a. 价格会下降,顾客会有更多的选择。 b. 原来的咖啡店将被迫关闭。 c. 资源将转移到生产率较低的企业。 d. 这三家咖啡店将平等分享利润。 应用 想象一下你的柠檬水摊在亏钱。你每天花 40 美元购买原材料,但你卖柠檬水的收入只有 30 美元。以下答案是例子。在评估学生的回答时,评估学生将损失视为效率低下信号的方式,然后提出增加收入或降低成本的现实策略。这将
多年冻土由于全球温度的升高而变暖,从而改变了这些环境中的碳循环。研究主要集中于北极冻土,但我们缺乏有关高山冻土区潜在C积累和释放的时间和幅度的数据。这些环境在带有和没有图案的地面上包含山顶(> 2900 m)上的块状场,这些地面主要不含植被,因此被认为不含土壤有机碳(SOC)。以冰冻和融化的粗糙和细材料分离的事实,我们的目的是测试没有植被的高山区域是否确实不含SoC,或者它们是否含有隐藏的碳,这可能代表气候变暖后可能代表CO 2来源。通过在相同或稍低的海拔地区采样植被土壤,我们想测试在不久的将来,在气候变暖下,Blockfields中的SOC股票将如何发展。
• 复合系统的状态空间是各个希尔伯特空间的张量积 H = H 1 ⊗H 2 。 • 如果复合系统的状态不能写成 | Ψ ⟩ 12 = | ψ ⟩ 1 ⊗| φ ⟩ 2 ,则为纠缠态。 • 一般纠缠态 | Ψ ⟩ 12 = P NM nm =1 C nm | ψ n ⟩ 1 ⊗| φ m ⟩ 2 。
对被忽视和未充分利用的农作物(NUC)的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限,是打击营养不良和提高粮食安全的关键,尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物,主要是构成了小农户农业区,是营养丰富,气候缓解且局部适应性的(Li and Siddique,2020; Mudau等,2022)。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全,并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿(Dansi等,2012; Ojuederie等,2015; Joy and Siddhuraju,2017年)。至关重要的是,我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究,展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全:前景和隐藏的潜力”令人印象深刻,涵盖了这些农作物的各个方面,从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成:6篇原始研究文章和3条评论,重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善,保护和利用。柑橘grandis(L.)Osbeck,通常称为Pomelo,是一种未充分利用的柑橘类水果,其潜力作为豆酮,苯酚和抗氧化剂的来源,被忽略了。
应解决对富有货物的成员国向公司垄断援助的担忧。EU级工具 - 例如恢复和弹性设施,凝聚力和区域基金以及现代化基金 - 涉及分销影响并减轻市场破裂。这必须在将来的欧盟预算中仍然如此。但是,欧盟水平的资金应以经济和可持续性术语来进行最佳项目,而不是完全受地理限制。恩里科·莱塔(Enrico Letta)提出的,成员国应将国家援助的固定百分比分配给欧盟基金。每年增加5%至15%的捐款在85亿至51亿欧元之间,支持绿色工业项目以及整个欧盟的正当过渡,并增强欧盟的竞争力。
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割(CIS)的目标,这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观,包括不同的角度,部分可见性和模棱两可的信息,进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels,而无需考虑其文本语义,从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法,该方法同时增强了上下文特征的建模,并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后,引入了全局细化的交叉注意模块(GCA),以补充前景面罩和背景掩盖,以减少假阳性。fur-hoverore,通过模拟全球换档聚类过程,我们介绍了全球偏移的多头自我注意力(GSA),该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息,还可以从结构性概念中捕获信息,从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比,我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
估计隐藏状态(解码)的效率算法,用于推断出(隐藏的)状态的最可能的(隐藏)序列的序列,由Viterbi基于动态编程来描述,并且是O(n 2·T)计算复杂性的。
对于大多数航空和运输流量的脱碳,电气化是不可行的,欧盟应优先使用RFNBOS(非生物学起源的可再生燃料,也就是绿色氢和衍生的电子燃料)。用额外的风和太阳能产生RFNBO具有多个优点:这些解决方案更可扩展 - 同时最小化环境影响 - 以满足2050年对RFNBOS的需求激增(与生物燃料和化石燃料不同)。同时,投资RFNBOS使欧盟能够离开 - 主要进口 - 化石燃料。它基于风,电子,合成过程等欧洲工业冠军的优势。最后但并非最不重要的一点是,RFNBO的可持续性规则将兑现真正的零碳燃料的承诺,而没有许多参与蓝色氢的不确定性。这就是为什么应优先考虑欧洲和国家法规和财政支持以支持RFNBOS的供应(在运输中,航空和运输中)的原因。
这个故事勾起了我几十年前的回忆,那天是我在父亲位于美国国家航空航天局兰利研究中心的办公室度过的,那是我最珍贵的一天。我坐在我们 1970 年代的庞蒂亚克车的副驾驶上,我的哥哥本和姐姐劳伦坐在后座,父亲从我们家开车出发,经过维吉尔·I·格里森大桥,沿着水星大道,开了 20 分钟,来到通往 NASA 大门的路上。爸爸出示了他的徽章,我们驶入了校园,校园里有两条笔直平行的街道,从一端到另一端都是不起眼的两层红砖建筑。只有巨大的高超音速风洞综合体——一个 100 英尺高的银色脊球,俯视着四个 60 英尺高的光滑银色球体——让我们看到了在这个看似平凡的校园里发生的非凡工作。
通过将APE与机器学习的原子间电位(MLIP)整合在一起,研究人员将其应用于钯表面的早期氧化,这是污染控制的关键系统。当应用于钯表面的早期氧化(用于减少排放量的催化转化器中的关键材料)时,APE发现了近3,000种过程,远远超过了传统KMC模拟的能力。这些发现揭示了在催化中类似于分子过程的时间尺度上发生的复杂原子运动和重组过程。