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World File Search System改造
燃烧后二氧化碳捕获和存储的能源惩罚及其对改造美国安装的基础的影响
对文献的评论发现，从粉状煤层（PC）粉状电厂的燃烧后捕获和储存CO 2的能量惩罚的估计值中，有4个系数。我们通过从热力学原理中得出能量惩罚的分析关系，并确定哪些变量最难约束来阐明这种扩散的原因。我们将CCS的能量罚款定义为必须将其用于CCS的燃料部分，以固定固定数量的工作输出。该罚款可以表现为维持发电厂输出所需的额外燃料，或者是恒定燃油输入的输出损失。，只有可用的可用废热和第二律分离效率的比例受到限制。我们为11％的能源罚款提供了绝对的下限，我们证明了在多大程度上增加可用垃圾热恢复的比例可以减少所报告的较高值的能量损失。进一步认为，将很容易获得40％的能源罚款，而29％之一则代表一个体面的目标价值。此外，我们分析了美国PC工厂的分布，并计算出使用CO 2捕获和存储（CCS）操作所有这些工厂所需的额外燃料的分布。
垂直农业：从基因改造到环境改造
该系统具有通用性，为以有用的效率引入点突变和小插入/缺失提供了几乎无限的可能性，而无需共同传递修复模板。该系统的进一步改进应侧重于提高主要编辑效率，主要通过测试不同的 RT 和 pegRNA 设计。为了克服编辑窗口的限制，使用具有不同 PAM 要求的不同 Cas 蛋白将允许将复合物带到正确的位置以引入所需的修改。此外，需要详细分析该技术在植物中的特异性，并与其他可用的植物基因组修饰方法在脱靶编辑方面进行比较分析。最后，为了提高主要编辑技术的多功能性，有必要改进引入的插入/缺失的大小并减少编辑副产物。
大都会仓库改造 麻省理工学院的新设计中心
位于马萨诸塞大道和瓦萨街拐角处的大都会仓库 (Met Warehouse) 长期以来一直是麻省理工学院和剑桥社区熟悉的建筑物。现在，一项创新的改造项目正在将这座标志性建筑改造成一个现代化的跨学科设计研究和教育中心；麻省理工学院建筑与规划学院 (SA+P) 的新址，将学院的众多元素整合到一个地方；并成为校园内最大的社区级创客空间所在地，由 Project Manus 管理。
项目锂v2.5雷克萨斯CT200H混合电池改造...
在测试开始之前，两辆车在同一加油站的最大容量中均已重新装满。使用87辛烷值。轮胎压力已在所有4个车轮上确认，如果不匹配，则填充以纠正压力。两辆车都按顺序驱动在完全相同的路线上，直到完成所有测试。每次测试都交换了每辆车首先进行测试的顺序，首次测试以2012 CT200H开始。测试设备在每次测试之间的车辆之间交换。除非另有说明，否则每个测试均以ECO模式进行。在本报告中介绍测试的顺序是他们运行的顺序。
基于机器学习的替代模型近似于最佳建筑改造解决方案
大肠疾病属由几种物种和神秘的进化枝组成，包括e。大肠杆菌，表现为脊椎动物的肠道共生，也是腹泻和肠外疾病的机会性病原体。为了表征该属内肠外毒力的遗传确定者，我们对代表Escherichia Genus Genus Genologenogencementic多样性的370个共生，致病性和环境菌株进行了一项无偏的基因组研究（GWAS）研究（GWAS）。albertii（n = 7），e。fergusonii（n = 5），大肠杆菌（n = 32）和e。大肠杆菌（n = 326），在败血症的小鼠模型中进行了测试。我们发现，编码Yersiniabactin siderophore的A高致病岛（HPI）的存在与小鼠的死亡高度相关，与其他相关遗传因素相关，也超过了与铁的摄取相关的其他相关遗传因素，例如Aerobactin和Sitabcd operons。我们通过删除e中HPI的关键基因来确认体内关联。大肠杆菌菌株在两个系统发育背景下。然后，我们在E的一部分中搜索了毒力，铁捕获系统和体外生长之间的相关性。大肠杆菌菌株（n = 186）先前在生长条件下表型，包括抗生素以及其他化学和物理胁迫。我们发现，在存在大量抗生素的情况下，毒力和铁捕获系统与生长呈正相关，这可能是由于毒力和耐药性的共选择。我们还发现在存在特定抗生素的情况下毒力，铁摄取系统与生长之间的负相关性（i。e。头孢霉素和毒素），这暗示了与内在毒力相关的潜在“侧支敏感性”。这项研究表明铁捕获系统在大肠疾病的肠外毒力中的主要作用。
太阳辐射改造治理——发展巴基斯坦视角.docx
随着全球气候变化的影响逐年加剧，关于太阳辐射改造（SRM）的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家，但SRM对南半球国家也具有重要意义，而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来，作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究，参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动，同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果，在研讨会上，作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战，并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架，帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后，作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
博尔顿火车站给定生物多样性改造
与Derbyshire Wildlife Trust合作，火车运营商在车站周围种植了16棵新树木，安装了20个带有既定绿化和野生种子的种植者，并打开了车站的第一个“ Bug Hotel”的门。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。