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生物膜中的丝状是自私的吗？基于个体的建模将微生物生长策略与形态学联系起来，使用新的和模块化ID
微生物群落都是在所有宜居环境中都发现的，并且经常在随着时间的推移而自组织的空间结构中进行组合。只能通过将实验与数学建模相结合，才能理解，预测和管理。如果个人异质性，局部相互作用和适应性行为引起人们的关注，基于个体的模型特别适合。 在这里，我们介绍了完全过度拖拉的软件平台，这是微生物群落的基于个体的动态，模拟Idynomics 2.0，它使研究人员能够指定一系列不同的模型而无需编程。 关键的新功能和改进是：（1）实质上增强的易用性（图形用户界面，模型规范的编辑器，单位转换，数据分析和可视化等）。 （2）提高性能和可伸缩性，可实现3D生物膜中多达1000万代理的模拟。 （3）动力学可以用任何算术函数指定。 （4）代理属性可以从正交模块中组装出来，以进行挑选和混合灵活性。 （5）基于力的机械互动框架，实现了吸引力和非球员形态，作为推动算法的替代方案。 新的Ildynomics 2.0进行了一次密集测试，从单位测试到一组日益复杂的数值测试以及基于硝基化生物膜的标准基准3。基于个体的模型特别适合。在这里，我们介绍了完全过度拖拉的软件平台，这是微生物群落的基于个体的动态，模拟Idynomics 2.0，它使研究人员能够指定一系列不同的模型而无需编程。关键的新功能和改进是：（1）实质上增强的易用性（图形用户界面，模型规范的编辑器，单位转换，数据分析和可视化等）。（2）提高性能和可伸缩性，可实现3D生物膜中多达1000万代理的模拟。（3）动力学可以用任何算术函数指定。（4）代理属性可以从正交模块中组装出来，以进行挑选和混合灵活性。（5）基于力的机械互动框架，实现了吸引力和非球员形态，作为推动算法的替代方案。新的Ildynomics 2.0进行了一次密集测试，从单位测试到一组日益复杂的数值测试以及基于硝基化生物膜的标准基准3。第二个测试案例是基于在BACSIM中实施的“生物膜促进利他主义”研究，因为由于合作个体之间的积极反馈，竞争结果对发展的空间结构非常敏感。我们通过添加形态来扩展了这一案例研究，以发现（i）丝状细菌构成球形细菌，无论生长策略如何，以及（ii）在竞争竞争的不合作丝中，因为细丝可以逃脱彼此之间更强大的竞争。总而言之，新的改进的Idynomics 2.0加入了越来越多的平台，用于基于微生物社区的基于个人的模型，具有我们讨论的特定优势和缺点，为用户提供了更广泛的选择。
模块化手
beschreibung der studien-/prüfungsleistungen：为了检查学生是否了解了应用微生物学和代谢工程的原理和相关方法和技术不仅在理论上，而且可以实际应用它们，因此使用两种形式的检查。一方面，学生在笔试期间回答有关发酵策略的问题（90分钟），并证明他们已经了解了微生物代谢的相关性。允许的工具是计算器。如果需要，可能会由讲师批准其他资源。每个学期都可以重复书面考试。另一方面，通过为实验室测试制定书面协议，学生证明他们可以执行选定的生产过程并定量描述它（对于每个实验，大约5页的协议 /未分级课程成就）。讨论了协议准备的指南。根据提供的建议，可以改进协议不足。以防万一仍然可以在第二年重复包括协议在内的实用课程。
利用模块化合成生物学工具包对可食用菌丝体进行生物工程改造，以提高营养价值和感官吸引力
丝状真菌在向更可持续的食品系统过渡过程中至关重要。虽然对这些生物进行基因改造有望提高真菌食品的营养价值、感官吸引力和可扩展性，但是缺乏用于食用菌株生物工程食品生产的基因工具和实际用例。在这里，我们为米曲霉开发了一个模块化合成生物学工具包，米曲霉是一种用于发酵食品、蛋白质生产和肉类替代品的食用真菌。我们的工具包包括用于基因整合的 CRISPR-Cas9 方法、中性位点和可调启动子。我们使用这些工具来提高食用生物质中营养麦角硫因和风味及颜色分子血红素的细胞内水平。过量生产血红素的菌株呈红色，只需极少的加工即可轻松制成仿肉饼。这些发现凸显了合成生物学在增强真菌食品方面的前景，并为食品生产及其他领域的应用提供有用的遗传工具。
AgileHubTM - Shelter 模块化数据中心解决方案
智能 DCIM 系统通过全方位的传感器与所有关键方面进行通信，以监控基础设施的状态。实时警报和通知使操作员能够主动识别并及时解决任何问题。智能监控平台可与您的 BMS 系统集成，实现远程集中管理和监控，帮助组织有效地管理和监控其基础设施，确保最佳性能、资源利用率和安全性。
处理未来6G无线电访问网络中模块化医疗应用的优先级
