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艾克斯-马赛-普罗旺斯大都市与 Waga Energy 合作转用可再生天然气
埃邦（法国），2025 年 1 月 21 日 - 艾克斯-马赛-普罗旺斯大都会区委托 Waga Energy 对位于普罗旺斯地区艾克斯的阿尔布瓦垃圾填埋场的沼气进行升级。Waga Energy 将在该地点建造一个可再生天然气生产装置，并安装一座光伏发电厂为该设施供电。艾克斯-马赛-普罗旺斯大都会区和 Waga Energy（从垃圾填埋场生产可再生天然气 (RNG) 的全球专家）签署了一份合同，在位于法国南部普罗旺斯地区艾克斯市的阿尔布瓦垃圾填埋场生产 RNG。该合同是该机构进行招标程序后签订的，并由 Waga Energy 中标。作为该项目的一部分，Waga Energy 将在该地点资助和建造一个净化装置，使用其专利的 WAGABOX® 技术将垃圾填埋气转化为 RNG，一种可再生的化石天然气替代品。 WAGABOX® 装置将于 2026 年投入使用，最初由 Waga Energy 运营 16 年。根据大都会的要求，该装置的部分电力将由一座输出功率为 1 兆瓦峰值 (MWp) 的光伏电站提供，该电站也将由 Waga Energy 建造和运营。WAGABOX® 装置每年将生产 188,000 MMBtu (55 GWh) 的 RNG，相当于约 9,000 户当地家庭的用电量。通过减少化石天然气的使用，该装置的投入使用将避免每年向大气排放约 15,000 吨二氧化碳当量 1 。根据签署至 2043 年 3 月的可再生天然气购买协议，RNG 产量将直接注入当地的天然气管道网络，并由 Waga Energy 出售给一家能源公用事业公司。此外，该能源公用事业公司将购买法国根据 2021 年法国气候与复原力法案出台的一项支持 RNG 生产的新计划颁发的沼气生产证书（Certificats de Production de Biogaz 或“CPB”）。通过出售 RNG 和 BPC 所获得的收入将由 Waga Energy 和艾克斯-马赛-普罗旺斯大都会区分享。作为该项目的一部分，从 2025 年 3 月起，Waga Energy 还将接管阿尔布瓦垃圾填埋场的垃圾填埋气收集网络的运营，以及目前通过发电来利用垃圾填埋气的三台发动机。用 WAGABOX® 装置替换这些发动机将能够增加能源产量，并提供本地可再生能源，这些能源可以通过现有的天然气基础设施轻松储存和运输。
普罗旺斯地区艾克斯军事高中
奖学金通知——待提供 1 学生办公室 IS 正确使用责任证书 1 XX 科长 民事责任和课外保险证书——待提供 1 科长 RILDAT 意识证书 1 XX 科长 RIS 意识证书 1 XX 科长 父母授权离开 LMA 1 XX 科长 康复和转入紧急服务授权 1 XX 科长 最新社会保障和相互保险证书复印件——待提供 1 科长 文明礼貌和行为准则 1 XX 科长 主要联系人 1 XX 科长 次要信息表 1 XX 科长 紧急情况表格 1 XX 科长 图像广播权利 1 XX 科长 身份证件复印件（国民身份证或护照）——待提供 1 科长 ASR 或 ASSR 2 证书——待提供 1 科长水上证书“懂得游泳”-由 1 名科长提供
阿尔及利亚 Echahid Cheikh Larbi Tebessi 大学 (1), 阿尔及利亚 Mostefa Ben Boulaid-Batna 第二大学 (2), 法国艾克斯马赛大学 (3) doi:
阿尔及利亚 Echahid Cheikh Larbi Tebessi 大学 (1)、阿尔及利亚 Mostefa Ben Boulaid-Batna 第二大学 (2)、法国艾克斯马赛大学 (3) doi:10.15199/48.2024.04.31 使用拉曼光谱和遗传算法优化退火后的 SiGe DPSi 异质结构，以增强材料特性和性能 摘要：在我们之前的调查中，我们通过拉曼光谱深入研究了双多孔硅 (DPSi) 上 SiGe 合金的复杂性，揭示了拉曼峰移、应力和多孔材料中 SiGe 合金中 Ge 浓度之间以前未知的联系。这项研究的突出特点在于其独特的方法——使用遗传算法比较结果。该方法对数据进行了全面的分析，增强了我们对其中复杂关系的理解。通过频率法验证，我们的结果为 DPSi 上的外延生长提供了宝贵的见解，为拉曼光谱、应力和合金成分之间错综复杂的相互作用提供了细致入微的视角。这些发现不仅有助于加深对 SiGe 合金的理解，还为 DPSi Streszczenie 等创新基板上的外延生长领域的进一步发展铺平了道路。 W naszym poprzednim badaniu zagłębiliśmy się w zawiłości stopów SiGe na podwójnie porowatym krzemie (DPSi) za pomocą spektroskopii Ramana, odkrywając nieznane wcześniej powiązania między拉玛纳 (Ramana) 和拉玛纳 (Ramana) 的产品均采用了 SiGe 和材料。 Cechą tego badania 开玩笑 odrębność podejścia — porównanie wyników z wykorzystaniem algorytmugenetycznego。