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空间分析以确定地热势指数
摘要：探索是具有潜在自然资源的搜索区域的活动。，例如探索地热电位。可以使用空间分析。空间分析可以是研究区域中地热电位的基础建模。分析层次结构过程（AHP）是对建模数据的基本分析，其中分析的比较矩阵（例如表面温度，谱系和喷发中心）。在Dieng火山络合物中建模的结果已确定为地热电位区域。潜在的区域是G. Pakuwaja，G。Pangonan-Merdada和G. Pagerkandang的附近。使建模的集成方法可以用作地热探索活动的方法。关键字：空间信息，分析层次结构过程（AHP），地热势索引
实现可持续的长期增长 - 帝亚吉欧
本文件包含“前瞻性”陈述。这些陈述可通过以下事实来识别：它们不仅与历史或当前事实相关。具体而言，前瞻性陈述包括所有表达对未来事项的预测、期望、计划、展望、目标和预测的陈述，包括与帝亚吉欧 23 财年展望、帝亚吉欧 23 财年至 25 财年中期指导相关的陈述，以及与经营业绩趋势、利润率、增长率、整体市场趋势、利率或汇率变化的影响、帝亚吉欧的融资可用性或成本、预期成本节约或协同效应、预期投资、任何战略交易或重组计划的完成、预期税率、国际税收环境的变化、预期现金支付、诉讼或监管调查的结果、与养老金计划相关的资产和负债价值的预期变化以及一般经济状况相关的任何其他陈述。就其性质而言，前瞻性陈述涉及风险和不确定性，因为它们与事件相关并取决于未来将发生的情况。有许多因素可能导致实际结果和发展与这些前瞻性陈述明示或暗示的结果和发展存在重大差异，包括超出帝亚吉欧控制范围的因素。
帝人控股美国公司总裁简·托马斯再次被任命为
美国商务部投资咨询委员会 日本东京，2022 年 8 月 31 日 --- 帝人有限公司今天宣布，帝人集团美洲首席代表兼帝人控股美国公司总裁简·托马斯被任命为美国商务部投资咨询委员会委员，任期至 2024 年 4 月 6 日。这是托马斯第二次被任命为高级顾问，以支持美国商务部的使命。她的第一次任命是在前商务部长威尔伯·罗斯任职期间。投资咨询委员会成立于 2016 年，是主要利益相关者提供见解和建议的渠道，帮助他们最好地吸引和留住美国的外国直接投资。托马斯加入了一个由高级管理人员和行业领袖组成的团队，他们代表了广泛的行业和经济发展机构，所有人都致力于向商务部长提供见解。这项任命反映了托马斯对美国工人的信任以及她致力于将制造业带入美国的承诺。托马斯是美国复合材料制造商协会的执行董事会成员、制造业女性董事会成员以及复合材料行业女性创始成员。托马斯将利用自己多年的私营部门经验，为理事会的其他商业专业人士提供有益补充。托马斯表示：“我很荣幸被选为理事会成员，并就政府政策如何鼓励或抑制外国直接投资提供我的看法。我很高兴向理事会提供我的见解和经验，帮助进一步通过外国直接投资为美国创造就业机会。”托马斯还将支持帝人集团在美国开展的外国直接投资 (FDI)。她表示：“帝人一直是美国强大的经济合作伙伴，为美国的先进材料制造业做出了重大的技术和资本贡献。帝人还对美国创新生态系统进行了大规模投资，以加强美国的供应链。这些努力将惠及子孙后代，不仅惠及我们公司，也惠及我们雇用的数千名美国工人。对于像帝人这样具有长远眼光的公司来说，美国的政策会对公司在持续投资和扩张决策方面的舒适度产生深远的影响。”
帝人推出先进的展丝碳纤维编织织物
日本东京，2022 年 2 月 17 日——帝人株式会社今天宣布，该公司已推出一种轻质、坚固且经济高效的碳纤维机织织物，该织物采用该公司专有的丝束铺展技术开发而成。这种新型机织织物采用 3K（3,000）碳纤维长丝制成，适用于需要低重量和设计灵活性的应用，例如汽车内饰材料和体育用品。帝人利用其内部的丝束铺展技术，成功地将 3K 织物从成型厚度 0.2 毫米减薄至约 0.15 毫米，与 1K 机织织物成型为碳纤维增强塑料 (CFRP) 时的厚度相同。由于织物交叉纱线的平坦起伏，用帝人新织物制成的 CFRP 具有出色的平滑度，与用 1K 碳纤维机织织物制成的 CFRP 相比，其强度更稳定（根据该公司的内部研究）。此外，帝人特殊的丝束铺展技术效率高，使织物成本低于传统的 1K 碳纤维机织织物。此外，尽管使用 3K 纱线（200g/m 2），帝人仍将重量减轻了 35%，与使用 1K 纱线（125g/m 2）制成的织物相同。帝人现在将向工业和体育产品制造商推销其新面料。加上帝人产品组合中的其他铺展丝束碳纤维机织织物，该公司的目标是在 2030 财年实现 20 亿日元的销售额。展望未来，帝人将继续通过其他创新、高性能材料和解决方案加强其碳纤维产品线，并秉持成为一家支持未来社会的公司这一长期愿景。
