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World File Search System周期
桑坦德银行进入新利率周期
该集团一直在增加其欧元 ALCO 投资组合，主要在西班牙、葡萄牙和消费者领域。ALCO 投资组合是一种所谓的“逆周期”工具，这意味着它的功能是随着时间的推移提供稳定的业绩。当利率处于上升周期时，政府债券被购买，当资金成本上升时，其价格会变得更便宜。当利率下降时，债券价格升值，ALCO 投资组合的价值上升。该集团大多在到期时记录这些债券，因为它会将它们保留在投资组合中直到最终付款，并且不会进行交易。因此，即使没有实现销售，债券的升值也会产生反映在损益表中的财务收益。
周期2的定期报告-Geosmart（地热的技术以增强智能和灵活操作的竞争力）
The GeoSmart project aims to optimise and demonstrate innovations to improve the flexibility and efficiency of geothermal heat and power systems, specifically: • Energy storage and power block management innovations to provide daily flexibility for “dispatchability''- to ramp up and down to the extent and speed required to fill the gaps between the sporadic and “duck curve” demand curves and the supply curves from solar and wind; • Integration of more flexible organic Rankine （兽人）可以应付电力市场需求的变化；拟议的创新将在Insheim
前瞻性生命周期评估研究
技术成熟度 (TRL) 中试规模 (TRL 6-7) 概念性 (TRL 1- 2) 实验室规模 (TRL 4) 工作电压 [V] 1.5 3.8 3.8 1.5 光学对比度 (ΔE * ) 17.3 17.5 10.6 切换时间 [秒] 2 最小循环次数 20* 封装 (第 2 层) UV 光聚合物 对电极 (第 2 层) N/A Ag N/AN/A Ag N/A 对电极 (第 1 层) C ITO 电致变色材料 (第 2 层) N/A PEDOT:PSS
根据不同的生命周期步骤，电池对运输应用的环境影响
摘要本文实验研究了与最大基数匹配问题的实例相遇时，通过D波商业化的模拟量子计算机的行为，这些问题被专门设计为难以通过模拟退火而解决。我们在各种尺寸的情况下基准一个D-Wave“华盛顿”（2倍），具有1098个操作码头，并观察到，除了其中最琐碎的最小的所有情况外，它都无法获得最佳的解决方案。因此，我们的结果表明，量子退火至少在D-Wave设备中实现，与类似的退火相同的陷阱，因此提供了其他证据，表明存在多项式的问题，即这种机器无法有效地求解最佳性。此外，我们研究了Qubits互连拓扑的程度，以解释后一种实验结果。特别是我们提供的证据表明，这些拓扑的稀疏性会导致人为膨胀大小的QUBO问题，可以部分解释上述令人失望的观察结果。因此，本文暗示，要释放量子退火方法的潜力，必须使用密度的互连拓扑。
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>
这项研究着重于开发和部署微控制器和AI加速器的小型AI模型，以在智能眼镜场景中进行眼睛跟踪任务。通过利用模型压缩，量化和轻型神经体系结构等技术，目的是创建有效的解决方案，以满足这些设备的严格计算和能量约束。该研究将优先考虑与嵌入式平台和加速器无缝集成的软件优化，从而实现实时性能。此外，该研究将纳入事件摄像机或神经形态视觉系统的使用，该系统在功率效率和高时间分辨率方面具有显着优势，使其非常适合在资源受限环境中进行眼睛跟踪应用。
精神分裂症的GSH氧化还原周期的标记
在患有精神分裂症（SZ）的患者组中，氧化还原失调在外周液27和大脑中均已报道。已经假设这种失调，包括谷胱甘肽（GSH）周期28的改变可能会因少突胶质细胞对29个氧化应激（OXS）的易感性而导致SZ的脑白质（WM）异常。30 In this study we aim to assess the differences between 82 schizophrenia patients (PT) and 86 healthy controls (HC) 31 in GSH-redox peripheral blood markers: GSH peroxidase (GPx), reductase (GR) enzymatic activities and their ratio 32 (GPx/GR-ratio), evaluating the hypotheses that alterations in the homeostasis of the systemic GSH cycle may be 33与PT中脑WM中的病理机制相关。为此，我们采用了先进的扩散MRI 34方法：扩散峰度成像（DKI）和白质道完整性 - WATSON（WMTI-W），该方法对脱髓鞘和神经毒素的敏感性提供了35个出色的敏感性。36我们表明，女性参与者（HC和PT合并）的GPX水平较高（P = 0.00071），并随37岁衰老而降低（P = 0.026）。我们发现PT和HC在GR和平均峰度的关联中的差异（MK，38 p <0.0001）。也就是说，下MK与HC中的血液GR活性较高有关，但在PT中不相关，这表明HC中高39 GR活性（减少应力的标志）与髓磷脂完整性的变化有关。但是，GSH-REDOX 40外周血标记并不能解释PT中检测到的WM异常，或者本研究的设计如果存在，则无法检测到41个明智的现象。42 43 44简介45
左旋多巴诱导的非周期性爆发动力学变化与帕金森病的个体临床改善有关
1. 艾克斯·马赛大学，CNRS，INT，德拉蒂莫内神经科学研究所，13005，马赛，法国。 2. 艾克斯-马赛大学、INSERM、INS、系统神经科学研究所，13005，马赛，法国 3. 中央地中海学院，13013，马赛，法国。 4. APHM，马赛大学医院，蒂莫内医院神经病学和运动障碍科，13005，法国。 5. 斯特拉斯堡大学神经科学认知与适应性实验室，67000 斯特拉斯堡，法国。 6. 罗马生物医学大学校园工程系非线性物理和数学模型组，意大利 00128。 7. 外科癫痫病科、功能性和立体定向神经外科，蒂莫内大学医院，13005，马赛，法国。8. 艾克斯马赛大学，UMR INSERM 1106，功能性神经外科系，13005，马赛，法国。¡ 资深作者 * 通讯作者：hasnae.agouram@univ-amu.fr，pierpaolo.sorrentino@univ-amu.fr
约瑟夫·熊彼特的经济周期
在他的一生中，熊彼特一直为经济理论赋予了特殊的地位，其目的是处理他所谓的“经济机制”。本章探讨了熊彼特所分析的这些机制。首先，我们将简要介绍熊彼特的商业周期理论。正如我们将看到的，倾向于形成“集群”的“创新”将扰乱现有的任何平衡，并导致同时展开的三种不同类型的周期。我们将讨论熊彼特对资本主义的看法，认为资本主义是一个辩证演变的过程（与马克思、桑巴特和韦伯的传统相同）。最后，熊彼特的思想可能对我们解释新兴问题（如全球化和国家国际分工、行业动态和内生增长）具有重要意义。
制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与