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可再生能源制氢及压缩空气储能技术经济分析
❖ 所有案例均基于氢气储存 • 案例 0 中氢气盐丘储存洞穴在 150 bar (2,176 psi) 下充电 • 案例 0A 中氢气地上储存在 150 bar (2,176 psi) 下充电 • 案例 1 中氢气地上储存在 500 bar (7,252 psi) 下充电 • 案例 0B 是基于案例 0 的经济方案，没有电解器
制药商的 DNA“指纹”可与胶囊和包装联系起来
2 人链（绿色袋子）和 3 人链（红色袋子）胶囊的制作、包装和运输流程图。每条链重复此过程五次，每条链总共 10 个 ZLB 和 50 个胶囊。参与者 A 在包装胶囊（2 人链）时只接触胶囊（2 人链和 3 人链）和 ZLB。参与者 B 在包装成 ZLB（3 人链）时只接触胶囊，参与者 C 只接触 ZLB（2 人链和 3 人链）的外表面。图片来源：Forensic Science International：Genetics (2024)。DOI：10.1016/j.fsigen.2024.103182
为您的 NSF 职业提案制定有竞争力的教育计划：
凯特·斯波尔 (Kate Spohr)，伯克利研究发展办公室（2022 年 3 月更新） NSF 教师早期职业发展计划 (CAREER) 是一项为期五年的单一研究员奖项，旨在帮助初级教师成为杰出的研究人员和教育工作者。CAREER 是一项职业发展奖。有竞争力的提案必须包括创新、综合和雄心勃勃的研究和教育计划。该工具包侧重于您的 CAREER 提案的教育部分，因为这一部分对于早期研究人员来说通常具有挑战性。我们在此提供具体指导，帮助您制定与您的研究很好地结合在一起并符合 NSF 期望的教育计划。NSF 使用两个优点审查标准来评估所有提案：智力价值和更广泛的影响。“智力价值”是指推进知识的潜力；“更广泛的影响”是指造福社会和促进期望的社会成果的潜力。这些标准同样适用于您的提案的研究和教育部分。
双金属催化剂上乙炔选择性加氢制乙烯
摘要：合成、表征了 Ni/α-Al2O3 催化剂和一系列双金属催化剂（包括 Pd-Ag、Ni-Pd、Ni-Zn、Ni-Ag 和 Ni-Ga）并在乙炔选择性加氢制乙烯中进行了测试。双金属催化剂 Ni-Ga 与 Pd-Ag 基催化剂相比表现出几乎相同的乙烯选择性。评估了 Ni/Ga 比对乙炔加氢催化活性和乙烯选择性的影响。通过透射电子显微镜、X 射线衍射、氢气程序升温还原和 X 射线光电子能谱进行表征，以确定 Ni-Ga 基催化剂上的活性相，这与催化性能和催化剂上发生的反应机理相关。 Ni-Ga晶格结构中Ga的存在限制了解离H*的移动，降低了乙烯的吸附结合能，从而可以防止乙炔过度加氢。
多目标帕累托前沿与粒子群优化...
