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World File Search System单窑
有意义的传感器信号支持人工智能
窑温 每个回转窑都应配备热扫描仪。它能全面反映窑壳的温度，使操作人员能够在温度过高时停窑，从而避免窑壳开裂和变形。大多数窑炉已配备窑壳扫描仪，但有时停窑的决定为时已晚。当窑壳温度尽管用风扇降温但仍升至 450˚C 以上时，就需要停窑。向窑壳上喷洒大量水也不是一个好的解决方案，因为热冲击会导致窑壳开裂。新型扫描仪应能够连接到控制系统，其中 AI 可以帮助识别“应该做和不应该做的事情”，以防止出现不良的温度模式。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
数字化正在改变水泥行业。人工智能...
摘要 温度、振动、压力和其他操作参数的传感器在早期检测中起着关键作用。现有的传感器可以轻松整合到动态 AI 系统中，因为 CemAI 的算法与传感器的制造商或品牌无关。该系统还为潜在的传感器或信号故障提供反馈回路。随着维护洞察力的发展，额外的传感器只能增强 CemAI 技术的预测性维护结果。一个代表性的单窑水泥厂可能有 1000 到 5000 个各种类型的信号（温度、振动、气流、压力等）正在被跟踪。
中小微型企业砖业能源与资源测绘
执行摘要 砖瓦行业简介 印度是世界第二大烧结粘土砖生产国，每年生产约 2500 亿块砖。从事砖瓦生产的微型和小型企业超过 100,000 家，雇佣工人超过 1000 万人。这是一个季节性行业，一年中仅在非季风月份（通常是从 11 月到 6 月）运营 6 到 8 个月份。中型和大型企业（生产能力 > 200 万块砖/年）的烧成通常在连续窑中进行，例如固定烟囱牛槽窑或曲折窑，而小规模生产（生产能力 < 200 万块砖/年）则使用各种间歇窑，例如夹窑和下吸窑。砖瓦制造是印度最大的能源消耗型中小微型企业行业之一。据估计，每年有 3500-4500 万吨煤和生物质燃料用于烧砖。印度的制砖过程 制砖过程包括粘土混合、成型、干燥、烧成和冷却。印度砖瓦行业主要是无组织和非机械化的。除了一些机械化/半机械化单位（主要在印度南部）外，该行业主要采用手工成型方法来成型绿砖，全国 98% 的砖块都是通过手工成型生产的。从农田挖出的表层土壤以及从河流和水箱中沉积的淤泥是粘土的主要来源。干燥大多在露天阳光下进行。由于砖块在雨季无法干燥，因此该行业是季节性的。它仅在一年中的六到八个旱月（通常是从 11 月到 6 月）运营。大中型企业（生产能力 > 200 万块砖/年）通常使用连续窑，如牛沟窑（大多为固定烟囱）或之字形窑，而小规模生产（生产能力 < 200 万块砖/年）则使用各种夹具和间歇窑。燃料（主要是煤）和粘土是制造粘土砖的两种最重要原料。砖瓦行业在采购粘土方面面临问题，近年来煤和粘土的成本均大幅上涨。在微型和中小型企业中，砖瓦行业也是颗粒物和碳（气态 - CO 2 和固态 - 黑碳）排放量较大的污染源之一。因此，采取资源效率措施对该行业至关重要。然而，缺乏意识、必要的机构结构和能力以及资金成为砖瓦行业采用清洁生产技术的障碍。通过各种计划采取的举措近年来，人们对环境保护和资源保护相关问题的认识不断提高，从而促使邦和中央政府各部门制定了相关政策。环境、环境和气候变化部制定了排放标准。各邦政府制定了砖厂选址标准。能源效率局通过试点技术实施，在中小微型企业集群启动了节能项目；根据这一举措，北方邦瓦拉纳西的砖厂集群实施了之字形技术。最近，能源效率局为砖厂引入了节能企业 (E3) 认证计划，以
