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苏格兰的循环经济和废物路线图到2030
潜在的耐用性。这可能意味着，如果低收入家庭无法避免环境费用（例如，通过购买可重复使用的咖啡杯）面临预算压力，或者零售商响应引入有关处置未售出的消费品的限制和/或促进商业模型的限制，从而延长了产品寿命，从而延长了储备预算或基本产品。对处置未售出的消费品的限制也可能导致一些新商品以降低的价格提供，这可能是慈善机构或零售商。此外，在循环经济中，购买翻新或二手物品应该更容易访问，并可能增加这些项目的可用性，并可以将它们作为购买新商品的可接受性。44。是否发生这些问题取决于个人的设计
利用路线图到自然的正面
建筑环境的资产所有者和经理已经开始寻求新进化的自然阳性解决方案的行业资源。These include TNFD LEAP approach , Urban Land Institute's Nature Positive and Net Zero: The Ecology of Real Estate , WBCSD Roadmap to Nature Positive: Foundations for the built environment system and building certification bodies such as Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) , Building Owners and Managers (BOMA) BEST certification program and International Living Future Institute's Living Building Challenge , as well as municipal regulatory frameworks such as the Toronto Green Standard .这些行业标准和框架概述了实用的建筑水平策略和措施，以减少对自然和生物多样性的负面影响。Manulife IM试图考虑此类最佳实践，并将它们整合到整个房地产生命周期中，以管理自然和生物多样性的风险和依赖性。
利用路线图到自然的正面
Kujawy是一个水力胁迫的热点，需要采取行动以更好地管理淡水来源。Holcim的Kujawy Quarry是欧洲最大的露天石灰石采石场。直到最近，该公司将所有采石场排水排放到了直接流入波罗的海的Noteć河中，而不是在当地使用它作为农田和森林。同时，库吉维地区正面临因极端降雨事件而加剧的水风险。在几个月内，几乎没有降雨，而在其他几个月中，降雨是暴风雨的。缺水导致环境问题：森林恶化，池塘已经干燥，鸟类消失了。
利用路线图到自然的正面
作为TNFD的早期采用者，CDL在2024年的综合可持续性报告中发布了其第一份TNFD报告，标题为“自然界”。使用Xylo Systems人工智能（AI）平台，该公司评估了一个238,161平方米的项目区域，其中包括CDL在新加坡的直接运营和管理控制下的新的和现有的全资资产和开发项目，以了解公司的BioDiversity footprint。这些发现表明，生物多样性指数高 - 0.86 - 较低的物种灭绝率，人类干扰被确定为物种下降的关键因素。这种方法简化了生物多样性数据，改进了目标跟踪并增强了利益相关者的沟通。此外，该公司还利用了Encore工具和第三个气候变化方案研究中的发现，以了解与其性质相关的依赖性，影响和风险，指导战略性缓解措施。
通过预训练对比脑电图文本掩蔽自动编码器的可转移表征增强脑电图到文本解码
从非侵入性脑电图 (EEG) 重建自然语言作为脑机接口 (BCI) 的语言解码技术有着巨大的应用前景。然而，基于 EEG 的语言解码仍处于起步阶段，面临着一些技术问题，例如：1）缺乏能够有效结合跨模态（EEG 和文本之间）自学习与 EEG 特征或文本序列的模态内自重建的混合策略；2）未充分利用大型语言模型 (LLM) 来增强基于 EEG 的语言解码。为了解决上述问题，我们提出了对比 EEG-T 文本询问自动编码器 (CET-MAE)，这是一种新颖的模型，它通过专用的多流编码器在 EEG 和文本之间和内部协调复合自监督学习。此外，我们开发了一个名为 E2T-PTR（使用预训练可迁移表示进行 EEG 到 T 文本解码）的框架，该框架利用预训练模块以及来自 CET-MAE 的 EEG 流，并进一步使 LLM（特别是 BART）能够从 EEG 序列中解码文本。在流行的文本诱发 EEG 数据库 ZuCo 上进行的全面实验证明了 E2T-PTR 的优越性，它在 ROUGE-1 F1 和 BLEU-4 得分上分别比基线框架高出 8.34% 和 32.21%。我们提出的预训练 EEG-Text 模型显示出改善涉及 EEG 和文本的下游任务的潜力。这为其在内部语音 BCI 范式中的应用开辟了有希望的途径，值得进一步研究。
