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本综述涵盖了各种印刷油墨树脂的分解机制,在基于聚烯烃(PO)的机械回收过程中特别关注其在挤出条件下的行为。硝酸纤维素(NC)的热降解和水解 - 在单层柔性塑料包装上使用柔性表面印刷的最常用的粘合剂,在160-210°C下的机械回收过程中同时发生。对于其他印刷墨水粘合剂,聚氨酯(PU)明显降解发生在200至300°C之间,大部分高于250°C。然而,随着湿度的参与,水解降解可以从150°C开始。也发现了乙酸纤维素(Ca)衍生物的类似效果,该衍生物是热稳定的,直到300°C,并且可以在100°C下水解。聚乙烯基丁丙(PVB)的热稳定性不受湿度的影响,根据不同类型的不同类型,热稳定性范围为170至260°C。紫外线(UV)固定的丙烯酸酯是热稳定的,直到400°C。水解降解可以在室温下进行。此外,该评论涵盖了用于打印墨水应用的不同着色剂的热稳定性,并在某些常见颜色的几种热替代品上详细说明。这项研究进一步回顾了粘合剂树脂如何影响回收酸盐的质量,这不仅是由于粘合剂树脂的降解而引起的,而且还通过塑料和粘合剂树脂之间的不混溶性引起。在高级回收过程中,主要是选择性的溶解性和热解,粘合剂树脂的存在及其降解产物仍然可能影响产品的质量。这篇评论强调了深入研究的必要性,以揭示印刷油墨成分对再生产品质量的影响。
越来越强调促进绿色增长和降低碳排放量为13,以实现可持续的经济发展。本研究使用TAPIO解耦14个模型,并分析了利用日志平均分区指数(LMDI)技术影响印度15种制造业的碳排放变化的因素。16此外,已经使用System-GMM方法分析了碳发射强度,信息和17通信技术(ICT),总因子生产率(TFP),技能和能量强度18之间的联系。它基于印度有组织制造业的植物水平年度19个行业调查(ASI)数据集(ASI)数据集,从2001 - 02年20日至2019 - 20年,针对主要21个印度国家/地区。调查结果反映了在总体和州的制造业中存在21个弱解耦的。这22个表明,产出和排放量都在增加,但是,产出增长超过23个排放增长,这意味着要努力过渡到更环保的24个友好的生产方法并提高了能源效率。发现输出和人口25效应是碳排放中的主要因素,而能量强度则是26降低效果。此外,System-GMM估计表明,ICT和能量27强度对总因子生产率产生了积极影响,而碳28排放强度的增加,生产率下降。这项研究证实了该扇形中倒29个形状的Kuznets曲线的存在。这些努力将有助于达到碳中立性并提高该行业内部的能量32效率。本研究将有助于制定能源30和环境策略,以减少排放并促进采用清洁能源31来源。33 34关键字:制造业,能源使用,二氧化碳,生产率,分解,35能量强度,解耦36 jel分类:C33,P18,Q43 37
1 剑桥大学临床神经科学系,英国剑桥;2 剑桥大学临床医学院麻醉学系,英国剑桥;3 剑桥大学心理学系,英国剑桥;4 伦敦帝国理工学院脑科学系迷幻药研究中心,英国伦敦;5 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心,英国伦敦;6 伦敦帝国理工学院数据科学研究所,英国伦敦;7 剑桥大学医院 NHS 基金会神经科学系,英国剑桥阿登布鲁克医院;8 剑桥大学沃尔夫森脑成像中心,英国剑桥;9 剑桥大学临床医学院神经外科系,英国剑桥阿登布鲁克医院;10 加利福尼亚大学神经内科系迷幻药分部 - Neuroscape,美国旧金山; 11 加拿大伦敦西安大略大学大脑与心智研究所心理学系和生理学与药理学系;12 爱尔兰都柏林圣三一学院劳埃德大厦心理学学院神经科学研究所
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型(VLM)尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑,但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性,从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中,我们仔细地重新调查了剪辑的架构,并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出,我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征,以牺牲局部歧视,从而导致嘈杂的分割结果。在响应中,我们提出了一种新型方法,该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改:删除剩余连接,实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰,更准确的绘制图,并在多个基准测试中胜过现有的方法,从而确认了我们发现的重要性。
