XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于微
高吞吐量的靶向代谢组学库在应用于微生物组分析的新型质谱仪上的生成
在一种方法中，MS 1完全扫描和基于PRM的实验均以量化小鼠粪便样品中的胆汁酸，旨在提高注释率和准确的定量。基于RP-LC的方法表现出较高的灵敏度（对于大多数分析的胆汁酸，柱上的LOQ 12.7 fmtololes）和一个线性动态范围，跨越了5个数量级，图6A。同位素标记的胆汁酸被用作内部标准标准（IS），以确保精确的定量并评估数据质量，可靠性和测量鲁棒性，并评估了保留时间，质量准确性和信号响应等指标。最小的色谱移动和一致的信号响应，这是样品重复的变化系数较低，而在整个采集期间，所有内部标准均始终达到可再现的峰面积，图6B。
热解生物油易于微生物转化为添加值？ 1
酸伏烷温度PE1 1---- 1 1 Povolo等，2012 Acinetobacter sp。 div>BT1 1 - - - - 1 Povolo et al., 2012 Fogravidus DSM 545 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 Povolo et al., 2013 Pseudomonas Hydrogenovora DSM 1749 1 - - - - 1 1 Samori et al., 2014 Pseudomonas Oleovorans DSM 1045 1 1 1 Favaro等，2019c div>BT1 1 - - - - 1 Povolo et al., 2012 Fogravidus DSM 545 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 Povolo et al., 2013 Pseudomonas Hydrogenovora DSM 1749 1 - - - - 1 1 Samori et al., 2014 Pseudomonas Oleovorans DSM 1045 1 1 1 Favaro等，2019c div>
bn-bacarena：Bacarena的贝叶斯网络扩展，用于微生物群落的动态模拟
1 ，纳瓦拉大学，圣塞巴斯蒂大学工程学院，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙2，2生物医学工程中心，大学校园，大学纳瓦拉纳瓦拉，纳瓦拉31009，西班牙31009，西班牙31西班牙3号研究所，数据科学与人工智能学会（DATARARRA），纳瓦尔（Dataii Intifellient of Navarra）马德里28660号政治上的政治ecnica de Madrid大学，西班牙5地区和卫生局，卡洛斯三世卫生研究所，马德里28029，西班牙7，西班牙7营养学系，研究中心，研究中心，研究中心，研究中心，埃迪卡，布拉纳达大学的营养与技术研究所，布拉纳达研究所，研究所。 div>格拉纳达，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18012年，西班牙对应。 div>纳瓦拉大学工程学院生物医学工程与科学系，纳瓦拉大学，曼努埃尔·德拉迪扎巴尔13号，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙。 div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>
用于微生物组分析的生物信息学
1。Delgado，L.F。，Andersson，A.F。评估生物组特异性基因目录的宏基因组装方法。微生物组10，72（2022）。2。Luis F. Delgado，Marco Vicari，Simon Kebede Merid，Gilbert Osena，Samah Abousharieha，Matthias Labrenz，Lasse Riemann，Jarone Pinhassi，Anders F. Anders F. Andersson。袋装闪光：一种基于网络的交互式工具，用于探索波罗的海微生物基因集。手稿。3。Luis F. Delgado，David J. Riedinger，VictorFernández-Juárez，Daniel P. R. Herlemann，Theodor Sperlea，Christian Pansch，Christian Pansch，Marija Katar都史，Marija Katar都Gyraitė，Detlef Schulz-Bull，Heike Benterbusch-Brockmöller，Susann Dupke，Holger Scholz，Sandra Kube，Sandra Kube，Lasse Riemann，Matthias Labrenz，Anders F. Andersson F. Andersson F.