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World File Search System预稿
录用稿件，非最终出版稿
引用本文: 种峻楷, 胡广超, 高建明, 霍向涛, 郭敏, 程芳琴, 张梅.面向未来“双碳”形势下低阶煤高值化利用研究进展与思考[J].北科 大：工程科学学报 , 优先发表.doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.10.02.001 CHONG Junkai, HU Guangchao, GAO Jianming, HUO Xiangtao, GUO Min, CHENG Fangqin, ZHANG Mei.Research progress and new thoughts for high-value utilization of low-rank coal according to the future “dual-carbon” policy[J].Chinese Journal of Engineering , In press.doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2024.10.02.001
抗抑性RT-qPCR预混液
储存和稳定性： 抗抑性 RT-qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得最佳稳定性。应避免反复 冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。抗抑性 RT-qPCR 预混液及其组分在活性、持续合成能 力、效率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试 注： 仅供科研和 / 或进一步生产使用。
向不特定对象发行A 股可转换公司债券募集说明书（注册稿）
股派发现金红利人民币 1.00 元（含税），预计分配现金红利总额为 81,906,040.00 元（含税）。 本次利润分配不送红股，不以公积金转增股本。在实施权益分派的股权登记日前公司总股本如 发生变动的，拟维持分配总额不变，相应调整每股分配比例。截至本募集说明书签署日，公司 2023 年度现金分红事项尚需 2023 年度股东周年大会审议通过。
2020年后全球生物多样性框架预稿
5. 2020 年后全球生物多样性框架拟议预稿在编制过程中充分考虑到了工作组自第一次会议以来对 2020 年后全球生物多样性框架可能要素的审议。2 它还考虑到了关于生物多样性丧失驱动因素的目标、SMART 目标、3 指标、基线和监测框架的指导要素，以实现转型变革，这些指导要素涉及科学、技术和工艺咨询附属机构第二十三次会议讨论的《公约》三项目标，4 以及第 8(j) 条和相关条款特设不限成员名额闭会期间工作组第十一次会议的成果。拟议框架还考虑到已开展的各种磋商进程，5 包括 2019 年 11 月 24 日联合主席非正式简报会上表达的意见，该简报介绍了框架预稿的初步概述。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
非终稿 Premium Series flyer en V1.0 EU - BLUETTI
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最终稿
摘要：金属基纳米复合材料 (MMNC) 通常比非增强合金表现出优异的性能，这是由于实现了晶粒细化或 Orowan 强化。特别是在轻金属（例如铝和镁）中，作为基质的复合材料在机械性能方面有显著改善的潜力。在某些情况下也可以实现功能化。然而，如果 MMNC 是通过熔体冶金工艺加工的，那么挑战在于陶瓷纳米颗粒在熔体中的均匀分布。纳米颗粒的大表面积会产生很大的范德华力，需要克服这种力。此外，颗粒与熔融金属的润湿性很困难。可以通过超声波、电磁搅拌甚至高剪切施加额外的力。本文讨论了采用高剪切分散技术生产的轻金属基 MMNC 的性能。首先介绍了该工艺的不同特点和基本理论，然后通过将MMNC与其基质材料进行比较来讨论性能改进。
Air-Dryable 可风干血液直扩RNA/DNA qPCR预混液产品 ...
可风干血液直扩 RNA/DNA qPCR 预混液采用蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Air-Dryable