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World File Search System法将
新方法将量子点与增强发光的元时间集成在一起
嵌入量子点，提高其发光效率。团队包括机械工程系，化学工程系和电气工程系的Junsuk Rho教授，博士学位。机械工程部的候选人明苏王，拜恩格苏（Byoungsu Ko）和Jaekyung Kim，以及博士学位的Chunghwan Jung。候选人，来自化学工程系。
立法将阻止伊利诺伊州的二氧化碳管道，长达两年
对政府和纳税人的保护措施包括碳存储所有者在储存完成后至少30年监视其网站的要求。该立法还为碳管道和存储设施，存储运营商的财务和保险要求以及州资金设定了费用，以支付监控和检查
整个社区的方法将促进在评估中采用 Gen AI
• 人工智能变得广泛可用 • 立场：整个社区采用人工智能 • 自 2023 年 3 月起采用 • 从 4E 中汲取灵感：环境、工程、教育、执法（Rundle、Curtis 和 Clare (2020) 和人工智能生态教育政策框架 (Chan, 2023)） • 本次演讲的范围：与评估相关的举措
是否存在一种实验方法将意识与大脑微管的量子计算联系起来？
我们应该指出，微管组装-解组装动力学需要微管蛋白（微管的主要成分）与 GTP 结合，并将该鸟苷三磷酸 (GTP) 水解为鸟苷二磷酸 (GDP)（有关综述，例如，请参阅 Avila，1990 年；Beckett 和 Voth，2023 年）。脑微管蛋白含有特定的 β 亚基同型，这种同型几乎只存在于脊索动物的神经元中（Sullivan 和 Cleveland，1984 年）。此外，该神经元 β 亚基存在特定的翻译后磷酸化，而在其他 β 微管蛋白同型中未发现这种修饰（Diaz-Nido 等人，1990 年）。由微管蛋白组成的微管在脑中非常丰富。通过使用灵敏的放射免疫分析法测量猪不同器官（包括大脑）胞质中的微管蛋白水平，发现微管蛋白占猪脑总可溶性蛋白质的 20±5%（Hiller 和 Weber，1978；Diez 等，1984）。值得注意的是，在外周组织中发现的微管蛋白的量比在大脑中发现的微管蛋白的量低 10 到 20 倍。此外，脑微管含有几种微管相关蛋白（MAP），可稳定这些聚合物，包括 tau 蛋白（Avila，1990）。脑微管有三个特定特征可将其与其他来源的微管区分开来：（a）它们存在于
建模方法将反刍动物生产重新设计为可持续性 - 从文献角度来看
集成系统允许由于插入不同种类的树木和灌木而重新设计生产景观。多样化的牧场比在谷物上喂养的动物为动物提供了更大的范围和更多的植物营养素，除此之外，树豆类具有产生具有极好水平的粗蛋白的生物量的巨大潜力，以及共生氮固定的能力。假设建模可以成为解决系统性变化的相关工具，我们试图回答以下问题：“考虑牧场和作物生产的结合，如何对反刍动物的饲养系统进行建模？”因此，这项工作旨在创建一个建模框架，以指导在农场层面在热带条件下反刍动物的生产景观的重新设计。将要进行的活动将分为四个阶段：a）关于反刍动物耕作的现有指标和/或模型的书目研究； b）撰写意见文章（已经发表）和审查文章（本文）； c）指示使用多功能草料工厂使用多功能生产景观重新设计的参数； d）通过为农村财产建立决策模型来展示新颖性。这项工作的假设是，可以通过从已经存在和/或正在构造的实验变量以及已发表的文献中获得多功能生产景观的重新设计。
强化学习方法将压缩环境集成到知识图中
摘要 - 在各个领域中广泛使用知识图在其中有效整合和更新信息带来了挑战。在合并上下文时，常规方法通常依赖于规则或基本的机器学习模型，这可能无法完全掌握上下文信息的复杂性和流动性。这项研究提出了一种基于强化学习（RL）的方法，特别是利用深Q网络（DQN）来增强将上下文集成到知识图中的过程。通过将知识图的状态考虑为环境将动作定义为集成上下文的操作并使用奖励功能来评估知识图质量后整合后的改进，该方法旨在自动开发最佳上下文集成的策略。我们的DQN模型将网络用作函数近似器，不断更新Q值以估计动作值函数，从而有效地集成了复杂和动态上下文信息。最初的实验发现表明，我们的RL方法在实现各种标准知识图数据集的精确上下文集成方面优于技术，突出了增强学习在增强和管理知识图方面的潜在和有效性。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
报告名称：智利新酒类标签法将于 7 月 7 日生效
2022 年 7 月 7 日，智利内政部发布第 98 号法令，制定了有关酒精饮料商业化和广告的新规则。根据该法令，酒精饮料是指酒精含量等于或大于 0.5% 体积的饮料。法律规定必须使用有关酒精影响的警告标志，以及描述饮酒风险和后果的图例。该法规针对高风险人群，例如孕妇、司机和未成年人。该法规还要求在饮料上注明能量值，以每 100 毫升产品所含的卡路里表示。2023 年 10 月，卫生部发布了一份图形、标准警告标签和能量值手册，为标签提供说明。新的描述包括警告标志，提醒人们不要在开车时、怀孕时或未满 18 岁时饮酒。
方法将机器学习与基于结构的蛋白质设计结合起来，以预测和设计蛋白质的翻译后修饰
