XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合到
NASA项目将航空货物和航空出租车的航班整合到国家空域
一种重要的材料正在改变光学芯片的工作方式，使其更小，更快，更高效：薄膜硅锂（TFLN）。它为光和电信号如何相互作用提供了出色的属性。这可以使关键组件（例如电气调节器和信号处理器）的无缝集成一个单一的芯片。因此，光学设备可以实现前所未有的紧凑性，效率和性能。
气候适应性作物：将分子工具整合到常规育种中
气候变化对农作物生产产生了负面影响，可能会增加产量损失并降低在恶劣环境条件下生长的农作物的产量。因此，我们需要开发具有气候适应能力的农作物品种来应对非生物和生物胁迫。植物育种通过应用传统工具和方法成功地开发了改良的农作物品种，其中植物的选择基于优异的性能（表型）。许多外部环境因素会影响植物表型，从而降低仅基于表型表达的选择的准确性。此外，研究非生物和生物胁迫耐受性/抗性等复杂性状既耗时又具有挑战性。为了缓解这一问题，基因组学为植物育种者提供了用于全基因组研究的尖端分子技术，并使基因型-表型分析成为可能。这有助于利用基因组方法，如“基因组选择”、“标记辅助选择”（MAS）、“标记辅助回交”（MABC）、“数量性状基因座”（QTL）定位和“基因组编辑”，精确高效地开发气候适应性作物品种。这些高通量的现代技术有助于识别重要性状，更好地了解遗传多样性，并显著加快育种计划。此外，革命性的技术，如“CRISPR-Cas9”介导的基因组编辑，可以实现精确的基因编辑，显著加快育种过程。“高通量表型分析”（HTP）、“基因组选择”和 MAS 有助于选择能够提高作物产量、抗逆性和抗病性的特定性状。这些分子工具对于转移受各种环境条件影响的复杂性状非常有用。为确保粮食安全和应对气候变化的挑战，将先进的分子工具与传统育种相结合对于生产气候适应性作物至关重要。 © 2025 Hasan 和 Rahim。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可证 (www.creativecommons.org/licenses/by/4.0) 分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。
将电能量存储整合到航空应用CFRP层压层结构
摘要。Cleansky2项目Solifly正在为航空应用开发更多的结构电池。本文提出了结构整合的概念以及评估结构电池整合对CFRP固体层压板机械性能的影响的方法，考虑到结构电池插入的尺寸和形状以及通过层压层厚度的位置考虑到其位置。已经实施了有限元仿真的完全参数，计算有效的数值策略来评估机械性能，并且首次随着细胞几何形状和集成位置的变化，矩阵损伤的首次开始。使用数字图像相关性和声学发射，获得了SB细胞成分和细胞原型的第一个机械表征数据。讨论了对功能分离组件的SB集成概念的优势和权衡的初步评估。
将食品系统整合到国家生物多样性战略和行动计划中
UNCCD开始着重于荒漠化和干旱土地。在过去的30年中，由于对荒漠化I，II和对土地退化的越来越多的认识不仅涉及沙漠的形成，因此这种职权范围已经扩大了。该公约现在将自己作为“全球土地声音”，特别关注可持续发展目标15：“土地上的生命：保护，恢复和促进陆地生态系统的可持续使用，可持续的管理森林，战斗荒漠化，停止和反向土地退化和停止生物多样性丧失””。其工作通过一系列旗舰计划以及土地退化中立（LDN）目标和新推出的Business4land计划进行。iii草原和萨凡纳生态系统直接适合UNCCD的原始目标和当前目标。它们是最有可能在旱地扩张地区进行荒漠化的生态系统，因此直接解决了UNCCD的核心目标。它们容易降解，因此V是LDN目标的优先级。vi这个链接被2026年国际牧场和牧民的国际年份认可。vii Biome与粮食生产，食品和水安全密切联系，因此，LDN的重大进展将依靠包括食品行业在内的私营部门的支持，VIII将整齐地融入了新的Unccd Business4land Initiative中。最后，除了森林，湿地或海洋以外，草原和萨凡纳从其他公约中获得了较少的关注，尽管它们具有巨大的意义。这可以产生不正当的激励措施；例如，在巴西，自愿的亚马逊大豆暂停增加了对Cerrado Savannah的压力。ix迫切需要一种三重和连贯的保护，可持续管理和恢复退化的草原和萨凡纳人的方法，重点是保护那里的东西，因为恢复很少会撤回所有丢失的一切。x UNCCD可以提供协调的机构，以帮助实现这一关键目标。
