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PDF-欧洲议会
以多种方式为乌克兰提供支持，在2023年渗透了欧洲理事会的工作。乌克兰总统沃洛德米尔·泽伦斯基（Volodmyr Zelenskyy）全年继续进行，在欧洲理事会会议上进行了简短的在线干预措施，在那里他敦促欧盟领导人为自己挣扎的国家尽可能多地做。他亲自出现在2023年2月的特别峰会上。到今年年底，欧盟领导人正试图增强欧盟对乌克兰的两个关键组成部分：作为多年度财务框架（MFF）的中期审查的一部分，通过开放谈判并为500亿欧元提供额外的财务援助来推进加入过程。只有一位领导人 - 匈牙利总理维克多·奥尔班（ViktorOrbán） - 明确反对。在12月的欧洲理事会上，Orbán封锁了关于MFF修订的协议，但决定进行开放谈判的决定。在12月的欧洲理事会上，Orbán封锁了关于MFF修订的协议，但决定进行开放谈判的决定。
不同人工智能技术在爆炸空气超压预测中的比较研究
摘要：爆破是露天矿中最常见的岩石破碎方法。然而，它的副作用也不容小觑，例如飞石、地面振动、粉尘、有毒副产品、空气过压和背裂。这些影响会显著改变周围环境，尤其是在压力高于正常水平时。本研究提出并比较了四种用于预测爆炸引起的空气过压的人工智能模型，即多层感知器 (MLP)、随机森林 (RF)、等渗回归 (IR) 和 M5 规则。根据输入变量，即堵塞长度 (T)、每延迟炸药量 (W)、负担 (B)、监测距离 (R) 和间距 (S)，选择空气过压作为输出变量。使用几个统计性能指标，包括判定系数 (R²)、根相对平方误差 (RRSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和相对绝对误差 (RAE) 来评估模型。此外，还采用了颜色强度分组排序方法和一般排序方法进一步评估模型。基于性能指标的结果证实，与其他技术相比，M5-Rules 是出色的模型。关键词：爆炸引起的空气过压；人工智能技术；地球科学；采石场；软计算
DTAP-HB-IPV-HIB
特殊注意事项：•InfanrixHexa®仅包含单剂量的HB疫苗（作为Engerix®-B），并且对于需要乙型肝炎B疫苗的婴儿和儿童未指示更高剂量的时间表。•先前服用含DTAP疫苗后的低渗 - 高氧化发作（HHE）不是未来免疫的禁忌症，并且建议对所有抗原进行持续免疫。•虽然HIB剂量的数量随表现的年龄而变化，但即使对年龄施用了“额外”的HIB剂量，也应使用指定的时间表进行InfanrixHexa®。•2016年4月1日或之后收到的口服脊髓灰质炎疫苗（OPV）的任何剂量都不会被视为常规BC免疫计划中的有效剂量。有关更多信息，请参见第4部分 - 生物产品，脊髓灰质炎疫苗，特殊注意事项。•两种剂量的灭活脊髓灰质炎疫苗（FIPV）的病史可以被认为等于单个IPV剂量，前提是在最低剂量的最低剂量以最低剂量间隔为4周的最低间隔为4周。有关更多信息，请参见第4部分 - 生物产品，脊髓灰质炎疫苗，特殊注意事项。
纳米套件中电子排放和电崩解的审查
随着电子设备的连续微型化，迫切需要了解纳米级的电子发射和电击穿机理。对于纳米含量，电崩解的完整过程包括纳米渗透的生长，电子发射和纳米 - 渗透的热逃亡以及等离子体形成。本评论总结了与此分解过程有关的最新理论，实验和高级原子模拟。首先，纳米胶质中的电子发射机制及其在不同机制之间的转移，例如图像电位（不同电极的配置）的影响，阳极筛选，电子空间充电势和电子交换势。讨论了电子发射和电崩解的相应实验结果，以了解底物和可调节纳米胶的固定纳米胶囊，包括空间充电效应，电极变形和电分解特性。讨论了有关纳米 - 渗透生长以及高电场下的纳米电极或纳米 - 渗透热失控的高级原子模拟。最后，我们对纳米级电崩溃过程的未来理论，实验性和原子性模拟研究的未来理论，实验和原子模拟研究的关键挑战和观点概述。
锂金属剥离过程中张力诱发的空化现象 - 鞠力研究组
由于其高的理论容量（3860 mAh g-1）和低电化学电位，体心立方（BCC）相的锂金属（Li Metal）被视为高能量密度可充电锂电池的终极负极材料。[1] 然而，由于锂金属形态不稳定性（LMI）[2]在重复循环中出现，导致内部短路、库仑效率低、电解质消耗、容量衰减迅速和安全隐患，锂金属电池的实际部署长期以来受到阻碍。[3–9] 锂金属可充电电池存在两个基本问题：锂枝晶穿透引起的短路会带来重大安全隐患[10,11] 和低库仑效率限制循环寿命。 [12] 我们认为前者是由于电沉积过程中锂金属受到压缩引起的，而后者是由于剥离过程中的拉应力引起的，从而引起空化、电子逾渗损失和死锂金属，以及固体电解质 (SE) 侧的断裂和离子逾渗损失。尽管迄今为止在阐明沉积半循环中锂金属的生长机制方面取得了很大进展 [13,14]，但剥离半循环中锂金属的动力学仍然神秘莫测。