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World File Search System负实
澳大利亚的负排放技术
Peter Cook，Peter Cook CSS 研究中心 Tony Wood（主席），格拉坦研究所 Andrew Lenton，CSIRO 气候科学中心 Robin Batterham，墨尔本大学 Nasim Pour，Jacobs' Economics
生物经济实施与发展小组
约翰·莫里西（John Morrissey）概述了SUSFERM，这是一个新的可持续发酵和生物处理系统的研究中心，用于食品和生物经济。跨学科中心将促进爱尔兰生物经济的发展，并将于2024年1月22日正式启动。他也在ibisba上介绍。ibisba是一个泛欧研究基础设施联盟，专门用于工业生物技术和生物经济。UCC目前是Ibisba的成员，DAFM代表Ibisba指导委员会的爱尔兰。爱尔兰将有机会成为Ibisba-Eric的成员。正在开发IBISBA的爱尔兰节点。幻灯片上可用的更多详细信息和信息。
气候变化下的土壤压实风险
▪使用CMIP6数据（最新可用数据）▪选择10个气候模型▪两个气候场景（最佳场景：SSP 1.26；差的情况：SSP 5.85更糟糕的情况：SSP 5.85）▪总共20个气候数据集▪污垢和农业实践数据，每天为2020年至2100年建模，以下是2020年至2100年，差距为2020年。 “长期”，2051-2100
可靠、有效的压实 - CNH Industrial
制造商 _________________________ Kirloskar oil engines limited 型号 ______________________________4 R 1040 TA - TIER III 类型 _____________________ 4 冲程涡轮增压后冷却 气缸 __________________________________________4 缸径/冲程 _________________________________ 105 X 120 排量 (l) ____________________________________ 4.1 燃油喷射 ___________________________________ 直接燃料 _________________________________ 高速柴油 燃油过滤器 _________________________________ 旋装式 进气口 _________________________________ 涡轮增压带内部 EGR 空气过滤器 _______________________________________干式带双元件发动机机油过滤器 ______________________________ 旋装式 冷却 ________________________________________ 液体发动机转速（空载） - 低：_______________________________________ 900±50 - 高：_________________________________________2200 最大。功率 (hp)____________________________________105 (@rpm) _______________________________________2200 (ISO3046) 最大。扭矩 (Nm) ___________________________________375 (@rpm) _________________________________________1400
扩散模型符合图像反法实糖
从在摄像机传感器中的采集到其存储空间中，进行了不同的操作以生成最终进度。此管道将特定的痕迹印记到图像中以形成自然水印。用图像删除这些痕迹；这些干扰是大多数方法用于检测和定位伪造的线索。在此策略中，我们评估了扩散模型的能力，以消除宽恕和欺骗取证方法留下的痕迹。最近引入了这种方法，以进行对抗纯化，从而实现了重要的表现。我们表明，扩散纯化方法非常适合反法法医学任务。这种方法在欺骗取证方法和保留纯化图像的自然外观方面都超过现有的反构法技术。源代码可在https://github.com/mtailanian/ diff-cf上公开获得。
负碳足迹的二氧化碳液化
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为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
负电容铁电场效应晶体管
将铁电负电容 (NC) 集成到场效应晶体管 (FET) 中有望突破被称为玻尔兹曼暴政的功耗基本限制。然而，在非瞬态非滞后状态下实现稳定的静态负电容仍然是一项艰巨的任务。问题源于缺乏对如何利用由于域状态出现而产生的 NC 的根本起源来实现 NC FET 的理解。在这里，我们提出了一种基于铁电域的场效应晶体管的巧妙设计，具有稳定的可逆静态负电容。使用铁电电容器的电介质涂层可以实现负电容的可调性，从而极大地提高了场效应晶体管的性能。