摘要:涉及多个不同物体的长马操纵任务对模仿学习提出了挑战,结果策略表现出较差的效率,概括和模块化。这些限制的核心是使用图像和绝对坐标系捕获世界状态。没有广泛的演示数据集,这些表示形式将策略限制为在封闭的空间位置,类别内实例甚至任务变化上操作。在本文中,我们提出了一种使用以负担性为中心的坐标框架来解决这些Challenges的方法。通过适当地重新定位此框架并使用此相对坐标系培训基于州的政策,我们证明我们不仅可以学习高度样本效果的操纵行为,而且可以推广到广泛的空间和类别内的范围。更重要的是,我们表明,这种表示使我们能够学习可以无缝组成的独立子验证,以解决复杂的,长的,多对象的任务,并具有对新任务变化的组成概括的模块化。我们在现实世界中涉及5个不同对象,13个类别内对象变化和7个不同的子任务的实际茶服务任务上进行了广泛的验证,这些方法表现出了广泛的空间变化,证明了我们解决整个长途任务的能力,仅需10个演示。视频演示和代码将在polition-decomposition.github.io上找到。
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型(VLM)尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑,但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性,从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中,我们仔细地重新调查了剪辑的架构,并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出,我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征,以牺牲局部歧视,从而导致嘈杂的分割结果。在响应中,我们提出了一种新型方法,该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改:删除剩余连接,实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰,更准确的绘制图,并在多个基准测试中胜过现有的方法,从而确认了我们发现的重要性。
摘要。基于光子计数检测器(PCD)的光子计算计算机断层扫描(PCCT)以尖端的CT技术脱颖而出,提供增强的空间分辨率,减少辐射剂量和先进的材料分解功能。尽管它得到了公认的广告,但挑战是由现实现象引起的,例如PCD电荷共享效应,特定于应用的集成电路(ASIC)堆积和频谱转移,并引入了实际物理效应与理想物理模型中的实际物理效应之间的差异。这种未对准会导致图像重建过程中的重大错误,该过程在材料分解中尤其。在本文中,我们介绍了一种新型的检测器物理学和ASIC模型引导的深度学习系统模型,该模型是为PCCT量身定制的。该模型擅长捕获PCCT系统的全面反应,包括检测器和ASIC重音。我们提出了实验结果,证明了该模型的实验精度和鲁棒性。关键进步包括减少校准误差,材料分解成像的提高质量以及提高定量一致性。该模型代表了在弥合PCCT的理论假设和实际复杂性之间的差距,为更精确,更可靠的医学成像铺平道路时的差距。
背景:源自椎间盘组织的祖细胞在临床前研究中表现出免疫调节和再生特性。我们报告了美国食品和药物管理局的安全性和功效结果,这些细胞批准了这些细胞的临床试验,以治疗有症状的退行性椎间盘疾病。方法:有60例有症状的单层腰椎退化性椎间盘疾病(平均年龄37.9岁,男性平均60%)的患者参加了13个临床部位的随机,双盲,安慰剂对照的I期II/II期研究。他们被随机地接受低剂量细胞(n = 20),高剂量细胞(n = 20),单独使用媒介物(n = 10)或安慰剂(n = 10)的单次验证内注射。主要终点是平均视觉模拟量表(VAS)在52周时疼痛改善> 30%。光盘量进行了放射学评估。不良事件(AES),无论它们是否与治疗有关。在基线时在4、12、26、52、78和104周后评估患者。结果:在第52周,高剂量组的平均VAS百分比降低了基线(-62.8%,p = 0.0005),达到了腰痛改善的终点> 30%;平均变化也明显大于20点下降的最小临床上重要差异(-42.8,p = 0.001)。该临床改进在第104周保持。车辆组的VAS显着较小(–52.8%,p = 0.044),而低剂量和安慰剂组则表现出非显着改善。少数患者(18.3%)报告了AES严重的AE。只有高剂量组的圆盘体积发生重大变化,在52周时,平均值增加了249.0 mm 3(p = 0.028),104周时402.1 mm 3(p = 0.028)。总体而言,有6.7%的患者经历了严重的AE,全部在车辆(n = 1)或安慰剂(n = 3)组中,无关。结论:高剂量的同种异体盘祖细胞在一次验证术后注射后1年对背痛和椎间盘的体积产生统计学意义,有意义的改善,并且安全且耐受性良好。这些改进是在注射后2年维持的。证据级别:1。临床试验登记:NCT03347708 - 评估可注射椎间盘细胞疗法的安全性和初步疗效的研究,这是一种有症状的腰椎椎间盘变性的治疗方法。