微电子技术的进步使得更高的集成密度成为可能，并且目前正在进行机载系统的大规模开发，这种增长遇到了功耗的限制因素。更高的功耗将导致产生的热量立即扩散，从而导致热问题。因此，随着系统温度的升高，系统的总消耗能量将增加。微处理器的高温和计算机系统的大量热能对系统信心、性能和冷却费用产生巨大的问题。处理器消耗的功率主要来自内核数量和时钟频率的增加，这些功率以热量的形式消散，给芯片设计人员带来了热挑战。随着纳米技术中微处理器性能的显着提高，功耗变得不可忽略。为了解决这个问题，本文使用多目标帕累托前沿 (PF) 和粒子群优化 (PSO) 算法来解决高性能处理器的功耗降低问题，以实现功耗作为优先计算，从而减少目标微处理器单元的实际延迟。仿真验证了概念基础以及关节体和电源电压（V th- V DD ）的优化，并显示出令人满意的结果。
Hypersoft Set和三角形中性粒细胞的结合以评估
摘要：数字双技术的最新创新称为认知数字双胞胎（CDT）。这项技术实现的复杂和自主活动有可能改变制造业。在本文中给出了制造中CDT的概述，并检查其主要特征，组件和可能的用途。CDT可以通过结合人工智能，机器学习和知识表示方法来从数据，有关困难环境的原因中学习，并做出明智的判断。纸张涵盖了CDT在智能制造中的优势。因此，本文的目的是评估在其运营和实践中采用CDT的智能制造业。多标准决策（MCDM）是通过基于简单比率分析（MOOSRA）的多目标优化（MOOSRA）来构建软决策模型，这是标准的重要性。该模型可以通过利用不确定性理论，尤其是三角形神经嗜知数字（Trinn）来嘲笑和不完整的信息。此外，Hypersoft Set与Moosra一起使用来对智能制造的替代方案进行排名
对细胞外囊泡的释放控制因子进行全面分析
这是技术集合。 DCAS9是CAS9的变体，没有DNA裂解活性，而是与GRNA结合，在这项研究中，我们将其用作GRNA的RNA结合蛋白。 （注3）下一代序列：一个可以同时将数百万到数亿个核酸序列序列序列序列的测序仪，本研究使用它同时分析了GRNA条形码的组成。 （注4）生物信息学：融合领域之一，例如生命科学，信息学和统计学。这项研究通过对通过CIBER筛选获得的大量信息以及有关已知蛋白质到基因网络获得的大量信息探讨了SEV释放重要的生物学过程。联系（请联系演讲者有关研究的详细信息）Kojima Ryosuke，东京大学医学研究生院副教授，电子邮件：kojima [at] M.U-tokyo.ac.ac.ac.ac.jp通用事务团队，东京大学医学院研究生院，电话：03-5841-3304 Email：ISHOMU：ISHOMU [at M.ACACPOK] M.UAC。 Pharmaceutical Sciences, University of Tokyo Tel: 03-5841-4702 Email: shomu[at]mol.f.u-tokyo.ac.jp Public Relations Division, Japan Science and Technology Agency Tel: 03-5214-8404 Email: jstkoho[at]jst.go.jp Higashide Takanobu, Emerging Research Promotion Department, Japan Science and Technology Agency电话：03-5214-7276电子邮件：souhatsu inquiry [at] jst.go.jp
IITB-京都见面发现一种新的机制来控制细胞膜脂质的分布
在这项研究中，铃木教授的研究小组发现，即使没有两个家庭，例如TMEM16家族和XKR家族，脂质也通过钙刺激在细胞膜上扰乱。因此，为了识别此过程中涉及的脂质串联酶，我们使用CRISPR SGRNA库进行了复兴筛选，以识别离子通道TMEM63B和维生素B1 Transporter SLC19A2。令人惊讶的是，这两种蛋白质形成了复合物，我们还发现这种复合物的形成对于诱导脂质扰流至关重要。此外，众所周知，在发育和癫痫性脑病（DEE）的遗传疾病中插入了TMEM63B中的突变，但该突变体显示出组成型的脂质杂乱无章的活性。这表明构成型脂质拼凑活性会导致DEE疾病。 KCNN4是一种通过钙刺激激活的钾通道，还通过核糖筛选鉴定出来，表明钾的细胞外排出对于激活TMEM63B/SLC19A2复合物很重要。
HR 357 – 确保机构规则制定中的责任......
政府强烈反对 HR 357 法案，该法案要求通知和评论规则制定由“高级任命者”发起，并由参议院确认的总统任命者发布和签署。该法案将导致监管过程不必要的延迟，因为参议院确认的职位暂时由高级官员填补，而提名人等待确认。它会增加不必要的官僚障碍，阻碍规则制定过程，而不会带来任何额外的好处，因为已经存在规定行政部门机构领导参与、监督和问责的程序，例如根据行政命令 12866 由跨部门审查重要规则。HR 357 还将限制参议院确认的官员将签字权委托给具有监督监管发展所需权力和经验的经验丰富的下属的灵活性。