XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System炭是
Paul Ullrich博士，美国LLNL，美国个人资料
农业占全球温室气体排放（GHG）的16％，稻田的甲烷排放量约占甲烷总排放的10％。水稻种植是包括日本在内的亚洲季风地区的主要农业实践，是这些排放的主要来源。为了解决这个问题，Naro开发了减少甲烷的技术，例如延长季节中期排水，并在2023年，日本建立了一种碳信用系统，以减少水稻种植的甲烷。同时，由于作物通过光合作用吸收CO₂，农业在碳封存中起着至关重要的作用。将农作物残留物和未使用的生物量返回土壤可增强碳的储存，并将生物量转化为生物炭（一种稳定的碳形式），可以进一步确保长期的碳固执，从而有助于净零排放。naro一直在研究生物炭在土壤碳固存中的作用，这是一种负排放技术。本演讲重点介绍了Nedo支持的绿色创新基金计划下的一个项目，该计划的重点是将米壳（一种未充分利用的生物质资源）转换为生产区域内的生物炭，并将其应用于农田以增强碳序列化。但是，仅生物炭应用不会显着提高收益或利润，从而限制了其对农民的吸引力。为了解决这个问题，该项目旨在通过纳入有益的微生物来提高生产力和环境价值来提高生物炭的功能，从而提高生产力和环境价值以提高农民的经济利益。通过改善农产品的销售性并将这些创新与政策措施融合在一起，该计划旨在建立一个支持农业生产力和缓解气候变化的可持续系统。
生物炭和秸秆改良剂促进盐渍灌溉棉田中微生物对磷动态的调节
咸水滴灌是解决干旱地区淡水短缺问题的一个潜在解决方案。然而，长期使用会使土壤盐分积累并降低磷 (P) 的有效性。生物炭和秸秆改良剂已被证明可以减轻这些影响，但它们在调节长期咸水灌溉下参与磷转化的微生物基因方面的机制仍不清楚。本研究旨在评估生物炭和秸秆掺入对盐灌棉田土壤微生物群落结构和磷有效性的影响。基于 14 年的田间试验，开发了三种处理方法：仅咸水灌溉 (CK)、咸水灌溉加生物炭 (BC) 和咸水灌溉加秸秆 (ST)。结果表明，这两种改良剂都显著提高了土壤含水量、有机碳、总磷、有效磷和无机磷组分 (Ca 10 -P、Al-P、Fe-P 和 OP)，同时降低了土壤电导率和 Ca 2 -P 和 Ca 8 -P 组分。生物炭增加了 Chloro flexi、Gemmatimonadetes 和 Verrucomicrobia 的相对丰度，而秸秆则促进了 Proteobacteria 和 Planctomycetota 的丰度。两种处理均降低了几种 P 矿化基因（例如 phoD、phoA）的丰度并增加了与 P 溶解相关的基因（例如 gcd）。相关性研究表明，微生物种群和 P 循环基因与土壤特性紧密相关，其中 Ca 2 -P 和 Al-P 是重要的介质。通常，在长期含盐灌溉下，生物炭和秸秆改良剂可降低土壤盐分，提高土壤 P 的有效性，降低磷循环相关微生物基因的表达并改善土壤特性。这些结果使它们成为可持续土壤管理的绝佳技术。
传记素描Sasha Mendjan生物炭的电势减轻气候变化数字道德的叙述
与最初的期望相反，即我们在数字机会和风险的看法和治理中看到的差异可能是由于对特定价值的强调的明显差异而造成的，数据不支持这种区别。Agide的研究表明，核心价值观（例如正义，尊严或隐私）在世界各地不同地区都具有显着的一致性。的主要差异似乎在其他地方：数字伦理的叙述。叙事是反复讲述的故事，包括一系列以特定顺序选择和安排的事件，通常包括中心人物（主角，对手），冲突和情节。
一项关于从废水中去除有机污染物的基于生物炭的纳米复合材料的综合研究
抽象生物炭是一种富含碳的材料，该材料是通过在低氧环境中通过热解中加热有机生物量（例如木材，农作物剩菜或动物废物）而创建的。由于其能够增强土壤生育能力，储存碳和下温室气体排放的能力，因此其在农业和环境实践中的使用非常普遍。生物炭纳米复合材料，以通过在纳米级设计的各种纳米材料组合来增强性能和扩展应用。包括城市化，经济增长和人口增长在内的因素导致全球废水污染水平不断上升。因此，在处置或重复使用之前，废水必须接受治疗以去除有机污染物，这是一项复杂的任务，涉及使用先进的设备和方法识别和消除新的或未识别的污染物。在去除有机污染物时，生物炭在废水处理中的使用被视为对传统方法引起的生物影响的有害影响。
CV Nicolas Rivron，博士，Eng
前提是针对绿色技术领域的国际合作的整体科学项目的缩写。由来自奥地利，韩国和土耳其的合作伙伴组成的项目财团提出了一种方法，即在利用生物量作为能量利用的原料中隔离碳，因此可以实现负碳平衡。整体系统方法可确保对各个生物炭系统步骤的潜在和可持续性的详细考虑。在一个国家 /地区，缺少有关生物质潜力的深刻信息，必须将当地条件视为森林代表具有多种环境服务的生态系统。我们使用三步级联方法共同研究减轻气候变化的潜力，同时维持生物量的产量。在第一步中，将评估生物量潜力，同时最大程度地降低对生物量生产的森林站点的其他生态系统服务的影响。在第二步中，鉴于原料，热解条件以及相关能量和生物炭产量的不同质量，研究了热解过程。我们的级联方法的第三步重点是将生物炭作为土壤修正案的应用，在改善土壤特性的同时，将碳储存为长期周期。针对奥地利，韩国和土耳其的国家报告将被公布，以作为进一步研究和政策制定的基础，最终报告将重点关注综合效应以及跨国协作的好处。当前的第三次研讨会标志着前端研讨会计划的最终里程碑。在奥地利北部建立了实验地块，以测试托管Picea Abies主导的林地的生物炭修订的影响。根据国际标准对使用的生物炭（源自所谓的Pyreg-process）和相关的原料材料（PICEA ABIES木屑）进行了表征。演讲将介绍该项目的目标和里程碑以及过去的活动。此外，将提出和讨论来自维也纳第一个前提研讨会的实验图现场尺度实验和主要结论的初步结果。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Rullander，G.，Lorenz，C.，Hvittströmvall，A。等（2024）。水平的树皮和生物炭
