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World File Search System水和胺域
投资清洁能源域
目前，生物塑料的使用主要限于在热电厂中共同开发。在完全基于生物质的发电厂，生物燃料混合，压缩沼气（CBG），甲烷热解的产生以及用于建筑物和工业的加热目的中，另一方面相对较低。农业和农民福利部2估计2020 - 21年的作物生产估计为51.53亿吨。每个作物都落后于形成生物量的残留物，并根据农作物占用比（CRR）度量进行评估，该公制因不同的农作物而异。使用CRR，估计有4,490 MMT的生物质残留物在2020 - 21年提供，其中1,547 MMT的工业用法剩余。3这个量可以取代约1,353 mmt的煤，这可以产生约1,767 mmt的CO 2。每年，热植物使用大约700吨煤。然而，由于目前的政府任务为5％的共同开火和高效锅炉设计以处理更高的二氧化硅，因此可以通过热植物产生更好的碳中性电力。强制使用生物质作为燃料不仅有助于减轻空气污染，而且还会减轻农作物的废物负担，并鼓励农民将茬转化为颗粒，从而给他们带来额外的收入。
陆军的多域工作组（MDTF）
三个工作队将被分配给美国陆军太平洋（USARPAC）；将分配给美国陆军 - 欧洲 - 非洲（USAREUR-AF）；另一个将继续提供服务，可能专注于责任心领域[AOR]。一个MDTF总部已经在德国，另一个MDTF驻扎在夏威夷。随着与盟国随着时间的推移的讨论，陆军可能会永久地将MDTF的电台要素转发，例如多域效应和远程大火营，以增强威慑。2024年4月，根据2024年4月的国防新闻文章，陆军对MDTF对齐和驻地进行了更新，该陆军已更新了MDTF前审核前计划。据报道，军队计划在远程大火营（LRFB）下合并中距离能力和远程高音电池，并在未来五年内完成其余间接防火能力（IFPC）营的完整编程。陆军还计划将所有旅的支持公司转换为营。根据特定的MDTFS
2024-2025域安全报告
全球企业依靠Internet来完成所有事物 - 网站，电子邮件，身份验证，IP上的语音（VoIP），客户端门户，供应商应用程序等。这是组织外部攻击表面的一部分，需要对网络犯罪和欺诈行为进行连续监控。随着网络风险继续增加，组织和网络保险公司在量化其伤害能力方面面临更大的挑战。这意味着域名是组织网络安全姿势的关键要素，因为互联网和域名对于商业基础架构和连续性至关重要。
预测，验证和适用性域
摘要：城市街是城市形式的重要组成部分，是城市中公共活动的主要媒介。城市街头空间的形态特征不仅具有人们的空间体验，而且还会影响物理环境的质量，例如风环境。许多学者使用抽象和简化的街道模型研究了具有不同形态特征的街道环境，发现了特定的形态特征和空气流量模式之间的某些关系。但是，由于简化模型与现实之间存在显着差异，研究人员试图开发适用于城市街道空间复杂特征的模型，目的是探索街道空间特征与气流特征之间的关系。这项研究探讨了一种使用一系列参数来描述街道的方法来量化城市街道的复杂空间特征，例如平均宽度，次要接口的比例和开放长度的比例。在南京中心具有不同空间特征的街道。在代表街道空间形态的参数和该地区风环境的仿真结果之间进行了比较，旨在评估这些参数值的有效性。结果表明，复杂的城市空间仍然可以通过参数化有效地表示，并确保我们对复杂街道空间特征的定量表示的有效性。结果可以作为城市设计和城市建设的参考。
一般地质和地质研究（域A）
一般地质和地质研究（域A）[注：以下给出的示例仅是描述性的，不是包含全包的项目列表] A-1。地球系统和过程A-1.1地球历史A-1.2地球系统（例如地球，水圈，大气层，生物圈）A-1.3地质周期和过程（例如，岩石类型，板块构造）A-1.4的水平周期和过程（例如，蒸发，蒸发，降水量，质量源）（E. GEORNES ACERES和CYC，E.平衡）A-1.7碳循环A-2。地质信息的来源A-2.1政府机构（例如USGS，USDA，NRCS，州地质调查）A-2.2科学文献（例如，经过同行评审的出版物，地质实地考察出版物，地质实地考察出版物，研究生论文）A-3。地质和地球物理工具，技术和解释A-3.1地下调查（例如，钻孔，岩石芯，土壤采样）A-3.2岩石和土壤日志记录以及描述A-3.3表面和井眼地球物理学（例如，地震反射/反射/反射，电阻，gpr，gpr，gpr，televiever，televiewer）。字段注释，文档和记录保存A-5。全局定位，坐标系统和基准A-5.1坐标系统和基准（例如类型和应用程序）A-5.2全局定位系统（GPS）A-5.3测量精度和精度A-6。比例尺和比例分析A-6.1量表类型，应用和分析A-6.2水平和垂直尺度和关系（例如垂直夸张）A-7。遥感，图像分析和地理信息系统A-8.1航空影像和摄影测量A-8.2遥感（例如，红外，雷达图像，卫星图像以及光检测和范围（LIDAR））表面和地下映射和地图应用A-7.1地形图，斜率和配置文件A-7.2地质图，符号和应用A-7.3罢工和倾斜，显而易见，厚度和深度A-7.4 ISOPACH和ISOPACH和ISOCOCOCOCTACH和ISOCOCOCTECTRATION MAPE MAPS A-8。
将域知识与机器学习融合
机器学习（ML）为公共和私营部门组织提供了广泛认可但复杂的机会，可以从数据中产生价值。一个关键要求是，组织必须通过与“机器知识”（即可用于为预测模型提供信息的数据）合并相关领域的专家的关键“领域知识”来找到发展新知识的方法。在本文中，我们认为了解产生这种知识的过程对于从策略上开发ML至关重要。在为这种理解做出贡献的努力中，我们通过对瑞典公共部门的两种案例进行探索性研究来研究从领域知识通过ML进行新知识的产生。这些发现揭示了三种机制的作用 - 称为合并，算法中介和归化 - 将领域知识与机器知识联系起来。这项研究贡献了与ML的Orga Nizational使用相关的知识生产理论，对其战略治理，特别是在公共部门中具有重要意义。
胺与金纳米粒子的相互作用
了解胺与金纳米粒子表面之间的相互作用非常重要，因为它们在稳定纳米系统、形成蛋白质冠层以及制备半合成纳米酶方面发挥着重要作用。通过使用荧光光谱、电化学、X 射线光电子能谱、高分辨率透射电子显微镜和分子模拟，可以详细了解这些相互作用。本文表明，胺与纳米粒子表面 Au(0) 原子相互作用，其孤电子对的强度与校正空间位阻后的碱度呈线性相关。结合动力学取决于金原子的位置（平面或边缘），而结合模式涉及单个 Au(0) 和位于其上方的氮。一小部分仍然存在的表面 Au(I) 原子被胺还原，产生更强的 Au(0)-RN。 +（RN . ，失去一个质子后）相互作用。在这种情况下，结合模式涉及两个 Au(0) 原子，它们之间有一个桥接氮。当蛋白质参与（至少部分参与）金离子的还原时，可以更好地获得稳定的金纳米粒子，就像稳健的半合成纳米酶制备所需的那样。