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美国诉雅培案
19丹尼尔·鲍尔（Daniel Ball），77 U.S. 557，563（1870）。在其法规中，兵团将“美国可避免的水域”定义为“那些受到潮汐的潮起潮落和流动的水域，或者过去曾经使用过，或者过去已被使用，或者可能容易用于运输州际或外国商务。” 33 C.F.R.§329.4。 军团承认：“ [P]叙述了“美国通航水”或'导航性'的定义最终取决于司法解释，而行政机构不能最终做出。” 33 C.F.R. §329.3。 军团打算“与联邦法院使用的测试密切相符”。 ID。 因此，军团的定义不会取代法院开发的定义，而是根据我们的估计，对其进行了仔细的跟踪。 参见。 Sackett诉EPA，598 U.S. 651，698（2023）（Thomas，J。，同意）（“本法院的案件也继续在《河流和港口法案》中使用传统的可通道概念。 。 。 。”）。§329.4。军团承认：“ [P]叙述了“美国通航水”或'导航性'的定义最终取决于司法解释，而行政机构不能最终做出。” 33 C.F.R.§329.3。 军团打算“与联邦法院使用的测试密切相符”。 ID。 因此，军团的定义不会取代法院开发的定义，而是根据我们的估计，对其进行了仔细的跟踪。 参见。 Sackett诉EPA，598 U.S. 651，698（2023）（Thomas，J。，同意）（“本法院的案件也继续在《河流和港口法案》中使用传统的可通道概念。§329.3。军团打算“与联邦法院使用的测试密切相符”。 ID。因此，军团的定义不会取代法院开发的定义，而是根据我们的估计，对其进行了仔细的跟踪。参见。Sackett诉EPA，598 U.S. 651，698（2023）（Thomas，J。，同意）（“本法院的案件也继续在《河流和港口法案》中使用传统的可通道概念。Sackett诉EPA，598 U.S. 651，698（2023）（Thomas，J。，同意）（“本法院的案件也继续在《河流和港口法案》中使用传统的可通道概念。。。。”）。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
Francesco Scazza - 的里雅斯特
我是里雅斯特大学物理系副教授，也是 CNR-INO 的副研究员。我领导着一个在里雅斯特新成立的实验小组（7 名团队成员），研究具有人工量子系统的多体物理学，重点研究关联多轨道费米子系统中的非平衡动力学和传输。我在超冷原子的量子模拟方面的专业知识得到了多次受邀报告、国际合作和在高影响力国际期刊上发表的论文的认可。我目前的研究兴趣包括：超冷量子气体的量子多体物理学 - 强关联量子多体系统、强相互作用费米气体实验、量子杂质、量子传输和非平衡多体动力学、超冷费米气体中的超流动性和磁性、光晶格中的哈伯德物理学、SU(N) 对称费米子模型。实验原子物理和光学技术——激光冷却和捕获、费什巴赫共振、射频精密光谱、光钟光谱、光晶格、任意光势、量子气体显微镜。量子信息和量子光学——光镊阵列、中性原子量子信息处理、光原子相互作用中的集体效应、连续变量量子光学、光量子通信和 QKD。
雅苒 2022 年可持续发展报告
我们为减少自身范围 3 排放所做的努力与其他公司的目标重叠。农民田地的排放属于我们的下游范围 3，但也属于食品和时尚等行业的上游范围 3，这意味着我们提供的知识也为价值链中的其他利益相关者带来了价值主张。雅苒还在化肥行业中发挥了积极作用，该行业正在寻求开发部门脱碳方法，使其能够为其范围 1 和 2 排放设定科学目标，并减少化肥使用产生的排放（即下游范围 3 排放）。
气候转型计划 - 欧莱雅
当前工作基于迄今为止对集团温室气体足迹的最新和最佳估计。值得注意的是，随着集团收集更准确的排放量估计并改进其范围 3 足迹数据，这一基线已发生了历史性变化。欧莱雅重申了其基线，以纳入排放报告方法和数据可用性的改进。范围 3 报告仍然依赖于基于支出的排放估计和标准排放因子（例如来自 Ecoinvent）的组合，而其供应商无法提供具体数据。欧莱雅正在努力尽可能提高数据可用性和质量。此外，集团反映了其组织结构的变化。这些重述在其年度报告（URD）中披露。
2023 年业绩 - 威立雅
➔ Mirfa（阿联酋）：海水淡化厂：2.93 亿欧元 ➔ Samsung/EPCOR（美国）：废水处理系统：1.67 亿欧元 ➔ OxyChem（美国）：盐水结晶系统：9,300 万欧元 ➔ Sembcorp Keppel（巴西）：FPSO 海上钻井水处理：5,400 万欧元 ➔ City of St Louis Sewer District（美国）：流化床焚烧炉：1.34 亿欧元 ➔ RNG Energy Linden（美国）：厌氧消化处理：7,500 万欧元 ➔ Exxon Mobil Whiptail（美国）：圭亚那脱硫厂：5,500 万欧元