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植被和气候变化在地中海盆地围绕地中海盆地的早期上新世过渡：来自西南阿纳特的伯德尔盆地的案例
图3：Burdur Basin（Türkiye）的合成花粉图针对核心深度。a）选定的陆层花粉分类群，表示为总陆地花粉的百分比。AP：树木花粉。paz：花粉组合区。b）选定的杂化和水生花粉类群和NPP。水生花粉分类群以花粉的百分比表示。蕨类孢子，藻类和真菌以总陆地花粉和NPP的百分比表示。nppaz：非花粉palynomorph组合区。黑色矩形指示宏观木炭或木材的水平。黑色355
使用最佳门源电压去极化在功率SIC MOSFET的短路操作下朝着安全故障模式
摘要 - 本文重点介绍了在短路条件下SIC MOSFET的鲁棒性水平的提高。在这项研究中，提出了两种允许在短电路操作下在平面电源MOSFET设备中确保安全的“失败”（FTO）模式的方法。这些方法基于栅极源电压的直接去极化及其根据FTO和经典不安全热失控之间的临界消散功率（W/mm²）的计算进行估计。他们允许确定门源电压的最大值，以在接近名义值的排水源电压下保留FTO模式。引入了FTO和“ Fafto-Short”（FTS）之间功率密度的边界。对竞争中的两种故障模式进行了完整的实验，该实验可能出现在1.2 kV SIC MOSFET的短路测试（SC）测试中。最后，研究了栅极源电压去极化对国家电阻（R DS（ON））的惩罚，以评估技术效率。
使用最佳门源电压去极化在功率SIC MOSFET的短路操作下朝着安全故障模式
摘要 - 本文重点介绍了在短路条件下SIC MOSFET的鲁棒性水平的提高。在这项研究中，提出了两种允许在短电路操作下在平面电源MOSFET设备中确保安全的“失败”（FTO）模式的方法。这些方法基于栅极源电压的直接去极化及其根据FTO和经典不安全热失控之间的临界消散功率（W/mm²）的计算进行估计。他们允许确定门源电压的最大值，以在接近名义值的排水源电压下保留FTO模式。引入了FTO和“ Fafto-Short”（FTS）之间功率密度的边界。对竞争中的两种故障模式进行了完整的实验，该实验可能出现在1.2 kV SIC MOSFET的短路测试（SC）测试中。最后，研究了栅极源电压去极化对国家电阻（R DS（ON））的惩罚，以评估技术效率。
微生物生物转化在食品防腐剂合成中的应用
微生物生物转化是食品工业中用于增强食品的有益特性并延长其保质期的关键过程。本文回顾了微生物生物转化在食品防腐剂生产中的应用，并强调了其在改善营养特性，食品安全和可持续性中的作用。它讨论了各种化合物的合成，例如酶，酸和抗氧化剂及其对食物质量的影响。此外，该研究探讨了微生物生物转化的机制，提供了实际的例子，并讨论了与此过程相关的益处和挑战。微生物生物转化的未来研究方向概述了在包括食品，药品和农业在内的各个行业中的潜力。
自动化在行业中的作用
工业自动化在各个领域都变得越来越普遍，从而改变了企业的运作方式。它涉及利用先进的技术来自动化制造过程的多个阶段，从材料处理到最终产品交付。经过多年的研究和开发，工业自动化已取得了显着发展，将人工智能，机器学习和机器人技术整合到复杂的系统中。行业4.0和物联网的出现导致了该行业的大幅增长，到2029年，预期的复合年增长率为9.8％。固定的自动化重点是重复执行特定任务的专业设备，而无需人工干预，非常适合大规模生产，例如汽车装配线。可编程自动化利用计算机控制的机器来控制商品生产中的机械，从而通过PLC等组件提供灵活性和可编程性。灵活的自动化结合了使用高级机器人系统的固定和可编程自动化，迅速适应了工作流或生产要求的变化。cyngn的自动股票股票赋予工业车辆能够独立运行的工业车辆，以适应地面上的情况。