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通过高...
这项研究介绍了一种新颖的解决方案，用于设计结构化催化剂，将单件3D打印与单原子催化整合。结构化催化剂在工业过程中广泛使用，因为它们提供了最佳的质量和传热，从而导致更有效地使用催化材料。它们是使用陶瓷或金属物体制备的，然后将其洗净并用催化活性层浸渍。但是，这种方法可能导致后者的粘附问题。通过采用光聚合印刷，稳定而活跃的单原子催化剂直接形成了独立的单件结构材料。本研究中采用的表征方法的电池可以证实催化活性物质的均匀分布和材料的结构完整性。计算流体动力学模拟用于证明结构化体内的动量传递和光分布增强。材料在连续流化的苄醇对苯甲醛的连续光催化氧化中进行了最终评估，这是准备生物质衍生的构建块的相关反应。本文报告的创新方法是生产结构化的单原子催化剂，可以规定传统合成方法的复杂性，可扩展性和效率提高，并突出了3D打印在催化工程中的变革性作用，以革新催化剂的设计。
通过高维计算
摘要 - Hyperdementialsional Computing（HD）是一种新兴的脑启发范式，用于机器学习分类任务。它使用简单的操作来操纵超长向量 - 高向量，从而可以快速学习，能源效率，噪声耐受性和高度平行的分布式框架。HD计算在生物信号分类领域显示出很大的希望。本文使用来自MIT-BIH心律失常数据库的数据，介绍了使用HD计算的特定组早产（PVC）BEAT检测。时间，心率变异性（HRV）和光谱特征，最小冗余最大相关性（MRMR）用于对分类进行排名和选择特征。探索了三种编码方法，以将功能映射到HD空间中。HD计算分类器可以达到97.7％精度的PVC BEAT检测准确性，而诸如卷积神经网络（CNN）等更复杂的方法（例如，计算复杂的方法）实现了99.4％。
能源领域的定价过高。第 102(a) 条是否...
2 Massimo Motta 和 Alexandre de Streel，“竞争法中的过高定价：永不言败？”载于瑞典竞争管理局（编），《高价的利与弊》（Lenanders Grafiska 2007）第 14 页。3 David S. Evans、Jorge Padilla，“过高的价格：用经济学来定义可管理的法律规则”（2005）第 1 期《竞争法与经济学杂志》第 97 页。4 Rozeta Karova 和 Marco Botta，“将过高的能源价格视为滥用市场支配地位进行制裁：欧盟委员会和国家竞争管理局是否意见一致？”，载于 Pier Luigi Parcu、Giorgio Monti、Marco Botta（编），《欧盟竞争法中的滥用市场支配地位：新兴趋势》（Edward Elgar Publisher 2017）第 172 页；委员会，《制药行业调查最终报告》，2009 年 7 月 8 日，https://competition-policy.ec.europa.eu/system/files/2022-05/pharmaceutical_sector_inquiry_staff_working_paper_part1.pdf，2024 年 6 月 13 日访问。5 2002 年 12 月 16 日理事会条例 (EC) No 1/2003，关于实施《条约》第 81 条和第 82 条规定的竞争规则 (2003) OJ L1/1, 1-25。 6 欧盟委员会，《竞争总司能源部门调查报告》，SEC(2006) 1724，2007 年 1 月 10 日。7 欧盟委员会向欧洲议会、欧洲理事会、欧洲理事会、欧洲经济和社会委员会以及地区委员会通报——REPowerEU：欧洲联合行动，实现更实惠、更安全和更可持续的能源”COM(2022) 108 final（布鲁塞尔，2022 年 3 月 8 日）。8 欧盟委员会，“能源价格行动和措施”，https://energy.ec.europa.eu/topics/markets-and-consumers/action-and-measures-energy-prices_en，2024 年 6 月 13 日访问。