基于基于基于颤音的比较基因组的比较基因组将遗传性特征链接到遗传特征性。 手稿。 4。 Jurdzinski KT*，Mehrshad M*，Delgado LF，Deng Z，Bertilsson S，Andersson AF。 水生细菌的大规模系统基因组揭示了适应盐度的分子机制。 科学进步。 2023 5月26日； 9（21）。Luis F. Delgado，David J. Riedinger，VictorFernández-Juárez，Daniel P. R. Herlemann，Theodor Sperlea，Christian Pansch，Christian Pansch，Marija Katar都史，Marija Katar都Gyraitė，Detlef Schulz-Bull，Heike Benterbusch-Brockmöller，Susann Dupke，Holger Scholz，Sandra Kube，Sandra Kube，Lasse Riemann，Matthias Labrenz，Anders F. Andersson F. Andersson F.基于基于基于颤音的比较基因组的比较基因组将遗传性特征链接到遗传特征性。手稿。4。Jurdzinski KT*，Mehrshad M*，Delgado LF，Deng Z，Bertilsson S，Andersson AF。水生细菌的大规模系统基因组揭示了适应盐度的分子机制。科学进步。2023 5月26日； 9（21）。
Schneider Electric启动用于微电网的多合一电池存储系统（BESS）•维护最高，最严格的安全标准，
Schneider Electry推出了微电网的多合一电池能量存储系统（BES）•维护最高，最严格的安全标准，BES将在世界各地的各个市场中提供法国Rueil-Malmaison的各个市场，2024年4月26日，施耐德电气公司 - 施耐德电气公司（Schneider Electric可扩展，体系结构。bess是由Schneider Electry的控件，优化，电气分配以及世界知名的数字和现场服务驱动的完全集成的微电网解决方案的基础。气候危机和地缘政治张力意味着今天不能保证能源安全。可以通过确保快速，有效，安全地访问和存储各种现场能源的访问和存储来提高韧性。作为微电网系统不可或缺的一部分，Bess捕获了来自不同来源的能量，积累了该能量，并将其存储在可充电电池中，以供以后使用。电池能源存储是唯一可以使客户能源使用案例的分布式能源资源（DER），包括弹性，降低需求充电，服务，可再生自我消耗，电能的脱碳以及可变的生成平滑。“可靠的能源供应不能理所当然。拥有超过二十年的电力转换和电池专业知识，存储是施耐德电气主张的核心。现在，我们很自豪地引入了一种经过彻底设计和测试的解决方案。“我们的目的是将这种基石技术交付给市场，以使多种用例以弹性，可持续性和能源成本节省。，我们通过使我们的本地专家合作伙伴提供安全兼容的系统来为微电网行业提供更大的需求侧灵活性。”由电池模块，电池架，电池管理系统，电源转换单元和控制器组成，BES已经过测试和验证，可作为Schneider Electric的Microgrid Systems作为不可或缺的组件。它也已完全集成到软件套件中，其中包括生态式微电网操作和Ecostruxure Microgrid Advisor。具有定义的商业参考和选项，选择包括配置和高级安全控制，bess最小化能源成本并提供以下功能：
RSC Advances 一种快速有效的氧化锆珠介导的超声策略，用于DNA碎片，最高10 kbp tiox电极界面修饰层有望在金属介电膜的显着电/宏观特性 水性锌离子电池的锌阳极的主机设计策略 RSC应用聚合物 - 皇家化学学会 基于微波的热方法，以从用过的锂离子电池恢复锂 洞察真菌秘密构成及其在生物形成银纳米颗粒的形成和稳定中的作用 PCCP -RSC Publishing 海洋环境中的磷光灯发光二极管：当前状态和未来趋势 研究纤维素纳米晶对聚丙烯酯微乳剂的影响
可耐醚电解质和高反应性锂金属阳极仍然限制了Li - S电池的商业应用。在LI - S细胞系统中，最常用的电解质溶剂是醚溶剂，例如二甲氧基乙烷（DME）和1,3-二氧烷（DOL），它们具有非常低的灰点（对于DME 6和1°C，DME 6和1°C的DOL 7）和高挥发性。这些醚电解质溶剂的这些特征确定使用Li - S细胞有很大的安全风险。对于反应性锂金属阳极，它可以很容易地与Li - S细胞中的基于醚的电解质和可溶性中间产物 - des des反应，并立即形成锂金属阳极表面上的固体电解质相（SEI）层。8不幸的是，SEI层倾向于不稳定和脆弱，这会导致严重的不可逆转能力降解。更平均，锂阳极的非均匀电化学溶解/沉积将导致锂树突的形成，这可以穿透分离器并引起严重的安全危害。为了解决上述问题，已经在更安全的电解质上为LI - S电池（例如固体电解质，离子液体，高浓度电解质，uorated溶剂和AME阻燃剂）进行了大量出色的工作。尽管这些作品取得了出色的改进，但它们也具有明显的缺陷，例如界面兼容性差和复杂的制备过程（固体电解质），9
