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塑料降解的创新生物技术方法：可持续废物管理的途径
塑料污染已升级为全球环境危机，数百万吨合成聚合物在生态系统中积累，对生物多样性和人类健康构成重大威胁。传统的塑料废物管理方法，如机械和化学回收，在可持续性方面表现出局限性，特别是对于聚乙烯 (PE) 和聚苯乙烯 (PS) 等聚合物，它们表现出明显的抗降解性。利用微生物酶和合成生物学的生物技术方法为解决这一紧迫问题提供了一种有希望的替代方案。促进聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 降解的酶（如 PETase 和 MHETase）与针对更难降解塑料的漆酶和脂肪酶结合，在分子水平上分解塑料方面表现出了巨大的潜力。尽管取得了这些进展，但在降解效率方面仍然存在挑战，尤其是对于非 PET 塑料，以及扩大这些生物技术工艺的经济可行性。此外，温度、pH 值和氧气水平等环境参数显著影响酶的功能，而监管和社会障碍阻碍了转基因生物 (GMO) 的利用。尽管如此，蛋白质工程、基于 CRISPR 的基因编辑等新兴技术以及生物反应器等工业应用为克服这些挑战提供了途径。本文探讨了生物技术塑料降解的当前形势、挑战和前景，强调了其对实现全球循环经济目标和加强可持续废物管理战略的潜在贡献。
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
独立混合WT/PV/...
摘要：在这项研究中，基于技术，经济和环境参数设计和优化了独立的混合风力涡轮机（WT）/光伏（PV）/生物质/泵 - 水电能源系统，以提供最小能源成本（COE）的目标功能，以提供负载需求。所提出的方法的约束是电源供应概率的损失和多余的能量分数。所提出的方法允许不同能源的组合，以提供混合系统的最佳配置。因此，提出的系统得到了优化，并与WT/PV/Biomass/电池存储基于基于的混合能量系统进行了比较。这项研究提出了三种不同的优化算法，用于调整和最小化COE，包括鲸鱼优化算法（WOA），Fife fl Y算法（FF）和粒子群优化（PSO）和优化程序，并使用MATLAB软件执行。这些算法的结果是选择最有效的，并且根据统计分析选择提供最小COE的结果。结果表明，所提出的杂种WT/PV/生物量/泵 - 氢存储能源系统在环境和经济上是实用的。同时，与其他现有系统相比，结果证明了泵 - 氢储能系统在扩大可再生能源的渗透方面的技术可行性。发现，在使用WOA在相同的负载需求下使用WOA确定的电池储存混合系统（0.254 $/kWh），发现泵送 - 氢存储混合系统的COE低于电池存储混合系统（0.254 $/kWh）的低（0.215 $/kWh）。
来自植物标本室的含水量的数据集（TO）
由于地衣对几种环境参数（例如气候因素和空中化学物质）敏感，因此可以将它们作为气候变化和土地利用以及空气污染和其他人类影响的生物鉴定者（Giordani和Brunialti 2015，2015年，Giordani 2019）。历史记录是确定地衣多样性趋势以及解释潜在驱动因素的强制性参考（Nelsen和Lumbsch 2020）。植物标志收集被认为是关于地衣分布的时空数据的基本档案，以及进行操纵和分析研究的物质来源，支持了从当地到全球环境变化的研究（例如Farkas等。 （2022），Wu等。 （2023））。 因此，越来越多地通过多个门户提倡对标本室数据的可访问性。 就意大利而言，由于几种现代意大利地衣植物植物的数据汇总到意大利的意大利信息系统（Martellos等人）（Martellos等），产生了显着的进步 2023）。 该系统目前从13种草药中汇总了88,000多个记录，其中包括herbarium Universitatis tergestinae的数据集（TSB，Conti等人。 2023）和卡拉布里亚大学植物园的植物园（Clu，Conti等人 2024）已经在GBIF中发布。Farkas等。（2022），Wu等。（2023））。因此，越来越多地通过多个门户提倡对标本室数据的可访问性。就意大利而言，由于几种现代意大利地衣植物植物的数据汇总到意大利的意大利信息系统（Martellos等人）（Martellos等2023）。该系统目前从13种草药中汇总了88,000多个记录，其中包括herbarium Universitatis tergestinae的数据集（TSB，Conti等人。2023）和卡拉布里亚大学植物园的植物园（Clu，Conti等人2024）已经在GBIF中发布。