使用分形曲线将眼目光整合到机器学习中
眼目光跟踪传统上采用了相机来捕捉参与者的眼睛移动并表征其视觉固定。但是，凝视模式识别仍然具有挑战性。这既是凝视点的稀疏性，并且看似随机的方法参与者在没有设定任务的情况下以陌生的刺激来观看陌生的刺激。我们的论文提出了一种通过将固定的二维（x，y）坐标纳入一维希尔伯特曲线距离度量标准的二维（x，y）坐标，将眼睛注视到机器学习中的方法，使其非常适合实现机器学习。我们将这种方法与传统的基于网格的字符串替代技术进行比较，并在支持向量机和卷积神经网络中证明了实施示例。最后，将进行比较，以检查哪种方法的性能更好。结果表明，此方法既可以对大型数据集中的统计显着性进行动态量化扫描路径有用，又可以调查当参与者在免费观看实验中观察到的不熟悉刺激时，在共享自下而上处理中发现的相似性的细微差别。现实世界的应用程序可以包括与专业知识相关的眼光预测，医疗筛查和图像显着性识别。关键字：神经科学，眼动追踪，分形，支持向量机，卷积神经网络。
将机器学习整合到Anambra State大学有效教学的好处和挑战
摘要该研究确定了将机器学习整合到阿南布拉州大学有效教学的好处和挑战。两个研究问题指导了这项研究，并以0.05的显着性水平检验了两个假设。该研究采用了描述性调查研究设计。目标人群由阿南布拉州两所公立大学的教育管理和政策/基金会部门的所有235名讲师组成。由三名专家验证的结构化问卷用于数据收集。该仪器的群集B1的可靠性系数为0.90，群集B2的可靠性系数为0.88，总可靠性值为0.89。平均值，标准偏差和t检验用于分析数据。研究发现表明，在阿南布拉州立大学的有效教学中整合机器学习具有很多好处，例如通过评估评估来减少讲师的行政工作量，创造自适应学习环境，从而适应基于实际时间评估学生理解的课程内容的难度，并促进Lectricative Contricative conserative consection conserative consection consection consection consection consection consection consection。的研究发现表明，将机器学习整合到大学中有效教学的挑战缺乏ICT基础设施来支持机器学习在大学中的有效，不稳定的电源以及硬件和软件的高成本来支持机器学习集成等。关键字：好处，挑战，机器学习，有效的教学，大学具有技术经验的讲师的意见与讲师的意见不同，而没有技术经验的讲师在Anambra州立大学的有效教学方面将机器学习的好处融为一体。基于这些发现，研究人员在其他层面上建议，与大学和私人利益相关者的管理人员合作，政府应通过对公立大学和周围ICT基础设施的发展和升级进行大量投资来表现出对大学机器学习整合的承诺。
对温度传感器整合到钠离子电池中的保护涂层的兼容性研究
抽象的仪器电池电池（即包含传感器的那些）和智能电池（具有集成控制和通信电路）对于开发下一代电池技术（例如钠离子电池（SIB））至关重要。参数的映射和监视，例如温度梯度的量化，有助于改善单元格设计并优化管理系统。必须保护集成的传感器免受严酷的电解环境。最先进的涂料包括使用Parylene聚合物（我们的参考案例）。我们将三种新型涂料（基于丙烯酸，聚氨酯和环氧树脂）应用于安装在柔性印刷电路板（PCB）上的热敏电阻阵列。我们系统地分析了涂料：（i）电解质小瓶中的PCB浸没（8周）； （ii）分析插入硬币细胞的样品； （iii）分析1AH小袋SIBS的传感器和细胞性能数据。基于钠的液体电解质，由溶解在碳酸乙烯酸乙酯和碳酸二乙二烯的混合物中的1 m溶液（NAPF 6）的比例为3：7（v/v％）的混合物组成。我们的新型实验表明，基于环氧的涂层传感器提供了可靠的温度测量。