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纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
德维阿希利娅维什瓦维迪亚拉亚, 印多尔
8. 通讯地址 9. 类别 GEN/SC/ST/OBC/其他 请指定其他 10. 资格 BE / B.Tech. / M.Sc./其他 请指定其他 11. 资格年份 12. 专业/分支 13. 参加过任何国家级考试
为每个人探索每一天 - 安格利亚水务公司
考虑到多方面的长期韧性，今年我们自 2017 年以来首次向股东派发股息。拥有安格利亚水务公司的长期股东财团代表了耐心资本的定义，我们非常感谢他们在过去五年中的持续支持。在此期间，我们的所有者代表数百万养老金持有人，将收益再投资，在我们困难时期支持我们，并在我们采取改变公司章程的开创性步骤时全心全意地支持我们为实现环境和社会目标而做出的改变。我很高兴我们现在能够通过与他们分享我们的财务回报来回报他们对我们的信任，这是我们三重底线中的第三个要素：客户和社区、环境和股东。
2025 年塞维利亚脱碳机械论坛
到目前为止，电网和工业的脱碳与大量可变可再生能源 (VRE) 电力（主要是风能和太阳能光伏）的安装齐头并进。然而，如果要在不损害行业可靠性和成本效益的情况下实现碳中和，这还不够，而且电化学电池无法提供最终用户所需的众多服务和规模。除了 VRE，还需要其他技术，用于有效的气体压缩和运输、电网平衡、碳捕获，以及非常重要的能源。在后一类中，技术正在发展成为电池的可行替代品，用于一系列储能应用，例如抽水蓄能、压缩空气、飞轮、泵送热量、液态空气、热/冷、氢气、氧气、重力和其他热机械化学存储方法。这些都在快速推进商业化，并将与电池竞争，以满足广泛的电网和工业存储需求。
利培酮联用益生菌治疗酒精所致精神病性障碍的疗效分析
目的：探索利培酮与益生菌对酒精诱发的精神疾病患者的治疗作用。方法：从2022年8月至2023年8月，将100例酒精引起的精神障碍患者送往林尼市的Rongjun医院，并根据计算机培训，分配给对照组（基本治疗 + risperidone，50例）和一个观察组（基本治疗方法，50例）和一个观察组（基本治疗 +益生酮，50例）。比较临床疗效，正综合征和阴性综合征评分（PANSS），认知功能，患者酒精对照评分以及治疗前两组之间的不良反应。结果：在治疗前两组之间的Panss和Loewensteinscores（LotCA得分）在统计学上没有显着差异。在治疗后，观察组的总临床有效性率和LOTCA得分明显高于预处理和对照组（p <0.05），密歇根州酒精中毒筛查测试（MAST）和宾夕法尼亚酒精饮酒量表（PACS）得分（PACS）得分（PACS）得分（PACS）得分低于预处理和预处理组的（p <0.05）。panss正阳性和负尺度的得分，精神病理学的得分以及不良反应的发生率没有显着差异（p> 0.05）。结论：利培酮和益生菌的结合在治疗酒精引起的精神疾病方面具有良好的总体功效，可以有效地改善患者的认知功能而没有明显的副作用，并且具有良好的安全性。
燃料电池快速扩张等的常见问题...
【2023年度成果（论⽂・特许）】1。J. H. Park等人，高度耐用的石墨烯封装的基于铂的电催化剂，用于通过溶液等离子体过程合成的氧气还原反应，功率来源杂志，580（2023），233419，2。J. H. Park等人，高度耐用的碳壳的新溶液等离子体合成，用于聚合物电解质膜燃料电池的高度耐用碳壳基于铂基的阴极催化剂，碳，214（2023），118364，3。M. Huda等人，单壁碳纳米管支持PT电催化剂作为单个燃料电池的阴极催化剂，其耐用性高/关闭/关闭电势循环，ACS Applied Energy Materials，6（2023）12226-12226-12226-122236 4。H. N. Nam等人，第一原告对石墨烯和氮掺杂石墨烯涂层的铂电催化剂的氧还原反应机制的研究，物理化学化学物理学，26（2024）10711-10722 5。出愿番号：2024-025901
风力涡轮机检查案例研究
捷克共和国布拉格的捷克技术大学电气工程学院的控制论系（电子邮件：{giuseppe.silano，martin.saska} @fel.cvut.cz）。B发电技术和材料部，意大利米兰的Ricerca Sul Sistema Energetico（RSE）S.P.A.。 C GRVC机器人实验室，西班牙塞维利亚塞维利亚大学（电子邮件：alvarocaballero@us.es）。 D工程系，意大利贝尼文托市贝尼文托市桑尼奥大学（电子邮件：{davide.liuzza，luigi.iannelli} @unisannio.it）。 意大利国家新技术，能源和可持续经济发展（ENEA），意大利弗拉斯卡蒂，核安全与安全部的融合和技术。 f克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院（电子邮件：stjepan.bogdan@fer.hr）。 g通讯作者B发电技术和材料部，意大利米兰的Ricerca Sul Sistema Energetico（RSE）S.P.A.。C GRVC机器人实验室，西班牙塞维利亚塞维利亚大学（电子邮件：alvarocaballero@us.es）。 D工程系，意大利贝尼文托市贝尼文托市桑尼奥大学（电子邮件：{davide.liuzza，luigi.iannelli} @unisannio.it）。 意大利国家新技术，能源和可持续经济发展（ENEA），意大利弗拉斯卡蒂，核安全与安全部的融合和技术。 f克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院（电子邮件：stjepan.bogdan@fer.hr）。 g通讯作者C GRVC机器人实验室，西班牙塞维利亚塞维利亚大学（电子邮件：alvarocaballero@us.es）。D工程系，意大利贝尼文托市贝尼文托市桑尼奥大学（电子邮件：{davide.liuzza，luigi.iannelli} @unisannio.it）。意大利国家新技术，能源和可持续经济发展（ENEA），意大利弗拉斯卡蒂，核安全与安全部的融合和技术。f克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院（电子邮件：stjepan.bogdan@fer.hr）。g通讯作者
人工智能应用，用于在下弗里利亚平原（意大利东北）
地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率，而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施，本研究对六种机器学习算法进行了全面评估，包括极端梯度提升（XGBoost），决策树，广义回归神经网络，极端的随机树，径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标，包括确定系数（R 2）得分，均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和差异（VAF）来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain（Northerian Plain（Northerian Plain）（Northerev）（easterth）的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中，XGBoost成为一个预测的示例，在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数，始终为0.788，MAE为0.587，MAE为0.587，MAPE，MAPE为1.909，MAPE为1.909，高VAF为99.30，其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是，其他四个模型的性能比XGBoost稍弱，而弹性网显示中等的预测能力，这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析，以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比，Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能，统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择，准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中，碳酸氢盐在0.51时的最高显着性，这对于准确的温度预测至关重要，因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献，也起着重要作用，因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08，对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之，在下部弗里利亚平原中，碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值，并突出了对温度的最重要影响。