使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
BSK-RL：航天器任务的模块化，高保真增强学习环境
强化学习（RL）是一个高度适应性的框架，用于在广泛的问题领域中产生自主代理。虽然RL已成功地应用于高度复杂的现实世界系统，但大量文献研究了抽象和理想化的问题。尤其是航天器任务领域的情况，在这种情况下，即使是传统的预备方法也倾向于使用高度简化的航天器动力学和操作模型。当在全面模拟中测试简化的方法时，它们通常会导致保守的解决方案，这些解决方案是不可行的次优或侵略性解决方案。因此，需要高保真的航天器仿真环境来评估基于RL的和其他任务算法。本文介绍了BSK-RL，BSK-RL是一种开源Python软件包，用于为航天器任务问题创建和自定义加固学习环境。它结合了Basilisk（一种高速和高保真的航天器仿真框架）与RL环境的标准体育馆API包装器中的卫星任务和操作目标的抽象相结合。该软件包旨在满足RL和航天器操作研究人员的需求：环境参数易于重现，可自定义和随机化。环境是高度模块化的：可以指定卫星状态和操作空间，可以定义任务目标和奖励，并且可以配置卫星动力学和飞行软件，并隐式地引入操作限制和安全限制。可以为考虑沟通和协作的更复杂的任务场景而创建异质的多机构环境。使用包装的培训和部署用于具有资源限制的地球观察卫星。
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。
下午3点的方法革新慢性病管理
抽象的非传染性慢性疾病（NCD）已成为全球主要的健康问题。它们构成了全球残疾，发病率，死亡率和社会经济灾难的主要原因。特定于医学状况的数字生物标志物（DB）面板已成为管理NCD的宝贵工具。DBS是指通过创新的数字健康技术（包括可穿戴设备，智能设备和医疗传感器）为个人收集的可测量且可量化的生理，行为和环境参数。通过利用数字技术，医疗保健提供者可以收集实时数据和见解，从而使他们能够为处于危险中的个人和被诊断为NCD的患者提供更积极的和量身定制的干预措施。通过可穿戴设备或智能手机应用程序连续监测相关的健康参数，使患者和临床医生可以实时跟踪NCD的进展。随着数字生物标志物监测（DBM）的引入，为健康风险评估和保护易受伤害的子人群的健康状况转换提供了有希望的健康风险评估和保护机会的新质量。dbm使医疗保健提供者能够采取最具成本效益的预防措施，以及早检测疾病发展并引入个性化的干预措施。因此，它们使受影响个人，医疗保健经济和整个社会的生活质量（QOL）受益。dbm对于欧洲协会的预测，预防和个性化医学（EPMA）（涉及来自全球55个国家 /地区的3pm专家）的欧洲协会提倡的范式转变为从反应性医疗服务到下午3点的范式转变。该职位手稿巩固了该地区的多专业专业知识，展示了临床相关的例子，并提供了通过DBS促进的下午3点概念的路线图。
对人工神经网络，机器学习，深度学习和合奏学习方法的系统评价和荟萃分析在岩土工程领域
抽象的人工神经网络（ANN），机器学习（ML），深度学习（DL）和集合学习（EL）是四种出色的方法，可以使算法能够从数据中提取信息并自主做出预测或决策而无需直接指导。ANN，ML，DL和EL模型在预测岩土技术和地理环境参数方面发现了广泛的应用。这项研究旨在对ANN，ML，DL和EL在解决与岩土工程有关的领域的预测中的应用中进行全面评估，包括土壤力学，基金会工程，岩石力学，环境地球技术和运输地球技术。先前的研究尚未集体研究ANN，ML，DL和EL的所有四种算法，也没有探讨其在岩土工程领域的优势和缺点。这项研究旨在系统地对现有文献中的这一差距进行分类和解决。从科学的网络中收集了广泛的相关研究数据集，并根据其方法，主要重点和目标，出版年份，地理分布和结果进行了分析。此外，本研究还包括共同出现的关键字分析，其中涵盖了ANN，ML，DL和EL技术，系统评价，岩土工程和审查文章，该数据通过Elsevier Journal从Scopus数据库中采购的数据，然后使用Vos Viewer进行可视化。但是，当涉及到岩土场景中的行为时，EL技术的表现优于所有其他三种方法。结果表明，尽管ML，DL和EL方法在岩土工程中具有广泛的潜力，但由于需要现实世界和岩土工程师经常遇到的现实世界实验室数据，因此在岩土工程中具有广泛使用。此外，这里讨论的技术有助于岩土工程，以了解ANN，ML，DL和EL在Geo Techniques区域内的好处和缺点。这种理解使岩土实践者能够选择创建确定性和弹性生态系统的最合适技术。