物。由于食物和植物资源在全球范围内在人口中缩小,因此需要寻找新的替代方案。因此,这些次要的土著或野生可食用的水果和药用植物物种可以帮助作物改善,生态和粮食安全。尽管这些物种仍然通过文化偏好和传统实践来维持,但它们仍然不充分地被研究和保护所忽视。缺乏注意力表明其潜在价值的估计值不足和开发不足。它还使他们处于持续的遗传侵蚀和消失的危险中。这将进一步限制穷人的发展选择。因此,对这些植物的探索和清单具有其民族生物学价值,对于了解和评估其经济潜力很重要。
现在存在的快速变化和相互依赖性需要不同的方法8。电力和天然气网络的发展密切相关,必须在已知未来需求之前发生。这将战略空间规划置于新能源系统范式的核心,因为它可以及时建立9个网络以满足未来的需求(所谓的预期投资)。空间计划需要有关技术,工业战略和土地使用的重大选择,并且必须根据专家和独立建议采取政府。这些新要求导致呼吁从传输网络的所有者那里删除计划和系统运营活动,并由一个独立的,政府拥有的机构向电力,天然气和其他相关网络责任10。
这是针对那些没有资格领取缴费型国家养老金或保险记录仅允许他们领取少量缴费的人。这里的关键细节是,它是经过经济状况调查的。换句话说,如果你被认为有足够的收入来养活自己,你可能不符合资格——目前的门槛是每周收入 262.50 欧元,低于这个门槛,每周的付款将取决于你申报的每周收入。经济状况调查评估你(或你的配偶或伴侣)的任何收入和财产(除了你自己的房子)或可以提供收入的资产。
Express Scripts Medicare 是 HealthSelect SM Medicare Rx (PDP) 计划的管理者,该计划是一项 Medicare Part D 处方药计划。原始 Medicare(A 和 B 部分)可帮助支付部分住院和就诊费用,但不包括门诊处方药。Medicare Part D 计划可帮助支付处方药费用。ERS 提供 HealthSelect SM Medicare Rx (PDP) 以提供 Part D 保险。
b'靶标发现对于药物开发至关重要,尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而,大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习,这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外,原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里,我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构,揭示蛋白质序列,特别是预训练的嵌入,比蛋白质结构更具信息量。接下来,我们开发了 DrugTar,这是一种高性能深度学习算法,将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90,优于最先进的方法。总之,DrugTar 简化了靶标发现,这是开发新型疗法的瓶颈。'
1内分泌学和代谢司,内科,哈利姆大学神圣心脏医院,anyang,2内分泌学和代谢司,内科,诺伊·欧尔吉医学中心,埃尔吉大学医学院,纽约大学医学司,尤尔吉大学医学院,尤尔吉医学中心,尤尔吉大学医学院3和代谢,Daegu Daegu Fatima医院内部医学系,Daegu 5,内科和代谢部门5级,Hallym University Dongtan Sacred Hospital,Hwaseong,Hwaseong 6,内分泌学和代谢部,HALLYM University Hapernosic nounidest of Intersial of Intersial Medicine of Nifentary of Nifentary of Nifentary of Nifentary of Nifentary of Nifentain of Nifentary of Nifential forsip.首尔,韩国首尔大学医学院内科学系内部分泌学和新陈代谢8分司,