AV技术允许在手动和自主模式之间切换，而Cyngn Insight Analytics工具可以直观地管理自动驾驶车辆。自治车队管理系统（FMS）适应了现有的工作流程，使其成为灵活的自动化解决方案。这种方法使用高级软件程序协调各种自动化系统，包括机器人和输送机。集成的自动化使用多个系统来优化统一生产过程的固定，可编程和灵活自动化的生产过程。工业自动化在行业，尤其是制造业中具有很大的优势，包括提高生产率，提高资源利用率和增强产品质量的好处。工业自动化为制造商带来了许多好处，包括消除人为错误，疲劳和不一致的一致质量输出。它也减少了停机时间，这可能是昂贵并破坏生产的。自动化工具可以执行预防性维护，减少设备故障和维护时间。此外，自动化的机器和设备通过将工人从危险的任务或环境中删除，改善工作条件并减轻压力和疲劳来增强安全性。通过优先考虑安全，公司可以降低与事故相关的成本，并为员工创造更令人满意的工作机会。工业自动化还可以通过承担重复任务并释放熟练工人的时间来专注于更重要的任务，从而有助于消除劳动短缺。此外，自动化技术使制造商能够以精确和准确的方式执行任务来降低成本并最大程度地减少浪费。总体而言，工业自动化是面临面临挑战的制造商的关键解决方案，例如质量不一致，停机时间，安全问题，劳动力短缺和高生产成本。通过工业自动化，废物产量大大减少，这也通过减少制造过程所需的劳动力来最大程度地减少劳动力费用。自动化允许设备和机械有效执行任务，从而使人工成本保持检查，同时提高整体生产率。实际上，与托盘插孔相比，Cyngn的研究表明，使用自动股票追逐者的人工成本降低了64％。工业自动化的未来具有巨大的潜力，预计进一步的进步将彻底改变制造业和工业景观。工业自动化已经为现代制造商带来了巨大的好处，从而为早期采用者带来了竞争优势。随着这项技术的不断增长，我们可以预期进一步的创新，这些创新将改变所有行业的工作方式。工业自动化的未来将由家族，人工智能和新商业模式等趋势塑造。cobots旨在与人类运营商合作，是当今工业自动化的重要趋势。在Cyngn，我们设计了工业自动驾驶汽车，以支持Cobot工作流程，并与地板上的员工一起提高生产力。人工智能在促进工业自动化，帮助机器从数据中学习并适应新情况变得越来越重要。工业自动化的兴起也为公司创造了新的业务模式和机会。机器人技术（RAAS）允许组织以订阅为基础访问自动解决方案，减少资本支出并提高灵活性。通过Cyngn的Raas产品，我们帮助客户克服采用障碍，并根据需求不断变化的范围扩展其AV机队。数字双胞胎可以通过模拟流程和优化操作来彻底改变行业。公司在实施现实世界中的变更之前使用它们来测试场景并做出明智的决策。有些人担心自动化会取代人类的工作，但现实是不同的。机器接管了重复的任务，使工人免于平凡的职责。这为员工带来了更安全的工作环境和更令人满意的机会。反过来，公司保留熟练的员工并专注于高价值活动。自动化还可以在产品开发和营销等领域创造新的工作。它正在全球转变行业，使公司，工人和消费者平均受益。通过拥抱自动化，企业获得了竞争优势，并为快速变化的全球市场做好准备。
脂肽类似物的多样化在生物活动中驱动多功能性
摘要：环状脂肽（CLP）是具有不同生物学功能的有效次级代谢产物。芽孢杆菌菌株主要产生三个关键家族的CLP，即Iturins，风霉素和表面蛋白，每种都包含结构变体，其特征在于与脂肪酸链相关的环状肽。尽管对CLP进行了广泛的研究，但这些类似物的个别作用及其在驱动生物学活动中的比例仍在很大程度上被忽略了。在这项研究中，我们从velezensis umaf6639中纯化和化学表征了CLP变体，并对它们单独测试了它们的抗真菌和植物生长促进作用。