在申请基金份额之前,应当先查阅当前的招股说明书和关键信息文件(“KID”)或关键投资者信息文件(“KIID”),这些文件有英文版和基金授权分销国家的语言版本,可在摩根士丹利投资基金网页上在线获取,或从注册办事处免费获取,地址为欧洲银行和商业中心,6B route de Trèves,L-2633 Senningerberg,RCS Luxemburg B 29 192。投资者权利摘要以上述语言提供,网站位置位于一般文献部分。有关基金可持续性方面的信息以英文在线获取,网址为:可持续金融披露条例。如果相关基金的管理公司决定终止在该基金注册销售的任何欧洲经济区国家营销该基金的安排,则其将根据 UCITS 规则进行。
追溯美国政治历史,新总统宣誓就职仪式的各个阶段(就职)往常都很顺利,但今年却不太顺利。正如前面已经给出的事件顺序。尽管如此,第 45 任总统唐纳德·J·特朗普从未承认失败。通过创造幻觉我一直认为我是选举的获胜者。全世界都盛传的部分是,乔先生拜登将成为新总统并不是实际胜利的结果。但被盗了那些属于特朗普的人大量民众无知地相信了假消息,并因此前往各地。标有“停止盗窃”的标语极右运动及其暴力倾向--极端主义/激进主义团体,如白人至上主义者、三K党、新纳粹、骄傲男孩等,这些恶棍然后去创造多地骚乱以最大的方式支持唐纳德·特朗普先生包括1月6日国会大厦议会办公室遇袭在内,已造成5人死亡,其中包括1名议会警察
1.花点时间仔细阅读收到的电子邮件,你会在其中找到很多问题的答案。 2。仅当收集到所有要求的文件后才以文件形式发送您的文件。 3.尊重发送文件的截止日期,任何未按时收到的文件将取消您计划的 FGI-R 申请。 4.确认收到的每封电子邮件。 5。如果您尚未收到有关文件的任何消息,请通过电子邮件与我们联系。 6.通过电子邮件发送的扫描件或照片必须清晰、锐利。 7。文件必须以 PDF 或 JPG 格式提交。发送的任何其他格式将不会被处理。 8。注意:每封电子邮件的附件不得超过 10 个,且所有附件不得超过 9 MB。 (如有必要,可多次发送)信息:您创建和监控招聘文件的方式非常重要。它将反映您在 RIMaP-NC 作战预备队中服役的积极性水平。
什么是抗菌整理剂和重金属?• 抗菌整理剂用于抑制织物上细菌、霉菌和真菌的生长。这可以使织物保持卫生并防止异味。抗菌整理剂是一种可以杀死或抑制大肠杆菌等细菌生长的抗菌整理剂。这些整理剂对病毒(例如冠状病毒)无效 6 。• 抗病毒整理剂声称除了抗菌之外,还可以杀死或抑制病毒 7 。• 许多抗菌和病毒整理剂已被证明含有银、铜和锌等重金属 8 。这些物质会渗入水中并影响水生生物。除此之外,研究表明,它们摄入或接触皮肤会对人体有害。事实上,重金属对人体的影响程度仍然未知 9 。• 生物基和/或不含重金属的抗菌整理剂正在开发中。 Fashion for Good 正在支持多家专注于此的创新者,例如 Nordshield 和 OSM V-Shield。
数据情境化是指将不同类型的数据结合起来,以提供对某些现象更完整的视角的过程 [1]。从数据中提取的信息的质量本质上取决于数据管理过程中开发的情境的适当性。数据必须提供的适当情境又取决于所做决策的观点。例如,车间操作员和工艺工程师可能以不同的方式使用同一组数据,因为他们可能正在解决不同的问题,并根据自己的观点处理这些问题。表 1 摘自参考文献。[1] 概述了产品生命周期中存在的不同观点。管理数据以支持多种观点的关键是认识到每个观点所需的情境可能并不统一 [1]。然而,尽管决策通常会影响产品生命周期的大部分内容,但制造业的决策历来倾向于关注生命周期中某个阶段的一个观点。因此,了解用例并使用它来指导数据收集和管理过程至关重要。通常,人们错误地认为更多的数据会提供更多的价值,从而促使人们从数据的角度来改进流程,而不是让用例来确定任何数据收集计划的要求和规范。与智能制造相关的新技术和标准越来越多,使制造商能够解决更复杂、更有价值的用例 [2]。当今市场上有许多解决方案,这使得在众多选项中进行选择变得具有挑战性。Sec 的目标是。3 是提供如何选择和部署数据连接解决方案的指导,以满足制造商的使用案例。
摘要:电池精加工工艺是电池生产的最后阶段。电池生产成本的近三分之一与生产这一部分有关。它包括一系列旨在优化电池性能、质量和安全性的步骤和技术。该过程分为三类:预处理、化成程序和质量测试。工艺的顺序和每个步骤所需的时间可能因制造商和电池格式而异。优化电池精加工工艺的最新趋势包括为更大的方形电池集成第二次填充工艺,以及优化化成协议或电化学阻抗谱 (EIS) 作为可能的质量检查方法。人们也在努力减少预处理时间并改进脱气工艺,以确保电池性能、质量和安全性。本文介绍了电池精加工工艺的所有工艺步骤,并解释了它们在行业中的功能和技术实施。从上市时间和质量、时间和成本方面优化流程的潜力来分析未来的创新。
工程设计、制造和人工智能之间的交集为我们开发新技术的方式带来无数的突破性改进。然而,要实现物理世界和计算世界之间的这种协同作用需要克服一个核心挑战:当今受过教育的专家中,很少有人同时接受过工程设计和人工智能方面的培训。这一事实,加上这两个领域的采用才刚刚开始,以及许多机构数据管理系统过时,导致工业领域相对缺乏高质量数据,也缺乏能够快速使用这些数据进行机器学习和人工智能开发的个人。为了将工程设计和制造领域推进到开发有效的人工智能、数据驱动的分析和生成工具的下一个准备水平,必须建立一个新的 X 设计原则:人工智能设计 (DfAI)。本文提出并讨论了 DfAI 的概念框架,背景是当代领域及其推动者。[DOI:10.1115/1.4055854]