有机材料（例如树皮和生物炭）可以是治疗雨水的有效过滤材料。但是，这种过滤器在保留微塑料（MPS）（一种新兴的雨水污染物）中的效率尚未得到充分研究。这项研究研究了通常与雨水相关的MP的去除和运输。将不同的MP类型（聚酰胺，聚乙烯，聚丙烯和聚苯乙烯）混合到25、50和100 cm长的水平树皮和生物炭过滤器的最初2 cm材料中。MP类型由25-900μm的球形和碎片形状组成。过滤器的水流为5 mL/min，持续一周，并通过μFTIR成像分析了MPS的总废料。为了获得更深入的见解，将一个100 cm的树皮过滤器副本分为10 cm段，并提取并计数每个段中的MPS。结果表明，在所有生物炭和树皮过滤器中，MP有效保留了> 97％。但是，无论滤波长度如何，在所有废水中都检测到MP。流出浓度分别在树皮和生物炭废水中测量5 - 750 MP/L和35-355 MP/L，> 91％的MP计数由小型（25μm）聚酰胺球形颗粒组成。将所有数据结合起来，使用更长的过滤器发现了平均MP浓度的降低，这可能归因于25和50 cm滤波器中的引导。树皮介质中MPS的ALYSES显示，大多数MP都保留在0-10 cm段中，但有些MPS进一步运输，其中19％的聚酰胺保留在80 - 90 cm段中。总体而言，这项研究表明，树皮和生物炭过滤器保留国会议员的有希望的结果，同时强调了系统堆积过滤器以减少污染雨水对环境的MP排放的重要性。
解决问题的解决方案
在印度北部的印度印度范围平原（IGP）中，普遍存在的稻麦种植系统（RWS）的标志是从10月至4月的麦芽量连续种植小麦，而从6月到九月。然而，这些农作物之间的过渡需要由于在种植小麦之前可用于土地准备的时间短，因此需要烧断残茬。这种做法对环境污染产生了重大贡献，并给人类和生态系统带来了健康风险。为了解决这个问题，必须采用农作物残留物的替代管理策略。利用残茬作为燃料，生物燃料的原料或纸浆和造纸行业的原材料提供有希望的解决方案。其中，生物炭是一个特别有效的选择。生物炭，源自农业废物的热解，不仅减轻了环境污染，还可以提高土壤健康，作物生产力和整体农业可持续性。我们的建议强调了生物炭作为土壤调节剂的潜力，促进土壤碳固醇，改善土壤质量并最终提高粮食安全。
绿色合成ZnO涂层杂交生物炭，用于在废水中同步去除环丙沙星和四环素
补充，它们在环境中的存在导致水生毒性，遗传毒性。增加了6,7人口增加并继续使用，再加上偶然的排放量将导致这些物种进一步增加。一旦这些污染物达到水源，它们就可以转移到其他非点源。抗生素尤其是很难降解，而30％至90％的剂量在有机体中仍未得到贡献。6抗生素作为良好健康的启动子的广泛使用可确保它们不断使用并以使用形式或有时更毒性的代谢物形式出现到环境中。它们的有毒作用以及对环境的不断投入的影响，导致了政策制定者，政府机构和科学界社区，以促进技术和策略，以治疗这些物质污染的水域。8
微生物和生物炭提高了papapalum caginatum和pennisetum alopecuroides在镉污染的土壤上的补救效率
摘要人类机器人相互作用（HRI）的领域近年来引起了人们的重大关注，研究人员和从业人员试图了解人类与机器人之间相互作用的心理方面。HRI中关注的一个关键领域是情感识别的心理学，它在塑造人类机器人相互作用的动态方面起着基本作用。本文在人类机器人互动的背景下概述了心理学的背景，强调了了解该领域中人类情绪的重要性。情感识别的概念是人类心理学的关键组成部分，详细探讨了它在人类机器人互动的背景下强调其相关性。情感识别使机器人能够感知和解释人类的情绪，使他们能够做出适当的反应并提高互动质量。从心理角度检查了情感识别在HRI中的作用，从而阐明了其对有效人类机器人界面的设计和开发的影响。此外，本文研究了机器学习技术在人类机器人互动的背景下的应用。机器学习算法已经显示出有望使机器人能够识别和响应人类的情绪，从而有助于更自然和直观的互动。在情感识别中对机器学习的利用反映了HRI领域心理学和技术进步的相交。最后，讨论了与HRI中情绪识别相关的挑战，包括诸如情绪表达，个体差异以及情绪检测的道德含义等问题的问题。应对这些挑战至关重要，这是在人类机器人互动中对情感识别的理解和实施，强调了这一努力的跨学科性质。总而言之，本文强调了情感识别在人类机器人互动心理学中的关键作用，强调了其革命性的潜力，以革新人类和机器人相互互动的方式。通过整合心理学，机器学习和技术的见解，情感识别方面的进步有可能为更多的善解人意和反应迅速的人类机器人相互作用铺平道路，为在这个新兴领域的研究和实际应用提供了新的途径。