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气候科技指数 2024_禁发版本
过去几年中，我们一次又一次地听说，气候科技公司在 A 轮融资之后获得资金确实面临挑战。虽然各个行业、地区和技术领域的公司面临的挑战并不相同，但公司从验证概念到进入商业市场的转变点几乎是一个普遍存在的障碍。气候科技指数的数据证明了这一挑战。首先，该指数中种子轮（24%）和 A 轮（52%）以及后期 B 轮（11%）和 C+ 轮（13%）的公司份额之间存在巨大的差距。A 轮是该指数中失败公司最多的阶段（47%），并且从一个融资阶段进展到下一个融资阶段的公司份额在 A 轮和 B 轮之间最低——只有三分之一进入 A 轮融资的公司进展到 B 轮融资。
N17 心理健康手册 | 版本 1.1 2023 年 7 月
“最重要的是，无论是在海上还是在岸上，指挥的根本在于准备和领导战斗……坚持不懈地建立一种具有最高品格的文化，一支坚韧不拔、能够获胜的团队……密切关注您自己的心理、身体和情绪健康，以及您所领导的人的健康。”——海军作战部长吉尔迪，摘自《指挥职责》为了让我们的团队做好战斗准备，我们必须确保团队的每个成员，他们的思想、身体和精神都做好了战斗准备，并为前进的人们提供支持。因此，确保我们人员的健康，尤其是心理健康，至关重要。 本剧本旨在帮助海军领导人预防、减轻或解决您指挥下的心理健康问题。这项工作在心理健康问题发生之前就开始了。它从我们的领导者创造的氛围以及您如何领导您所照顾的人开始。 在整个海军范围内，我们必须适应为我们的人员进行预防性维护的想法。我们大多数人都明白预防性维护对我们的设备和机器是必要的。今天，将这个术语应用到我们的人民身上同样重要，甚至更重要。如果你不想再读下去了，请认识到每个领导者的三个角色，从甲板到指挥三人组，到：1. 设定条件
引用原始发表的论文（记录的版本）：Johansen，M.，Xu，J.，Tam，E。等（2023）。结构巴特的纤维纤维
结构电池是多功能设备，可以同时存储能量并承载机械负载。关键成分是碳纤维，它不仅充当结构增强，而且还可以通过可逆地托管利离子作为电极。仍然对LI和碳纤维相互作用知之甚少。在这里，我们绘制了用螺旋丙烯腈纤维插入的LI插入螺旋晶纤维中的螺旋纤维纤维（AES）。我们表明，在充电/放电速率的缓慢/放电速率下，LI在纤维的横向和纵向方向上均匀分布，并且在完全放电时，所有LI实际上都被排出。以快速的速度，LI倾向于将其捕获在纤维的核心中。在某些纤维中，在固体电解质相（SEI）和纤维表面之间发现LI板。我们的发现可以指导AES分析锂离子电池的其他碳质电极材料，并用于改善结构电池的穿孔。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/d/d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123
原始发表论文的引用（记录版本）：Li, X., Shong, K., Kim, W. et al (2022)。透明细胞 r 候选药物预测
a Bash Biotech Inc，600 est Broadway，Suite 700，圣地亚哥，CA 92101，美国 b 生命科学实验室，KTH-Royal Institute of Technology，斯德哥尔摩 SE-17165，瑞典 c 病理学和肿瘤生物学系，人类生物学高级研究中心（WPI-ASHBi），京都大学，京都 606-8501，日本 d 泌尿外科，东京大学医学院，东京 113-8654，日本 e 血液学和再生医学中心，卡罗琳斯卡医学院，斯德哥尔摩 SE-17177，瑞典 f 医学生物学系，Atat € urk 大学医学院，埃尔祖鲁姆 25240，土耳其 g 宿主-微生物组相互作用中心，牙科、口腔和颅面科学学院，伦敦国王学院，伦敦 SE1 9RT，英国h 哥德堡大学萨尔格伦斯卡大学医院分子与临床医学系，哥德堡 SE- 41345，瑞典 i 查尔姆斯理工大学生物与生物工程系，哥德堡 SE-41296，瑞典 j 生物创新研究所，哥本哈根 N DK-2200，丹麦 k 郑州大学药学院先进药物制备技术教育部重点实验室，郑州 450001，中国
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