硬质势符合加强学习的进化策略
进化策略（ES）已成为一种竞争性的替代方法，用于无模型的强化学习，在Mujoco和Atari等任务中展示示例性能。值得注意的是，它们在场景 - 具有不完美奖励功能的情况下发光，这对于浓厚的奖励信号可能难以捉摸的现实应用程序非常宝贵。然而，ES中的一个固有假设（所有输入特征都是任务 - 相关的）都会挑战，尤其是在现实世界中常见的不相关特征时。这项工作仔细检查了这一限制，尤其是专注于自然进化策略（NES）变体。我们提出了Nesht，这是一种新颖的方法，该方法将坚硬的阈值（HT）与NES融为一体，以使其具有稀疏性，从而确保仅采用相关特征。在严格的分析和经验测试的支持下，Nesht证明了其在减轻无关的遗产和散发诸如嘈杂的Mujoco和Atari任务等复杂决策问题中的陷阱方面的希望。我们的代码可在https://github.com/cangcn/nes-ht上找到。
多样性，支架结构，生物量和碳储能势
Mangrove Species Biomass (T Ha -1) Carbon (T C Ha -1) AGB BGB Total AGB BGB Total Rhizopora APICULATA 128.35 54.28 182.64 61.61 21.17 82.78 Avicennia Marina 84.67 37.44 122.11 40.64 14.60 55.24 Avicennia 37.36 18.16 55.52 17.93 7.93 25.02 Avicennia Officinalis 96.54 42.87 139.41 46.34 16.72 63.06 Stylosa Rhizopora 63.15 28.77 91.92 30.31 11.22 41.53 Sonneratia Alba 36.74 17.40 54.15 54.15 17.64 6.79 24.42 Osbornia octodonta 53.19 24.42 77.60 25.60 9.52 35.05 Sonneratia Caseolaris 12.65 6.86 19.50 6.07 2.67 8.75 AEGICILERA FLORIDUM 43.98 20.38 64.36 21.11 7.95 29.06 Ceriops Decandrara 39.67 19.19 58.86 19.04 7.49 26.53总计596.30 269.77 866.08 286.23 105.21 391.44
基于深度学习的局部场势事件解码
摘要 大脑皮层如何处理信息？为了回答这个问题，人们付出了很多努力来创造新的和进一步开发现有的神经成像技术。因此，fMRI 设备的高空间分辨率是准确定位认知过程的关键。此外，电生理装置的时间分辨率和记录通道数量的增加为研究神经活动的确切时间打开了大门。然而，在大多数情况下，记录的信号是多次（刺激）重复的平均，这会抹去神经信号的精细结构。在这里，我们展示了一种无监督机器学习方法可用于从单次试验的电生理记录中提取有意义的信息。我们使用自动编码器网络来减少单个局部场电位 (LFP) 事件的维度，以创建可解释的不同神经活动模式集群。令人惊讶的是，某些 LFP 形状对应于不同记录通道中的延迟差异。因此，LFP 形状可用于确定大脑皮层中信息流的方向。此外，在聚类之后，我们解码了聚类中心，以逆向工程底层的原型 LFP 事件形状。为了评估我们的方法，我们将其应用于啮齿动物的神经细胞外记录和人类的颅内 EEG 记录。最后，我们发现自发活动期间的单通道 LFP 事件形状来自可能的刺激诱发事件形状的范围。迄今为止，这一发现仅在多通道群体编码中得到证实。
h-BN 封装中的超低肖特基势垒...
图 1：(a) 具有铁磁触点的 h-BN 封装单层 WSe 2 隧道器件示意图 (b) 器件的光学显微镜图像。矩形部分（红色）表示封装结构；定义触点之前的封装样品的光学图像。(c) (顶部) 单层 WSe 2 相对于直接接触材料铂的能级图；(底部) 在有限偏压和超阈值栅极电压下的正向偏压条件下的漏源电流示意图。请注意，在我们的器件中，多数电荷载流子是空穴。围绕铁磁触点弯曲的能带未缩放。(d) 4.7K 下单层 WSe 2 的光致发光 (PL) 光谱仪（X o 表示中性激子峰）；（插图）同一单层 WSe 2 的室温 PL 光谱显示单层中集体激发的单个特征峰在 1.67 eV 处。