在控制锂金属沉积/剥离的所有因素中，SE 界面相 (SEI)，即锂金属与液体或固体电解质之间形成的固体界面，被认为对锂金属的形貌和生长/剥离动力学具有关键影响。 [15] 由于有机液体电解质在低于 ≈ 1 V （相对于 Li + /Li）时具有电化学还原不稳定性[2]，SEI（实际上是一种临时的 SE 纳米膜）的形成被认为是液体电解质电池正常运行的必要条件。 [16–22] 或者，可以使用多孔混合离子电子导体 (MIEC) [11,23,24]（它可能对锂金属具有绝对的热力学稳定性）来引导其沉积和剥离并控制 LMI。 无论可充电电池使用液体还是固体电解质/MIEC，[11,23,24] 剥离过程中张力驱动的 LMI 问题非常普遍，需要小心处理。根据能斯特方程，如果 U = 0 V，电位参考（Li + /Li）是基于环境压力（P = 1 atm）BCC Li Metal 定义的，那么进一步加压的Li Metal 将使平衡电位移动 U eq = −∆ PV Li / e，其中 V Li = 21.6 Å3 是 BCC 相中锂原子的体积，e 是基本电荷，[25,26] 因为沉积的锂原子需要抵抗额外的压力才能加入
垃圾填埋场封盖案例研究
项目描述 Waiouru（毛利语，意为“西部之河”）是新西兰北岛的一个中部城镇。该镇享有西北 25 公里处鲁阿佩胡山东坡的壮丽景色，自第二次世界大战以来一直是山区和高山沙漠条件下的军事训练基地。该基地有一个即将退役的垃圾填埋场，当地专业设计顾问 Tonkin & Taylor Ltd 联系了 ABG 以协助进行封盖设计。 挑战 传统的封盖方法包括 600 毫米厚的压实粘土衬垫。大量低渗透性粘土需要采石并运输到现场，会产生大量碳足迹，由于该地区的地质状况，没有可用的本地来源。粘土方案还需要额外的环境批准才能打开粘土借料区，并且容易发生干燥开裂，从而导致水不受控制地渗透和垃圾填埋场产生渗滤液。客户寻求一种更加环保的选择来满足这个独特生态区域的可持续土地管理战略。
水能关系新闻
NEWTS 数据库工作的总体目标是帮助研究人员和社区成员了解能源相关废水流的成分和位置，包括发电厂渗滤液、酸性矿井排水、咸水、石油和采出水，以确定可能存在环境风险的地方，并了解水中的价值，例如关键矿物质的存在。一旦社区掌握了这些信息，他们就有机会利用废水流的价值，并根据需要处理水系统。为此，NEWTS 团队有两个主要目标：1) 以易于输入软件进行建模处理的格式发布高质量的水成分数据集，2) 为大量数据集创建可视化工具。NEWTS 网站是解决具有挑战性的数据缺口的第一步，这项工作是 NETL 更大努力的一部分，旨在获取用于量化美国能源过程水质和水量数据的数据集。这些流中的数据由州和联邦监管机构管理，通常很难找到和分析。因此，NEWTS 数据库将提高人们了解这些水流中内容的便利性，并最终使水管理决策得以改善。
科索沃* - 扩大和东部社区
垃圾填埋仍然是废物处理的唯一方法，即使Kosovo 2013 - 2022年废物管理策略也将其确定为不太希望的选择。大多数废物处理基础设施处于非常糟糕的状态，并且运营标准主要是由于缺乏认识，资金不足，缺乏专业运营知识和实践（例如没有操作手册），以及缺乏必要的设备和基础设施（例如没有渗滤液/沼气处理，环境监测等）。上述所有理由都导致垃圾填埋场及其周围环境状况的恶化，这对地下水污染构成了严重威胁。除此之外，由于缺乏治疗和处置基础设施，清洁环境竞赛的报告（由GIZ与环境和空间规划部一起实施的项目）表明，在Kosovo中记录了1650多个非法垃圾场的大小和浪费类型。以非常快的速度出现的另一种垃圾场是建筑拆除浪费的一种。通常不由地方当局控制的城市地区充满活力的建筑部门，是沿着道路和河流边缘出现的垃圾场的主要原因，对人们的环境和健康构成了严重的威胁，以灰尘污染和与石棉和其他危险材料污染的风险。
尿液保留与刺后的利尿后，作为急性低钠血症的潜在原因：病例报告
急性尿液保留是一种常见的泌尿科急诊室，在急诊室（ER）经常出现。标准治疗方法包括放置带有门诊泌尿科随访的尿中导管或上桥式导管。尿液保留会引起并发症，例如低钠血症和后刺后的利尿作用。适当诊断和管理这些威胁生命的并发症至关重要。在此，我们提出了尿液保留引起的低钠血症的病例。患者的尿液钠水平和渗透压与诊断不当抗利尿激素（SIADH）的综合征一致。在该患者中，钠自校正后钠的放置后开始。低渗盐水用于防止自动校正快速。这种类型的低钠血症是独一无二的，因为放置导管后发生自动校正。但是，需要监视以确保不会发生快速自动更正。潜在的快速自动纠正在这些患者中。治疗那些患有高渗性流体或正常盐水的患者会加剧快速自我校正并导致严重的并发症。在开发快速自动校正时应考虑使用低音流体给药。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。