通过高光谱成像基于注意力的皮肤癌分类
摘要 - 近年来，高光谱成像已用于几种医疗应用中，以自动诊断不同的疾病。这些图像在识别不同类型的癌症方面表现出良好的性能。在用于分类，机器学习和深度学习技术的方法中，出现了作为处理这些数据的最合适算法。在本文中，我们提出了一种新型的高光谱图像分类体系结构，利用视觉变压器。我们在包含76个皮肤癌图像的真实高光谱数据集上验证了该方法。获得的结果清楚地表明，视觉变换是适合此任务的合适架构。测量结果在虚假负率和处理时间方面都优于最先进的结果。最后，首次在医学高光谱图像上评估注意力机制。
通过高光谱数据检索非常浅的水域水深
以及其他水体特性已使用光谱查找表 [7] 进行处理，其中前向辐射传输模型（如 Hydrolight [8]）会针对不同的水柱特性、深度和底部类型重复执行。为了全面起见，这些查找表必须很大，并且可能需要针对特定的海岸类型进行调整，因为底部类型和水特性可能会因海岸类型而有很大差异。高光谱数据的一个吸引人的特征是，除了水深测量检索之外，它还能够同时满足多种用途。光检测和测距 (LIDAR) 也被广泛用于检索水深测量数据。LIDAR 的优势在于它是一种主动传感器，可以在较深的水域提供更高的精度，但是，与典型的机载高光谱传感器相比，诸如扫描水文作业机载激光雷达调查 (SHOALS) [4] 之类的 LIDAR 系统必须在非常低的高度飞行，并且扫描范围相对较小。在非常浅的水域（深度小于 2 米）中，LIDAR 系统通常无法提供可靠的检索，无法解决底部和表面回波之间的差异。在本文中，我们专注于这种非常浅的水域，特别是从可以假设相对简单的反射模型的光谱范围中检索水深。与可见光波长的反射率相比，必须仔细考虑水柱的所有贡献，近红外波长反射率（800nm 以上）主要取决于水的吸收率和深度，以及底部反射率，水柱成分起次要作用。
通过高次谐波产生实现单原子计算
开发替代计算平台一直是物理学的一个长期目标，随着传统晶体管接近微型化极限，这成为一个特别紧迫的问题。一个潜在的替代范式是储存器计算，它利用未知但高度非线性的输入数据转换来执行计算。这样做的好处是，许多物理系统恰好表现出作为储存器所必需的非线性输入输出关系类型。因此，阻碍硅电子学进一步发展的量子效应成为储存器计算机的优势。在这里，我们证明，即使是物质的最基本成分——原子——也可以充当计算的储存器，其中所有输入输出处理都是光学的，这要归功于高次谐波产生 (HHG) 现象。提出了一种用于分类问题的单原子计算机原型，其中分类模型被映射到全光学设置，并选择线性滤波器以对应于训练模型的参数。我们通过数字证明，这种“全光学”计算机可以成功执行分类任务，并且其准确度在很大程度上取决于动态非线性。这可能为开发千兆赫信息处理平台铺平道路。
通过高完整性碳增强了气候动作...
课程说明《巴黎协定》第6条引起了包括公共部门和私营部门在内的各种利益相关者的关注。通过使当事方能够相互自愿合作，以实现其缓解承诺，从而实现更高的缓解措施和对可持续发展的贡献，并最终朝着实现全球净零发射目标的实现，这被视为推进巴黎协定采取行动的关键工具。《巴黎协定》第6条促进各方运营高诚信碳市场，这可能是解决气候变化的有效措施。通过运营碳市场，为减少温室气体排放而产生了经济激励措施。各方着手提供全球碳市场，涉及在巴黎协定的背景下通过合作产生的国际缓解结果的转移。虽然目前正在进行中集中的碳信贷机制的规则，方式和程序以及详细指导，但一些政党已经开始从事基于双边合作的设计，开发和运营自己的机制。同时，自愿碳市场也在不断发展，私营部门公司是信贷需求的主要来源。同时，有各种倡议和/或正在考虑，以确保供应和需求方面的碳信用质量，以考虑到全球净零排放的行动。