基于微服务体系结构的机器学习自动化的模型和技术
摘要本文中的研究主题是用于提供在线服务的Web服务系统中的机器学习过程。该研究的主题是使用机器学习自动缩放这些Web服务的方法和工具。分析了Web服务的演变，其结构包括开发历史，扩展选项，微服务架构的关键概念以及人工智能和机器学习的一般原则，为了解技术创新和潜在的Web服务增强提供了重要的基础。确定了将机器学习应用于微服务体系结构的最重要方面，包括各种设计模式和机器学习模型，这是提高复杂系统效率和功能的基础。提出了相关的数学模型和必要的软件。
用于微调深度学习模型的计算分析的车辆边缘云框架
摘要：合作，连接和自动化的移动性（CCAM）基础设施在理解和增强在复杂的城市环境中驾驶的自动驾驶汽车（AVS）的环境感知方面起着关键作用。但是，CCAM基础架构的部署需要有效地选择计算处理层和机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的部署，以在复杂的Urban环境中实现AV的更大性能。在本文中，我们提出了一个计算框架，并分析了定制训练的DL模型（Yolov8）的有效性（YOLOV8）时，当部署在车辆边缘云层层面体系结构的不同设备和设置中时。我们的主要重点是了解DL模型在分层框架上部署过程中DL模型的准确性和执行时间之间的相互作用和关系。因此，我们通过在计算框架的每一层上通过Yolov8模型的部署过程来研究准确性和时间之间的权衡。我们考虑CCAM基础架构，即每一层的感觉设备，计算和通信。调查结果表明，部署的DL模型的性能指标结果（例如，0.842 map@0.5）保持一致，无论跨框架的任何层中的设备类型如何。但是，我们观察到，当DL模型遭受不同的环境条件时，对象检测任务的推理时间往往会减少。例如，Jetson AGX（非GPU）通过将推理时间减少72％来优于Raspberry Pi（non-GPU），而Jetson AGX Xavier（GPU）优于将Jetson AGX ARMV8（non-GPU）减少90％。在论文中提供了转移时间，预处理时间和设备的总时间Apple M2 Max，Intel Xeon，Tesla T4，Nvidia A100，Tesla V100等。我们的发现指示研究人员和从业人员选择最合适的设备类型和环境，以部署生产所需的DL模型。
基于微控制器的线路自动机器人
摘要：机器人技术领域的技术开发非常快，但是在印度尼西亚东部地区，发展的发展尚未感受到影响。尤其是在伊斯兰教伊斯兰大学的苏丹阿贡学习媒体设备上，也尚无针对微控制器的设备。因此，作者希望通过实现最简单的机器人设计（线路追随者机器人）来开创先驱，该机器人只沿线进行。本研究使用一种实验方法，通过基于序列进行研究过程，即：需求分析，机械图设计，电子零件设计以及控制程序设计，制造和测试。已经测试了基于ATMEGA32A微控制器的线路自动机器人，结果表明，线路追随者机器人可以按照白地板上的黑色线行走，并可以在LCD上显示情况。但是，根据一定速度，该线路自动机器人在线传感器灵敏度过程中仍然存在缺点。以90-150rpm的速度，线路机器人可以遵循路径，而超过150 rpm的机器人无法遵循路径。关键字 - 线路机器人，微控制器。
基于微生物组的过去，现在和未来
在研究人类微生物组深入研究的摘要技术进步使您能够鉴定与健康和疾病相关的微生物特征。这证实了微生物群在维持体内平衡和宿主健康状况方面的关键作用。如今，有几种调节微生物群组成以有效改善宿主健康的方法；因此，基于肠道微生物群的治疗疗法的发展正在经历快速生长。 在这篇综述中，我们总结了肠道微生物群对传染病和癌症发展的影响，这是目前正在开发的基于微生物组疗法的两个主要靶标。 我们分析了肠道微生物群和传统药物之间的双向相互作用，以强调肠道微生物组成对药物有效性和治疗反应的影响。 我们探讨了目前可用于调节本生态系统的不同策略，从第一代干预策略到更复杂的第二代微生物组疗法及其监管框架。 最后，我们可以快速概述我们认为这些策略的未来，即通过使用人工智能（AI）算法开发的第三代微生物组疗法。如今，有几种调节微生物群组成以有效改善宿主健康的方法；因此，基于肠道微生物群的治疗疗法的发展正在经历快速生长。在这篇综述中，我们总结了肠道微生物群对传染病和癌症发展的影响，这是目前正在开发的基于微生物组疗法的两个主要靶标。我们分析了肠道微生物群和传统药物之间的双向相互作用，以强调肠道微生物组成对药物有效性和治疗反应的影响。我们探讨了目前可用于调节本生态系统的不同策略，从第一代干预策略到更复杂的第二代微生物组疗法及其监管框架。最后，我们可以快速概述我们认为这些策略的未来，即通过使用人工智能（AI）算法开发的第三代微生物组疗法。