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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Zhao，Z.，Xu，Z.，Chen，J。等（2024）。对Polypho
多磷烯是具有P - - N作为骨骼的无机有机杂化聚合物，以其主链结构和高度活跃的P - Cl键形成的独特物理化学特性而闻名。聚磷酸的各种功能特性使其成为许多领域的有希望的研究前景，包括固体聚合物电解质，阳极材料，隔膜等。本综述讨论了主要的合成途径，各种功能的修改以及模板沉淀自组装poly Merization。其中，模板诱导的降水自组装是多磷酸形成纳米球，纳米片和纳米管的出色策略。固态锂电池是有希望的储能候选者，但是在室温下，常用的PEO电解质的LI +电导率限制为10-6 s·CM -1。具有乙醚氧侧的基于多磷酸的电解质倾向于具有更好的离子电导率，并且阻燃。聚磷酸有机聚合物也是一种有吸引力的碳纤维前体，也是阳极电极的理想选择。在高温碳化后，碳基质上掺杂原位的N，P杂种可以改变碳中立性和赋予带电的位点，从而进一步提高锂储存能力。此外，聚磷酸具有在隔膜和其他电池系统上使用的潜力。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Thurakkal，S.，Feldstein，D.，Perea Causin，R。等（2021）。构建bl
黑色磷纳米片（BPNSS）由于其独特的物理化学特性而在石墨烯以外的2D材料中是新星。[38–47]在黑色磷（BP）晶体中，不同的BP层通过弱的范德华相互作用堆叠在一起，并且磷原子通过在层中通过SP 3杂交共价键相互联系，在每个phos-Phors-Phorus Atom上留下了一对单独的电子。[48] BPNSS沿扶手椅方向显示出重复的蜂窝结构，并沿着Zigzag方向进行双层布置，从而在BPNS中产生强大的面内各向异性电子和光学特性。[49–51] BPNSS显示了从0.3 eV（bulk bp）到2.0 eV（单层）的厚度依赖性直接带盖的广泛范围。它们的光学响应由激子主导，在几百meV范围内表现出结合能。[52,53]更重要的是，单层BP具有1000 cm 2 v-1 s-1的电荷载体迁移率，而在野外效应晶体管中，良好的ON/OFF ON/OFF比率为10 3-10 4。[54]由于这些令人兴奋的特性，BPNS在光催化，生物医学，能源存储和转换以及电子和光电设备中显示了潜在的应用。[55–61]但是，在环境条件下，BPNS的稳定性较差限制了其实际应用，这主要是因为在氧气和/或水存在下，磷原子化学降解为氧化磷。在不同的钝化策略中，通过共价或非共价方法（方案1）构建异质结构可以帮助获得具有各种架构和功能的基于BPN的异质结构。[62–66]到目前为止，已经证明了不同的方法，例如化学官能化[67-72]和金属氧化物或离子载体质层涂层[73-75]，作为改善BPNS环境稳定性的有效方法。基于BPN的异质结构可以提供BPNS的大面积钝化，结合属性
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Blöbaum，L。，Torello Pianale，L.，Olsson，L。等（2024）。量化微生物鲁棒
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性（即性能稳定性）这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近，一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法，例如在不同条件，时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中，环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养（DMSCC）实现了微环境的精确维护和操纵，同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里，我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起，以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果，酿酒酵母CEN.PK113-7D，具有用于细胞内ATP水平的生物传感器，暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期，每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道，以评估种群，亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低，但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量，但随着时间的流逝，稳定性最低，在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化，并且很容易适应新的生物，生物传感器，培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母，种群异质性，动态环境，尺度降低，生物传感器，活细胞成像，微流体单细胞培养，营养振荡
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
原始发表论文的引文（记录版本）：Serafin, J., Dziejarski, B., Oindo Achieng, G. et al (2025)。综合分析
在过去的二十五年中，MAX 相及其衍生物 MXenes 已成为材料研究的焦点。这些化合物无缝融合了陶瓷和金属特性，具有高导热性和电导性、机械强度、低密度和耐极端条件性。它们的多功能性使其成为各种应用的有希望的候选材料，特别是在用于氢气释放的先进光催化和电催化中。此外，MAX 相和 MXenes 是潜在的储氢材料，具有独特的结构，可为高效的氢气储存和释放提供充足的空间，这对于燃料电池等清洁能源技术至关重要。本综述旨在全面分析它们在光催化、电催化和储氢中的作用，重点关注它们的层状晶体结构。MAX 相集成了优越的金属和陶瓷属性，而 MXenes 提供可调节的电子结构，可增强催化性能。持续探索对于充分发挥其潜力、推动清洁能源技术及其他领域至关重要。
原始发表论文的引用（记录版本）：Wiegand, E., Wen, P., Delsing, P. et al (2021). Ultimate quantum limit for amplificatio
摘要 我们研究了光场与一维 (1D) 半无限波导末端附近的原子耦合的三种放大过程。我们考虑了两种设置，其中驱动在三能级原子的裸基或修饰基中引起粒子数反转，以及一种设置，其中放大是由于驱动的两能级原子中的高阶过程引起的。在所有情况下，波导的末端都充当光的镜子。我们发现，与开放波导中的相同设置相比，这以两种方式增强了放大。首先，镜子迫使原子的所有输出都朝一个方向传播，而不是分成两个输出通道。其次，镜子引起的干涉使得能够调整原子中不同跃迁的弛豫速率比，以增加粒子数反转。我们量化了由于这些因素而导致的放大增强，并表明可以在超导量子电路实验中用标准参数证明这一点。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Hosseini，S.，Mallipeddi，D.，Holmberg，J。等（2022）。加工性能的比较
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作，但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道，由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度（RA）值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时，已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本，在构建方向上测量了〜8 µm的RA，而对于PBF-EB，观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何，印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kallitsis，E.，Lindsay，J.，Chordia，M。等（2024）。当地思考全球行为：depen
对低碳运输的追求显着增加了对锂离子电池的需求。然而，电池制造的迅速增加，没有充分考虑与其生产和材料需求相关的碳排放，这构成了在上游上游大部分排放的威胁。在本文中，开发了生命周期评估（LCA）模型，以说明26个中国各省，20个北美地区和欧洲和亚洲的19个国家 /地区的锂离子电池的摇篮到门口足迹。对已发表的LCA数据的分析显示，关键电池材料的碳排放量相关；它们对自由lib的碳足迹的总体贡献因素而异。4取决于生产路线和来源。探索了生产位置与电池制造的闸门碳足迹之间的联系，预测的中值范围在0.1至69.5 kg CO 2 -eq kWh-1中。在美国和欧洲，肯塔基州和波兰等美国领先的西方电池制造地点与中国竞争对手具有可比的碳排放，甚至超过了几个中国省份的电池制造的碳排放。对Libs碳足迹的材料和能源贡献的这种解决方案对于为政策和决策提供了必不可少的，以最大程度地减少电池价值链的碳排放量。鉴于当前的现状，锂离子电池行业的全球碳足迹预计将在未来十年内每年达到1.0 GT CO 2 -EQ。随着材料供应链的脱碳和电池生产中的节能，每年的估计值较低，估计值为0.5 GT CO 2 -EQ。