与戊烯传感器相比，观察到的出色性能（据报道，一个样品的错误结果，在电解质中浸入5 d以下）。核磁共振（NMR）光谱在大多数测试的涂层的情况下显示，在暴露于PCBS涂抹的不同涂层期间发生了其他物种。基于环氧的涂层表现出对电解环境的韧性，并且对细胞性能的影响最小（与未修饰的引用相比，在2％的硬币细胞中，容量降解在2％以内，小袋细胞的3.4％以内）。这项工作中详细介绍的独特方法允许传感器涂层在现实且可重复的细胞环境中进行试验。这项研究首次证明了这种基于环氧树脂的涂层使可扩展，负担得起和弹性的传感器能够集成到下一代智能SIBS上。
大规模发现用于将 DNA 整合到人类基因组中的重组酶
最近的微生物基因组测序工作揭示了大量含有整合酶的移动遗传元件，这些整合酶可能成为有用的基因组工程工具。大型丝氨酸重组酶 (LSR)，例如 Bxb1 和 PhiC31，是噬菌体编码的整合酶，可以促进噬菌体 DNA 插入细菌基因组。然而，之前仅鉴定了少数 LSR，它们在人类细胞中的效率有限。在这里，我们开发了一个系统的计算发现工作流程，通过识别数千个新的 LSR 及其同源 DNA 附着位点。我们通过在人类细胞中对 LSR 进行实验表征来验证这种方法，从而产生了三类根据其效率和特异性彼此区分的 LSR。我们识别了可有效整合到与人类基因组正交的合成安装附着位点的着陆垫 LSR、具有计算可预测伪位点的人类基因组靶向 LSR，以及可以单向整合货物的多靶向 LSR，其效率与常用转座酶相似，特异性更高。每个类别的 LSR 在人类细胞中都进行了功能鉴定，总体而言，其质粒重组率比 Bxb1 高出 7 倍，基因组插入效率为 40-70%，载物大小超过 7 kb。总体而言，我们建立了一个范例，用于大规模发现微生物重组酶并直接从微生物测序数据重建其靶位。该策略提供了丰富的资源，包括 60 多种经过实验鉴定的 LSR，这些 LSR 可以在人类细胞中发挥作用，以及数千种额外的候选 LSR，可用于大负载基因组编辑，而不会暴露 DNA 双链断裂。
将AI整合到教育中：机遇，挑战和道德考虑
将人工智能（AI）整合到教育中带来了有希望的边界，但它也带来了重大挑战，需要道德考虑。本评论探讨了教育中AI融合的多方面景观，强调了其革新传统教学方法，个性化学习经验并简化行政任务的潜力。但是，它还解决了与实施有关的挑战，包括与可访问性，数据隐私和数字鸿沟有关的问题。AI在教育方面提供的机会是巨大而变革的。AI驱动的技术有能力适应个人学习风格，从而增强学生的参与和学术成果。此外，AI驱动的工具可以自动执行管理任务，从而使教育工作者能够分配更多的时间来与学生进行有意义的互动。此外，AI具有通过虚拟现实和增强现实应用程序来促进沉浸式学习环境的有望，从而丰富了教育经验。尽管如此，教育中AI的整合提出了道德考虑，需要仔细检查。当教育机构收集和分析大量学生数据时，就会出现对数据隐私和安全性的关注。此外，人们对AI算法有可能使偏见或加强不平等的潜力感到担忧，如果不接受良心的监督。此外，围绕AI在评估学生绩效和做出的决定方面的道德使用的问题强调了建立透明和负责任实践的重要性。虽然AI在教育中的融合为创新和改进提供了前所未有的机会，但必须通过勤奋和道德远见来应对相关的挑战。通过思考这些挑战，利益相关者可以利用AI的全部潜力来培养公平，包容和有效的教育环境。
将老化模型整合到生命周期评估中，以评估电池的环境影响
2020年，锂离子电池（LIB）的市场达到了230 gwh的能力。汽车市场是最大的应用程序（69％），由于2000年不到LIB市场的1％，因此在过去的十年中，其份额已大大增加[1]。减少电动汽车（EV）的环境影响需要电池的生态设计，因为它占电动电动汽车总温室排放气体（GES）的41％[2]。过去几年的电池电池已经领导了大量的生命周期评估（LCA）[3] - [10]。大多数关注生产阶段[11]和气候变化影响类别[4]，[11]，[12]。结果范围从53千克CO 2 EQ/kWh到313千克CO 2 EQ/kWh [4]，[11] - [13]。由几位作者突出显示，由于使用多个功能单元，研究之间出现了很大的可变性，