我们分离了5个含有ITURIN A类似物的分数（从C 13到C 17），5个甲壳霉素级分（包含C 16，C 17和C 18风霉素A和C 18风霉素A和C 14，C 15，C 16，C 16和C 17 fengecin B）和5个表面菌馏分（从C 12到C 16）。我们表明，基于每种脂肪肽变体计算的生理比率，抗真菌活性和种子梯形生长促进如何依赖脂蛋白结构变体和浓度。值得注意的是，我们发现最有毒的变体是最少的，它们可能在保留生物活性的同时最小化自毒性。通过与更丰富，更积极的类似物的协同互动来实现这种平衡。此外，某些风水和表面素的变体被证明可以增加细菌种群密度和外多糖产生，对微生物竞争的关键策略，具有重大的生态影响。■简介除了促进基本知识外，我们的发现还将支持精确生物技术创新的发展，提供有针对性的解决方案来推动可持续的粮食生产和保存策略。关键词：环状脂肪肽，结构变体，类似物，芽孢杆菌，抗真菌，抗真菌，植物生长促进，生物技术，可持续农业，食品控制。
与Isha Kriya冥想相关的皮质变化在新手和经验丰富的冥想者中揭示的 - 一项纵向试验研究
1。印第安纳大学医学院放射与成像科学系，印第安纳波利斯，美国2。Sadhguru有意识的星球中心，麻醉和止痛药，贝丝以色列执事医疗中心，美国马萨诸塞州波士顿3.哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿
机器学习在增强个性化在线学习经验
Bratract机器学习对于增强在线学习教育中的技能获取结果至关重要，这已经实现了巨大的增长。对文献的回顾重点是试图通过在线教育通过机器学习来发展某些能力的研究。将机器学习整合到在线学习环境中，引入了变革的机会，以个性化和增强多元化学习者的教育经验。在线学习涵盖了各种技术，例如在线监督，无监督和有限的反馈学习，这些技术适应数据流并为实时模型更新提供可扩展的解决方案。这些功能提供了重要的优势，包括针对个人需求量身定制的有效学习，改善参与度以及在动态教育环境中的适应性。本文探讨了在线学习的方法论以及机器学习对个性化在线教育的影响。个性化的关键方法包括自适应内容交付，实时性能反馈以及AI驱动的支持系统，例如聊天机器人，这些系统有助于持续参与并促进自我调节的学习。机构可以使用AI驱动的自适应学习更好地对中断做出反应，并帮助遥远的学习者，这是由Covid-19的大流行所强调的。随着对灵活且可访问的学习解决方案的需求增长，机器学习是推进个性化在线教育的重要工具。k eywords网络协议，无线网络，移动网络，病毒，蠕虫和特洛贡1。在线学习中，您会根据您已经对早期问题的回答以及任何其他可能访问的信息的回答来回答一系列问题。数十年来，定制一直是计算机不可或缺的方面，每个新系统为用户提供了独特的体验。从基本的计算机教学和测试到灵活的虚拟设置，电子学习系统已经看到了重大的发展[1]。电子学习被认为是学生和组织的最佳选择，因为它使日常生活变得更加容易[2]。由于现代开放的教育模型，比以往任何时候都有更多的人获得公共利益的学位[3]。除了增加用户信心外，这些技术还促进了开放教育的扩展[4] [5]。因此，越来越多的趋势，可以使更多的受众获得学术开放性[6]。越来越多的高等教育和公司机构在课堂上的AI价值得到了认可[7] [8]。
改变替代争议解决：AI和数字化在塑造冲突解决未来
替代争议解决（ADR）涵盖了各种机制，例如仲裁，调解和谈判，提供了在法庭外解决争议的有效方法。随着人工智能（AI）和数字化的快速发展，ADR经历了重大的转变。AI驱动的工具，数字平台和在线争议解决（ODR）系统正在增强ADR流程的速度，可访问性和效率。本文探讨了AI和数字化对ADR的影响，旨在研究这些技术如何彻底改变争议的解决。该研究强调了提高可访问性，降低成本并增强决策过程的目标。它还探讨了围绕AI参与ADR的道德和法律考虑，例如算法透明度和数据隐私。
