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World File Search System非技术
非技术摘要
职称：ESG 团队负责人 地址：H-2851 Környe, Han Folyó utca 1. 网站：https://www.solusadvancedmaterials.com/en Volta Energy Solution 匈牙利新工厂战略性地选址于中欧，因为匈牙利按照欧盟流动和交通政策 1 ，着手推动清洁交通、支持电动汽车生产和配套基础设施建设。在该国东部，宝马正在德布勒森建造一家电动汽车制造厂 2 ；梅赛德斯-奔驰匈牙利计划于 2021 年第四季度在其凯奇凯梅特工厂开始纯电动汽车生产 3 。奥迪匈牙利正准备在杰尔生产电动汽车 4 。三星匈牙利从其位于 God 的生产基地为宝马和大众等汽车公司供应电池电芯，该基地的产能正在从 30 GWh 扩大到 40 GWh 5 。 SK 匈牙利公司在科马罗姆的制造基地为宝马、大众等汽车公司供应电池电芯，该基地的产能正在从 7.5 GWh 扩建至 10 GWh，同时在伊万恰的新工厂也正在建设中 6。2022 年，LG 化学波兰公司将在弗罗茨瓦夫将其电动汽车电池工厂的产能扩建至 70 GWh 7。在一系列政策措施的鼓励下，欧盟的目标是到 2030 年将电动汽车保有量从目前的 140 万辆增加到 3000 万辆 9。1 项目描述。韩国 Solus Advanced Materials（Solus）的匈牙利子公司 Volta Energy Solutions 于 2018 年开始获得计划活动的授权。Solus 专门生产电子材料和元件，其成员公司在全球多个行业开展业务。
研讨会（非技术）
15:05休息/名片交换/互动休息15:10邀请15P-K201-5玻璃的结构和物理特性。 1, Richard Black 1, Pashmina Cameron 1, Burcu Canakci 1, Andromachi Chatzieleftheriou 1, James Clegg 1, Daniel Cletheroe 1, Tim Deegan 1 , Austin Donnelly 1 , Rokas Drevinskas 1 , Christos Gkantsidis 1 , Ariel Gomez Diaz 1 , Freddie Hong 1 , Valentin Kapitany 1 , Takashi Lawson 1 , Sergey Legtchenko 1，Antony Rowstron 1，Ioan Stefanovici 1，David Sweeney 1，Benn Thomsen 1，Charles Whittaker 1，Hugh Williams 1，Stefan Winzeck 1
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
环境报告 - 非技术摘要
，尽管单独地确定结果对海目标1-7具有积极，中立和未知的影响，主要是因为ICP的服务以及相关的船只 /车辆 /车辆 /人员的运动可能会增加或减少，因为ICP可以组合起来，因此可以从私人车辆访问私人服务方面有效地降低了对私人的依赖，从而可以降低私人服务的正常运输，以降低私人的依赖性。并且，任何新的船只 /服务都更加高效，污染物更少。因此，SAP结果被认为对海目标1具有不显着的积极累积影响；没有 /未知对海目标2 - 7的累积影响；积极对海目标8（材料资产）的累积影响不大；对海目标9（人口和人类健康）的显着积极影响，因为已经确定了对渡轮依赖社区的多重和互补益处。
繁荣的经济 - 非技术摘要
随着越来越多的人在线购物，城镇中心正成为人们参加体验（电影院，餐馆）而不仅仅是购物的地方。我们需要考虑如何对待这一变化，例如，决定某些地区是否应该有商店，或者它们是否应容纳可能吸引更多人到城镇的更广泛用途。还有更多机会让更多的人居住在市中心。通常，市中心的新房屋远离最繁忙的地区；但是，一些繁忙的地区可能是合适的。此外，市中心将是最高建筑物的最合适地点，但是需要考虑这些影响。市中心的另一个考虑区域是应在多大程度上进行行人。在市中心，汽车较少，这可能是人们参观的更具吸引力的地方。
非技术摘要 - 苏格兰海洋局
2018 年 3 月，Seagreen 向苏格兰海洋局提交了一份申请，要求更改现有的 2014 年 Alpha 项目和 Bravo 项目 OWF 许可，取消已同意的 OWF 容量限制，以允许安装更高额定功率的风力发电机组。该申请得到了一份评估申请报告的支持，该报告考虑了使用更高容量的风力发电机组对环境的影响。结论是，这不会对项目的环境影响产生影响，因为风电场的已同意物理参数都不会改变。因此，2012 年海上 ES 和 2013 年 ES 附录的结论仍然有效，不需要进一步进行 EIA。该申请于 2018 年 8 月获得苏格兰部长批准，取消容量限制将允许在现有的 2014 年同意参数下建造更高容量的风力发电机组。
G. 非技术摘要（NTS）
1) 癌症患者通常表现为转移性疾病，癌细胞从原发癌扩散到身体其他部位，形成新的癌症。虽然放射疗法是无法通过手术切除的癌症最有效的抗癌治疗方法，但它不能用于控制转移。目前，化疗药物分布在身体各处，用于治疗转移，但癌症及其转移几乎总是对化疗产生耐药性。靶向放射治疗 (TR) 涉及注射针对癌细胞的放射性药物，这些癌细胞会寻找原发肿瘤和转移瘤，并使用其放射性有效载荷局部照射癌组织。在这个项目中，我们将生产能够向肿瘤及其转移瘤提供必要辐射剂量的分子。我们将在生物模型上测试它们的功效和安全性。这项研究的结果将为全面的临床研究提供必要的数据。
能源平衡基础设施 – 非技术摘要
因此，大规模高效且有效的能源平衡正成为英国能源网络未来的关键要求，允许储存来自间歇性可再生能源的峰值和剩余能源，否则这些能源将会被浪费，并在高峰需求时灵活释放。有效部署能源储存和平衡技术可以减少对新发电容量的需求和昂贵的网络增强，从而为英国消费者节省开支。在有合适土地的地方，将此类技术部署在靠近发电源和/或相关输电基础设施的地方是有益的，因为这可以通过减少传输损耗来最大限度地提高技术的效率，如果将其部署在其他地方，可能会发生传输损耗。