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World File Search System数据点
CDP资本市场请求
CDP认识到气候变化，生物多样性，塑料与所有与自然有关的问题之间的互连性。因此，除了中小企业和公共当局外，所有对CDP完整的公司问卷做出响应的公司都将介绍气候变化数据点，以及基本的生物多样性和塑料数据点。Companies that operate or plan to operate mines, or are in the process of closing mines and have one of the following CDP-ACS activities will be presented with a set of biodiversity-focused questions on their mining projects: Coal extraction & processing, Other non-ferrous metals, Iron & steel, Precious metals, Aluminum, Metal processing, Copper, Iron ore mining, Precious metals & minerals mining, Bauxite mining,其他非矿石开采，其他非金属矿物。从2024年开始，塑料活动的标识将从生产/商业化扩展到提供废物和/或水管理活动，以及提供与塑料相关的活动的金融产品/服务。这将允许将来扩展与塑料相关的指标，以捕获全面的活动链。
补充信息响应曲面...
ipred ：为模型预测的第i个浓度数据点对应的值；为平均实验测得浓度值；为平均预测浓度值。 ，和 分别表示第i个和第i个输入变量的平均值（k=SV,T,Rt）。 和 分别表示第i个预测组分浓度和平均预测组分浓度。
2024年年度报告
编制依据 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 59 ESRS 披露要求 .� ... 60 可持续发展治理 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 63 我们的商业模式以及我们如何创造价值 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 65 我们的战略和对可持续发展事项的影响 �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 66 双重重要性评估 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 67 我们利益相关者的利益和观点 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 75 可持续性尽职调查 .� ... 77 来自其他欧盟立法的 ESRS 数据点 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 78
电池护照包含哪些供应链尽职调查信息？
对于电池护照，欧盟电池法规要求经济运营商在尽职调查报告中公开分享信息。电池护照联盟建议将此报告与其他法规的尽职调查要求保持一致，并考虑是否应将报告的关键部分作为单独的数据点呈现，而不仅仅是 PDF 链接。
使用人工智能分析来监控你的网络
a) 单击“编辑”。b) 在滑入式窗格中，输入站点性能指标的目标百分比。此阈值定义了任何站点的 KPI 数据点的健康百分比。绿色（良好）的目标是 100%，并且无法更改。红色（不良）的目标必须是 0 到 95 之间的数字。这些目标值会影响所有客户端性能指标。
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
使用
几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad（2021）研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比，表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 （2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。（2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
使用抗热石墨烯优化主动冷却和制冷
图 4：样品 1 的主动固态制冷和珀尔帖效应冷却（a）未优化和（b）优化，适用于 p 型和 n 型区域。所有数据点的中间温度设置为 T mid = 300 K。温度下降标志着热侧和冷侧之间的差异，即 ΔT=TH -TC 。