蛋白质的翻译后修饰（PTM）在其功能和可行性中起着至关重要的作用。这些修饰会影响蛋白质折叠，信号传导，蛋白质 - 蛋白质相互作用，酶活性，结合亲和力，聚集，降解等等。迄今为止，已经描述了超过400种PTM，代表了远远超出遗传编码氨基酸的化学多样性。这种修饰对蛋白质的成功设计构成了挑战，但也代表了使蛋白质工程工具箱多样化的主要机会。为此，我们首先训练了人工神经网络（ANN），以预测十八种最丰富的PTM，包括蛋白质糖基化，磷酸化，甲基化和脱氨酸。在第二步中，这些模型是在计算蛋白建模套件Rosetta中实现的，该模型允许与现有协议的灵活组合来建模修饰的位点并了解它们对蛋白质稳定性和功能的影响。最后，我们开发了一种新的设计协议，该协议可以最大化或最大程度地减少修改特定站点的预先指定的概率。我们发现，基于ANN预测和基于结构的设计的这种组合可以使现有和引入新颖PTM的修改。我们工作的潜在应用包括但并不包括对表位的聚糖掩盖，从而加强了通过phos-odylation加强蛋白质 - 蛋白质相互作用，还可以保护蛋白质免受脱氨基责任的影响。我们的作品为Rosetta的蛋白质工程工具箱添加了新颖的工具，该工具允许PTM的理性设计。这些应用对于设计新蛋白质治疗剂的设计尤其重要，在这种蛋白质疗法的设计中，PTM可以彻底改变蛋白质的治疗特性。
通过循环经济方法将Afrika中的纺织品和服装部门转变。 [这是为
项目摘要提供了项目的摘要说明，包括（i）要解决的问题和问题。（ii）什么是项目目标，如果该项目打算具有变革性，那么这将如何实现？iii），如何实现这一目标（实现目标的方法），以及（iv）GEB和/或适应性益处以及其他关键预期结果是什么。摘要的目的是为读者提供简短的连贯摘要。项目的解释和理由应在B节“项目描述”中。（最大250个单词，大约1/2页）纺织品和服装部门对Afrika的经济做出了重大贡献，并且经历了重大发展，包括近年来增长50％以上。但是，该行业有几种负面的环境影响，包括用于害虫管理和制造过程的HHP和POP等有害化学物质的不利影响。其他影响包括废物产生，包括通常以垃圾填埋场或烧焦的织物隔离，发出温室气体和UPOPS，以及废水产生，导致土壤和水污染。这些环境的影响以及随之而来的人类健康和性别不平等问题，如果行业在当前的业务局部局势持续下去，则预计将会增加。该项目有望减少化学污染，包括避免使用1.5吨HHP，3.5吨PFO，7.5 GTEQ UPOPS和3690吨含有废物的POP。A.描述项目的目的及其理由。3该项目试图“通过促进循环经济方法，包括确保政府政策的连贯性，促进新的商业和金融模式，并鼓励BAT，BEP和RECP，以防止化学污染并显着最小化废物。”为了实现这一目标，该项目将创建一个有利的政策和监管环境，用于实施适当的创新循环解决方案（包括技术，金融和商业模式），并使用项目内部和外部的知识资源来创造知名度，建立能力，并促进复制和扩大成果。它还将最大程度地减少温室气体排放，并减轻纺织品和服装部门的废物产生和淡水污染。预期的社会经济益处包括改善人类健康，尤其是妇女和青年的健康，并提高了该行业的经济益处（创造就业机会和增加的收入）。项目理由简要描述了当前的情况：项目将要解决的全球环境问题和/或气候脆弱性，系统的关键要素以及项目环境中环境变化的潜在驱动因素，例如人口增长，经济发展，气候变化，社会文化，社会文化和政治因素，包括冲突或技术变化。（大约3-5页）。纺织品和服装部门纺织品和服装行业对于许多国家提供创新，企业家，低技能的就业和生计益处至关重要。该行业在许多发展中国家占总出口总额。1例如，这是非洲仅次于农业的第二大雇主，价值31亿美元。2然而，纺织品和服装的产生与严重的不利环境影响有关。其有害的生态影响包括高能量，水，土地和其他资源使用，生产活动中的化学污染，生产，组装和使用过程中的废物和微纤维的产生，以及在整个冗长的供应链中，包括制造和运输过程中的大量温室气体排放。
基于神经网络的光谱方法将单株树分配至遗传分化的亚种群
1 农业食品、动物和环境科学研究所—ICA3，奥希金斯大学，圣费尔南多 3070000，智利； carlos.maldonado@uoh.cl （CM）； rodrigo.contreras@uoh.cl (RIC-S.) 2 塔尔卡大学生物科学研究所，塔尔卡 3460000，智利 3 康塞普西翁大学林业科学学院景观生态学实验室，康塞普西翁 4030000，智利； cristian.echeverria@udec.cl 4 智利大学林业科学与自然保护学院，拉平塔纳，圣地亚哥 8820000，智利； ricardo.baettig@uchile.cl 5 生物多样性和全球变化研究组（GIBCG），比奥比奥大学基础科学系，奇廉 3780000，智利； crtorres@ubiobio.cl 6 伊朗沙鲁德理工大学农业学院，沙鲁德 3619995161； heidarip@shahroodut.ac.ir 7 塔尔卡大学农业科学学院植物育种和表型中心，塔尔卡 3460000，智利； globosp@utalca.cl 8 植物育种实验室、农业科学与技术中心、北里约热内卢达西里贝罗州立大学、Campos dos Goytacazes 28013-602，巴西； amaraljr@uenf.br * 通信地址：fmora@utalca.cl