布局免费场景图到图像发电
生成模型中的进步引发了人们对产生图像的重大兴趣，同时遵守特定的结构指南。场景图到图像生成就是生成与给定场景图一致的图像的一项任务。然而，视觉场景的复杂性在基于场景图内的指定关系准确对齐的观察中提出了一个挑战。现有方法通过先预测场景布局并使用对抗性训练从这些布局生成图像来处理此任务。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法来从场景图中产生iM，从而消除了预测中间布局的需求。我们利用预先训练的文本对图像扩散模型和剪辑指导来将图形知识转化为图像。向此，我们首先使用基于GAN的培训将图形编码器与相应图像的剪辑特征与相应图像的剪辑特征对齐。此外，我们将图形特征与给定场景图中存在的对象标签的剪辑嵌入融合在一起，以创建一个一致的剪辑引导性调节信号。在条件输入中，对象嵌入提供了图像的粗糙结构，图形特征提供了基于对象之间关系的结构对齐。fi-Nelly，我们对图一致的调节信号和夹子对准损失的图一致的调节信号进行了预训练的扩散模型。详细的实验表明，我们的方法在可可粘合和视觉基因组数据集的标准基准上的现有方法优于现有方法。我们的代码和重现结果的说明可以在https://anonymon.4open.science/r/gandiffuclip-d9e8中找到。
预测从相图到兼容性的聚合物溶解度：挑战和机会的观点
的过程，包括涂料和纤维旋转。确定溶剂在聚合物设计中的作用导致了许多问题：什么是好的溶剂？哪些溶剂可以溶解特定的聚合物？溶剂的作用如何影响液化相变的固化聚合物的宏观行为？过去，使用众所周知的热力学方程和参数的半经验技术有助于回答这些问题（例如，Flory - Huggins W参数）。1,2尽管我们已经了解了很多有关聚合物相分离的物理现象，但对于许多不同的聚生物化学物质来说，从第一原理中对聚合物溶解度的定量预测仍然未被发现。此外，溶解度的作用与一个受试者，实验或应用与另一个受试者不同。例如，是否确定聚合物 - 溶剂对在设计过程中是否足够兼容，还是需要知道整个相图？因此，可以解决这些问题的每一个，同时推广到各种方法和应用的预测工具可以帮助加速，精确地控制新型聚合物化学的合成和设计。聚合物溶解度的最重要影响之一是在聚合物加工中：在溶液涂料，纤维旋转和3D打印等过程中，首先将聚合物溶解在溶剂中，并蒸发或提取该溶剂以固化聚合物。3这些方法已在诸如粘合剂，疏水涂层和柔性电子产品等技术中找到。）。具体而言，薄膜加工技术（例如旋涂，叶片涂层和插槽涂层）通常与聚合物和溶剂混合物一起施用，然后是温度诱导或非溶剂诱导的相分离，每种相位都可以控制所得的形态或膜结构。4–6然而，溶液中聚合物行为的复杂性引起了预测先验从处理条件中产生的材料性能的挑战（例如，，溶剂蒸发率，浓度，温度，压力等。例如，研究表明，在铸造之前，聚合物的溶剂质量和不完全溶解可能会影响聚合行为7和
Towngas的碳中立性路线图到2050
通过这些综合策略，我们旨在大大减少温室气体排放，从而促进更可持续和环保的能源景观。Towngas将继续投资并寻求机会加速脱碳之旅，同时适应我们的行动和计划，以应对不断变化的环境的挑战和不确定性。
利用路线图到自然的正面
EDP一直通过遵循《可持续性报告框架》（例如全球报告计划（GRI））来衡量和报告其对环境的影响，现在正在审查其在2024年遵守CSRD的努力。该公司每三年发布一次特定的生物多样性报告，最新的报告于2023年发布。了解对质量性质相关信息的需求，EDP一直在密切监视TNFD LEAP方法的开发和基于科学的目标网络（SBTN）目标。它仍在评估内部实现完整一致性的努力，但旨在每年盯着2024年的进度。在整个小组中完成对自然相关的AMAT策略的结构化评估将使EDP能够增强其实践并遵守其净增益生物多样性野心，这与《生物多样性公约》的Kunming-Montretal全球生物多样性框架（GBF）保持一致。