方法是通过分析仪器来分析、分析和分析。 Nasze wyniki、potwierdzone methodą częstotliwości、dostarczają cennych informacji na temat wzrostu epitaksjalnego na DPSi、prezentując zniuansowaną perspektywę na skomplikowane wzajemne oddziaływanie między spektroskopią Ramana, naprężeniem i składem stopu。 Odkrycia te nie tylko przyczyniają się do lepszego zrozumienia stopów SiGe, ale także torują drogę do dalszych postępów w dziedzinie wzrostu epitaksjalnego na innowacyjnych podłożach, takich jak DPSi ( Optymalizacja 异质结构 DPSi wyżarzonych SiGe przy użyciu spektroskopii Ramana 和 algorytmu Genetycznego w celu uzyskania lepszej charakterystyki i wydajności materiałów ) 关键词：双多孔硅、拉曼光谱、遗传算法。关键词：多孔硅、光谱仪、算法。1. 简介 最近的技术进步凸显了减小器件尺寸和提高性能的重要性。因此，越来越需要控制结构中的应力并了解其来源。一种新兴且有前景的策略是采用柔性衬底，其中多孔硅 (PSi) 因其公认的灵活性而脱颖而出 [1, 5]。PSi 的柔韧性和柔韧性使其能够熟练地吸收 SiGe 异质外延膜引起的应力变化，这主要归功于其较高的孔密度。它与硅基微电子学的完美契合和高成本效益为将各种超轴系统（如 III-V 或 SiGe）整合到硅衬底上开辟了新的机会 [6, 7]。最近，双多孔硅 (DPSi) 已成为柔性衬底竞争中的突出候选者，特别是用于在 Si 上的异质系统（如 III-V 和 SiGe）的外延生长 [8]。双多孔硅 (DPSi) 结构由具有密封孔的超薄、原子级平坦上层和厚的、高度多孔的下层组成。然而，在该 DPSi 层上实现 SiGe 和 Ge 的低温外延的努力导致了不均匀外延层的形成，其特征是存在扩展缺陷。[9, 10]。然而，对 DPSi 层进行热处理会引起显著的形态变化，将小孔转变为大孔，同时产生拉伸应变，正如我们之前的研究 [1] 所记录的那样。这种伪衬底具有两个显着的特性：它具有高度的柔韧性和可承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统开辟了可能性。本研究深入探索退火 DPSi 作为应力模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层它具有高度的柔韧性，能够承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统提供了可能性。本研究深入探索了退火 DPSi 作为应力源模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层它具有高度的柔韧性，能够承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统提供了可能性。本研究深入探索了退火 DPSi 作为应力源模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层
普罗旺斯地区艾克斯军事高中
正确使用 IS 的责任证书 1 XX 科长 民事责任和课外保险证书 – 需提供 1 XX 科长 RILDAT 意识证书 1 XX 科长 RIS 意识证书 1 XX 科长 父母授权离开 LMA 1 XX 科长 2023/2024 年 CSL 医疗证书 1 XX 科长 康复和转入急诊室的授权 1 XX 科长 文明礼貌和行为宪章 1 XX 科长 主要联系人 1 XX 科长 次要信息表 1 XX 科长 紧急情况表格 1 XX 科长 广播图像的权利 1 XX 科长 身份证明文件复印件（国民身份证或护照）– 新生需提供，或如果与一年级档案不同则需提供 1 科长
普罗旺斯地区艾克斯军事高中 - 学生招募
2023 年 4 月 1 日——普罗旺斯地区艾克斯军事高中正在招募寄宿和走读学校监督员：- 是一名学生；。— 年龄至少 21 岁且不超过 27 岁；。
普罗旺斯艾克斯军事中学学习方向
3天前 — 普罗旺斯地区艾克斯军事高中学习方向。Poilus 公寓 13 楼。13617 普罗旺斯地区艾克斯 Cedex 1.米利。艾克斯。路径。RHIERRE venc.中学。军事。
普罗旺斯地区艾克斯军事高中研究系
2022 年 10 月 23 日 — https://rh-terre.defense.gouv.fr。普罗旺斯地区艾克斯军事高中学习方向。13 bd des Poilus。13617 普罗旺斯艾克斯 Cedex 1.04 42 23 88 82.
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后