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对细菌应用于生物降解的应用的系统审查和荟萃分析
摘要 - 除了改变人类的生活质量外，塑料废物的积累是影响陆地和海洋生态系统的问题。这项研究的目的是通过系统的综述和荟萃分析评估塑料使用不同种类的细菌的生物降解。该研究具有定量方法，应用类型，文献综述和描述性解释水平的非实验性设计。从Scopus和Web of Science数据库收集了502项研究，从2012年1月至2021年9月。结果表明伪鼠sp。细菌生物降解的低密度聚乙烯（LDPE）的生物降解为1.8％，而假莫纳AK31将聚苯乙烯（PS）的质量降低了19.9％。关于殖民地的生长，一个细菌联盟的生长为1.9e+06 cfu/ml，在聚氨酯薄膜上，副细菌paralicheniformis的生长为6e+5 cfu/ml 30天。最后，得出结论，细菌菌株可以降解塑料，并且为了评估，有必要了解其细菌群体和聚合物的质量减少。
人工智能辅导与专家辅导在学习临床前和临床领域的应用
医学教育是一个复杂而艰巨的过程，要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来，人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统，该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域（特别是在药理学领域）中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导，系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时，可以调整难度级别，并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中，学习管理系统已经历了显著的增长。
太阳-地球模型和应用软件
简要说明：国际参考电离层 (IRI) 是由空间研究委员会 (COSPAR) 和国际无线电科学联合会 (URSI) 赞助的一个国际项目。这些组织在 20 世纪 60 年代末成立了一个工作组，根据所有可用的数据源，制定电离层的经验标准模型。该模型的几个稳步改进版本已经发布。IRI 描述了从约 50 公里到约 2000 公里的高度范围内的电子密度、电子温度、离子温度和离子成分。它提供了磁平静条件下非极光电离层的月平均值。主要数据来源是全球电离层网络、强大的非相干散射雷达（Jicamarca、Arecibo、Millstone Hill、Malvern、St. Santin）、ISIS 和 Alouette顶部探测器，以及几颗卫星和火箭上的现场仪器。IRI 每年在特别 IRI 研讨会期间更新（例如，在 COSPAR 大会期间）。计划进行几项扩展，包括离子漂移模型、极光和极地电离层的描述以及对磁暴效应的考虑。
欧空局空间气象任务的应用
可用 SOSMAG GEO-Kompsat-2A GEO（东经 128°） 2018 10 年 NGRM EDRS-C GEO（东经 31°） 2019 10 年 NGRM Sentinel-6 LEO（1336 公里，i = 66°） 2020 7 年 NGRM MTG-I1 GEO（0°） 2022 8.5 年 ICARE-NG HOTBIRD 13F GEO（东经 13°） 2022 10 年 ICARE-NG HOTBIRD 13G GEO（东经 13°） 2022 10 年 NGRM MTG-S1 GEO（0°） 2024 8.5 年 NGRM Metop-SG A1 LEO（~830 公里，SSO） 2024 7 年 NGRM Metop-SG B1 LEO（~830 公里，SSO） 2025 7 年 NGRM MTG-I2 GEO (0°) 2025 8.5 年 MiniRMU 月球探路者月球（椭圆形） 2025 8 年 ERSA 月球门户月球（NRHO） 2025 5 年以上
人工智能在军事中的应用
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等，以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面（即自主武器和战争、情报和国家安全）的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用，如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战，并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之，这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。
空间应用 MEMS 可靠性保证指南
可靠性模型的应用 ................................................................ 16 故障 .............................................................. 18 .............................................................. 9 附加阅读材料 ..............................................................................................
ProAI：适用于汽车应用的高效嵌入式 AI 硬件——基准研究
多年来，单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡，这通常是移动平台所必需的，例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而，对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长，这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN)，还可以满足必要的功能安全要求，例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”，主要用于运行强大而高效的应用程序，例如多任务 DNN，此外，它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中，我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet，就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机，ProAI 实现了性能和效率的完美结合，其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍，几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外，根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率，还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Yi，X。（2024）。安全管理策略的综述：理论和实际应用
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力，需要在每个阶段进行一致的考虑，包括电池材料，电池组设计和电池管理系统（BMS）。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全，高压安全性和热安全性。在其中，充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层，过电流和其他潜在风险，以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池，模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布，从而防止热失控。
高级制造技术和应用（Amta ...
制造技术是一个不断发展的领域，不断地融合新的迭代和创新，为当今的制造商创造令人兴奋的新机会，并为进步打开了大门。制造业在加工高精度，尺寸准确性，复杂的几何形状和更好的表面饰面的高级材料方面面临着挑战，从而导致制造业的重大转变。具有微特征的微型组件的需求在行业中也日益增加。要应对这些工业挑战，尤其是在“自我依赖印度”的时代，工程专业的学生需要了解研究人员本身的各种先进的制造技术及其特定应用。印度政府的“印度制造”运动是将该国视为全球制造中心。拟议的在线短期课程的目的是与参与者分享高级制造业领域的发言人，用于具有即时工业应用的产品，以“ Atma Nirbhar Bharat”的直接工业应用程序进行/观察到。演讲者是外国大学，IIT，NIT，CFTI和其他知名机构的杰出研究学院。