XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System合成
委员会关于“合成燃料政策”的报告
“该委员会的报告为“合成燃料的政策 - 合成燃料：未来运输燃料”是一项全面的探索和分析，旨在评估运输/流动性领域合成燃料的前景和政策框架。该报告汇编了来自相应领域的各种成员和专家的见解，讨论了合成燃料在实现可持续运输目标中的潜在作用。本文提出的发现，讨论和政策建议是广泛的文献调查，研究，专家讨论以及委员会成员的集体专业知识的产物，目的是为与合成燃料有关的政策做出贡献。重要的是要注意，该报告的内容反映了2024年3月出版日期的数据和见解。本报告中表达的建议和观点旨在用于政策指导和战略方向。他们不构成任何监管机构或政府机构的有约束力的承诺或正式政策立场。由于合成燃料的领域正在迅速发展，讨论的一些技术和过程可能会发生重大变化。因此，建议将该报告用作参考文档，而不是最新技术或法规信息的确定来源。委员会及其成员对报告中的任何错误或遗漏不承担任何责任，并且对根据报告的信息采取的任何行动概不负责。利益相关者在做出本报告内容影响的决定时咨询其他来源和专家。”
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
您的全神贯注播客合成人类
我希望所有听众首先记住的是，当你将人工智能称为聊天机器人和将其称为合成关系时，你脑海中的想法是不同的。正是这种变化开始正确衡量这项技术的强大程度。只要我们称它为聊天机器人，我们就会在我们的脑海中将其视为 20 世纪 90 年代的 AOL 聊天机器人，它并没有那么有说服力，也没有改变我的力量。它不能改变我的想法，改变我的观点，改变我的政治倾向，改变我对自己的感觉。如果每个听这集的人都做一件事，那就是每次看到媒体使用聊天机器人这个词时，就把它划掉，在你的脑海中用合成关系代替它。它不是一个聊天机器人，而是一个你将与之建立关系的新实体。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
钙化温度对由锆石矿物质合成的NASICON化合物的结构和辐射屏蔽特性的影响
目前的工作旨在根据基于锆石矿物质在各种钙化温度下制造Na1ÞX Zr 2 Si X P 3-X O 12化合物。在250、500和1000 C中钙化了制造的化合物。钙化温度对制造化合物的结构，晶相和辐射屏蔽特性的影响。X射线衍射衍射仪表明，单斜晶相出现在250 c的钙化温度下，500°C完全转化为高度对称性六边形晶体相。 122Kev。在本研究中对钙化温度对G射线屏蔽行为的影响进行了清晰的影响，当钙化温度从250 C的250 C升高到1000 C时，线性衰减系数在122KeV时的影响增加了218％。©2023韩国核协会，由Elsevier Korea LLC出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
环境保护的合成生物学工具
合成生物学改变了我们感知生物系统的方式。该领域的新兴技术影响了科学和工程学的许多学科。传统上，合成生物学方法通常旨在开发具有成本效益的微生物细胞工厂，以从可再生能源产生化学物质。基于此，合成生物学对环境的直接有益影响来自减少我们的石油de denency。但是，合成生物学开始在环境保护中发挥更直接的作用。行业和农业释放的有毒化学物质危害环境，破坏了生态系统平衡和生物多样性损失。本评论突出了合成生物学方法，可以通过提供能够感测和响应特定污染物的补救系统来帮助环境保护。讨论了基于基于基因工程的微生物和植物的补救策略。此外，提出了促进合成生物学工具在环境保护中设计和应用的计算AP概述。
与情节的热带美洲中树生物多样性的合成...
自2022年以来由生物多样性中心资助，该项目是通过四个面对面的研讨会开发的，还有其他三个在线会议，参与者共同努力在实现上述目标所需的特定工作流程上合作：S：1-数据库协调； 2-树多样性的模式； 3-树木多样性的驱动因素；和4-树木脆弱性对于气候变化情景（作为新热带生物多样性保护的原始工作的一部分）。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。