氢被视为从基于矿物燃料的经济向可再生，可持续经济过渡的关键因素。 氢气可直接用作能量载体或用作将CO2还原为合成烃的原料。 氢可通过电解将水分解成氧气和氢气来产生。 本文概述了三种主要的电解技术：酸性（PEM），碱性（AEL）和固体氧化物电解（SOEC）。 提供了现有电解槽和商业供应商的更新列表。 最有趣的是，如果有的话，还会给出商用设备的具体价格。 尽管在过去的几十年中PEM技术取得了长足的发展，但最大，最高效的电解槽仍然是碱性的。 因此，期望该技术在向氢社会的过渡中起关键作用。 提供了碱性电解槽中各组分的详细说明和该过程的分析模型。 分析模型允许调查不同操作参数对效率的影响。 具体而言，分析了温度对电解质电导率的影响，进而对效率的影响。 发现在65°C-220°C的碱性电解槽的典型工作温度范围内，效率变化高达3.5个百分点，分别在65°C和220°C时从80％增至83.5％。 。

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Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用，来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。

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java核心技术第十版源代码,英文版的书籍已经有第十一版，但中文翻译本最新的是第十版，书里讲的非常全面，适合初学者，这是书中的源代码。