在许多现实世界中，必须实时进行6D自我动作估计和映射。尤其是在机器人领域，低延迟和稳健的运动估计对于控制自动驾驶是必不可少的。动态生成的地图对于避免障碍物和路径计划也是必不可少的。迄今为止，实时融合各种传感器及其大量数据仍然是一项相当艰巨的任务。当传感器遭受外部诉讼和测量误差时，问题的复杂性就会增加。当自我运动估计和映射应在6D中进行，准确，稳健，低延迟且形状较小时，问题尤其困难。在本文中，我们建议通过以粗到精细的方式利用范围，磁性和内部感测来解决问题。这项工作的内容分为两个主要小节：使用多传感器融合方法在室内环境中进行稳健的态度和标题估计，以及使用基于激光拉尔达的系统的低延迟6D EGO-MOTION估计和映射技术。在第一部分中，我们提出了一种基于偏僻的二惯性和磁性传感器的新型多传感器融合。它的发展是为了进行稳健的态度和标题估计，并能够补偿外部磁场异常。我们制定了一个基于相关的滤波器模型，用于预处理术语数据，并采用了复发性神经网络（RNN）融合模型，以在室内环境中执行强大的估计。在第二部分中，我们提出了基于LiDAR扫描切片和并发匹配方法的低延迟大满贯框架。此框架 - 在并发的多线程匹配管道中使用切成薄片的点云数据，并利用态度和标题角度来实现高更新率和低延迟6D自我感动估计。将lissajous旋转模式应用于传感器的有限视场（FOV）。二维粗糙度模型被删除，以提取特征点，以进行点云的精细匹配和注册。此外，姿势估计器会参与时间运动预测变量，该预测器有助于在地图中找到特征对应关系，以便非线性优化器的快速收敛性。我们已经通过一系列广泛的实验验证了所提出的自我运动估计和映射方法，这些实验从远程诉讼，手工接种到无人机连接设置。在整个实验中，探索了不同的环境，例如室内实验室，办公室，家庭和工业地点以及各种混合条件。表明，这些方法能够进行高精度，低延迟估计以及快速运动和环境退化方面的鲁棒性。
Lucientry：一个基于模块化的实验室的清晰梦想感应原型
Lucid Dreaming是一种独特的意识状态，而在梦想者可以进行自愿行动的睡眠中，不受身体世界的限制并控制他们的梦想的限制，提供了各种心理和身体健康的好处。当前的研究结合了多个清醒的梦想诱导技术，通常是在实验室环境中进行的，由于依靠研究人员手动监控而缺乏自主权。最近的研究还主张一个模块化系统，该系统可以整合多个清醒的梦想诱导技术。我们提出了Lucientry，它是一个包括移动应用程序的原型，该应用程序可指导用户进行睡眠前的认知训练以及一个评估用户睡眠阶段并触发外部刺激的系统，从而自动诱导Lucid Dreams。我们希望这个模块化自主系统能够改善研究过程，并有助于进一步研究清醒梦。
自动移动系统的基于端到端的深钢筋学习基于模块化的任务分配框架
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要，例如使用移动机器人使用移动机器人，使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此，本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题，以自主，智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配，提出了一个端到端任务分配框架，以解决此组合优化问题，同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题（MTSP）的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计，可以针对各种应用程序进行自定义。此外，提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置，以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务，以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证，其中适应性和性能得到了很好的证明。
模块化碳捕获和存储解决方案中的全球领导者
•几十年的酸性气体 / CO 2隔离经验和对地质的透彻理解•产生了约500,000吨的CO 2 E偏移量和约90,000吨与Advantage冰川天然气工厂的运营相关的排放性能信用•“访问权利”，“访问权利”，使现有的隔离设施允许entropy完成首次完整的全尺寸商业CCS Project < / div / div / div / div / div>
NEA 小型模块化反应堆仪表板：第二版
事实证明，这十年是商业核能历史上的关键时期。面对大多数国家到本世纪中叶实现碳排放净零排放的迫切需要，许多国家将新的核电容量作为其能源未来的重要组成部分。这些决定是出于全球对能源安全的担忧，以及对提供可靠、经济高效的能源以满足全球日益增长的数据中心和无碳工业流程等需求的日益增长的需求。除此之外，非洲、中东、亚洲和其他地区的新兴经济体还需要为快速增长的人口提供经济发展和增长所需的能源。能源挑战将成为这个时代的决定性特征之一。