生命周期评估评估产品的环境影响。LCA评估在以下阶段的水,资源,能源和某些废物生产的使用:•提取和加工原材料•制造和包装•一生中使用和运行•在其使用寿命结束时处置,包括在每个阶段的运输和分发。
摘要:RAW Earth在当代建筑中具有有用的应用,作为一种可持续的圆形建筑材料。本研究旨在通过生命周期思维方法评估具有相似热性能的几种基于地球的壁系统的环境性能。尤其是针对(a)未稳定的土壤(原位生产),(b)压缩的地球块(在工厂预制),(c)稳定的地球和(d)轻地球,全部与生物基纤维结合(例如天然纤维,例如,corck,corc,corc,corck ymection suctutiation),为(c)稳定的材料,为(c)稳定的土壤和/公会材料,为(c)稳定的土壤和(d)稳定。结果显示,在整个生产链中避免碳排放,水足迹和体现能量方面,并突出了限制和潜在的改进。此外,还基于嵌入在天然纤维中的碳来估计农作物的CO 2抵消。尤其是,轻地球壁系统最适合最大程度地减少环境影响,而庞大的建设性技术(如未稳定的撞车地球)显示出更高的动态热性能,可用于在地中海气候中使用。
理解微观自由度在强烈相互作用的系统的行为是许多物理领域的主要目标,范围从结构镜[1,2]到基本粒子理论[3,4],甚至延伸到量子重力[5,6]。但是,这些系统的第一原则计算通常非常困难,并且需要强大的工具。计算在系统进行相转换时特别具有挑战性,因为可能会出现新的自由度并变得相关。在这种情况下,基本理论必须始终如一地关联这两个阶段,从而描述了从一组自由度到另一组自由度的过渡。对于二阶过渡,系统在所有长度尺度上的行为取决于有限的所谓关键指数。这一问题的许多现代方法中的一种是功能重新归一化组(FRG)[7-11],也称为精确的重新归一化组(RG)或
图形结构的场景描述可以在生成模型中有效地使用,以控制生成的图像的组成。以前的方法基于图形卷积网络和对抗方法的组合,分别用于布局预测和图像生成。在这项工作中,我们展示了如何利用多头关注来编码图形信息,以及在潜在的图像生成中使用基于变压器的模型可以提高采样数据的质量,而无需在训练稳定性方面采用后续的对抗模型。所提出的方法,具体来说,完全基于用于将场景图编码为中间对象布局的变压器体系结构,并将这些布局解码为图像,通过矢量定量的变异自动编码器所学到的较低维空间。我们的方法在最新方法中显示出改进的图像质量,以及从同一场景图中的多代人之间的较高程度的多样性。我们在三个公共数据集上评估了我们的方法:视觉基因组,可可和CLEVR。我们在可可和视觉基因组上分别达到13.7和12.8的成立分数和52.3和60.3的FID。我们对我们的贡献进行消融研究,以评估每个组件的影响。代码可从https://github.com/perceivelab/trf-sg2im获得。
锕 (227) 钍 232.0 镤 231.0 铀 238.0 镎 (237) 钚 (244) 镅 (243) 锔 (247) 锫 (247) 锎 (251) 锿 (252) 镄 (257) 钔 (258) 锘 (259) 铹 (262)
锕 (227) 钍 232.0 镤 231.0 铀 238.0 镎 (237) 钚 (244) 镅 (243) 锔 (247) 锫 (247) 锎 (251) 锿 (252) 镄 (257) 钔 (258) 锘 (259) 铹 (262)
锕 (227) 钍 232.0 镤 231.0 铀 238.0 镎 (237) 钚 (244) 镅 (243) 锔 (247) 锫 (247) 锎 (251) 锿 (252) 镄 (257) 钔 (258) 锘 (259) 铹 (262)
锕 (227) 钍 232.0 镤 231.0 铀 238.0 镎 (237) 钚 (244) 镅 (243) 锔 (247) 锫 (247) 锎 (251) 锿 (252) 镄 (257) 钔 (258) 锘 (259) 铹 (262)
锕 (227) 钍 232.0 镤 231.0 铀 238.0 海王星 (237) 钚 (244) 镅 (243) 锔 (247) 锫 (247) 加州 (251) 爱因斯坦 (252) 镄 (257) 钚 (258) 诺贝尔(259) 劳伦斯 (262)