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化学科学
对正在进行的气候变化的认识不断提高，可以加速电能系统从化石燃料的电源转变为具有可再生能源的大部分地区的系统。此外，网格基础设施需要增援才能应对增加的电能需求。灵活的交流传输系统（事实）和高压直流（HVDC）传输系统允许更高的网格容量，在长距离内进行有效的传输以及海底电能传输。e孔的电池和洲际网格连接需要有效的亚地区。可以预测，使用基于SI基于SI基于SI基于SI的系统的系统相比，相比之下，利用基于SIC的半导体设备的基本电力电子构建块（PEBB）将提供转换器系统（例如，串联连接的设备数量减少，较低的连接系统，较低的能源损耗，较低的冷却脚印和较小的电台脚印）相比。本论文的主要目的是设计，评估和确定适合大功率应用的高压SIC设备的性能，需求和局限性。已经通过二维数值模拟和实验来研究SIC半导体设备的特性，以评估高功率应用中的适用性。一组校准的技术计算机辅助设计（TCAD）仿真模型被用作估算SIC销钉二极管，SIC绝缘栅极双极晶体管（IGBTS）和SIC GATE Turn-Oi虫（GTO）晶状体的性能的基础。评估静态和动态设备的性能以及相关的门驾驶员需求和Snubber设计要求。使用设备层结构，设备处理参数的物理参数以及使用混合模式仿真来研究设备的特性，这些特征是为设备性能可预测性提供了广泛数据的。此外，证明了10 kV，100 a sic金属氧化物半导体效应晶体管（MOSFET）功率模块的实验表征，并与SI对应物相对。研究了20、30、40和50 kV设备的连接终止扩展（JTE）设计方面，其中使用结果用于预测每个阻断电压类别的活动面积比。此外，TCAD模拟得出了关键操作条件（例如动态雪崩和电流信剂）的极限，这表明关键操作点的显着高于基于SI的对应物。在1 GW，640 kV，模块化多级转换器（MMC）基于基于的HVDC系统的应用程序案例中，大范围仿真数据已用于基于基准的SIC设备。与最先进的SI BI-MODE绝缘门晶体管（BIGTS）相比，通过采用SIC设备配置（BIGTS），通过采用SIC设备配置来表示能量损失减少到一半。通过降低系统复杂性，控制硬件，电缆和纤维（由于PEBB的量较低），SIC Converter Design通过降低系统复杂性，控制硬件，电缆和纤维来，与现有SI基于SI基的高功率模块化多级转换器的有希望的替代品。，与现有SI基于SI基的高功率模块化多级转换器的有希望的替代品。
对环境可持续性的影响
这项研究研究了G7国家使用1990年至2022年的年度数据，在G7国家中，绿色技术，绿色融资，经济增长和环境案件的关系。它使用横截面增强的自动回归分布滞后模型通过两种指标估算环境可持续性：生态足迹和二氧化碳（CO2）排放。二氧化碳排放模型表明，绿色融资对排放量产生负面影响，强调了减少它们并促进可持续实践的必要性。相反，能源消耗和人均实际GDP（RGDP）积极影响CO2排放。绿色技术创新也减少了二氧化碳的排放，但由于最初的能耗和监管挑战，其短期影响可能限制。生态足迹模型表明，从长远来看，绿色技术创新通过促进基础设施发展和减少资源消耗来帮助降低G7国家的生态足迹。但是，短期限制和高初始成本阻碍了这一进展。绿色融资对于实现长期可持续性至关重要。能源消耗会积极影响生态足迹，而短期RGDP增长会增加它。然而，由于可使用政策，技术进步和有效的环境立法，长期的RGDP可能会下降。这些发现强调了平衡政策的重要性，这些政策在短期内优先考虑绿色金融，以减轻环境影响，同时促进对绿色技术创新的长期投资。此外，加强国际合作并与绿色目标保持一致，这是为了实现可持续的繁荣和最大程度地减少环境危害的影响。关键字：二氧化碳（CO2）排放，RGDP，生态脚印，CS-ARDL，能量消耗
使用机器学习的雷达和基于环境的冰雹损害估计
摘要。大型冰雹事件通常很少发生，在特定位置发生的发生之间存在很大的时间差距。但是，当这些事件确实发生时，它们可能会在几分钟之内造成快速而大量的经济损失。因此，至关重要的是，具有准确服从并理解冰雹现象以改善这种影响的线索至关重要。虽然原位观察是准确的，但单个风暴的数量有限。天气雷达提供了更大的观察脚印，但是当前雷达衍生的冰雹尺寸估计值由于水平降落时的水平对流而表现出较低的精度，冰雹尺寸分布（HSD），复杂的散射和衰减和混合水流类型的变化。在本文中，我们提出了一种新的雷达衍生的冰雹产品，该产品使用大量的冰雹损害保险索赔和雷达观察结果进行了探测。，我们使用这些数据集以及环境信息来计算冰雹损害估计（HDE），旨在量化冰雹影响的深度神经网络方法，其关键成功指数为0.88，并确定了针对观察到0.79损害的确定。此外，我们将HDE与流行的冰雹尺寸产品（网格）进行了比较，从而使我们能够识别与网格上偏见相关的气象条件。环境具有相对较低的特异性湿度，高斗篷和CIN，高风速高高，地面的南风与负网状偏置相关，可能是由于HSD，HSD的差异，冰淇淋硬度或混合水合物的差异。相比之下，高斗篷，高CIN和相对较高的湿度高的环境与正面的网格偏置相关。
减少无酒精啤酒生产中的碳足迹和用水量：比较麦芽糖和克拉伯（Crabtree）阴性酵母与热饮料饮料
本文作为AFB的定义），尽管这些方法消除了大多数天然酵母和啤酒花衍生的香气和风味化合物。当时，最常见的热饮料饮料是冷接触方法，它与诸如蠕虫特征，表现性甜味和缺乏天然啤酒味的缺点有关。可以在Sa-Lanță等人中找到对NAB和AFB生产方法的综述。（9）。直到最近才存在可行的饮酒方法，气候影响的问题仅限于啤酒厂应选择和优化分裂物理方法的物理方法。但是，Chr的一组科学家团队。Hansen使用Pichia kluyveri物种的麦芽糖和蟹树阴性酵母（M＆CNY）率先开创了一种方法，并结合有氧酿造过程来生产AFB，仅生产AFB，仅需要将发酵罐含量和Sys-tem的含量混合以控制牛的含量低。与物理饮料相比，这种新方法为AFB生产提供了可行的替代方法，因为没有香气丢失，并且生产一批AFB的总时间可以从8-10天减少到仅2-3天。由于这种方法包括在“正常”发酵温度下（通常在10°C之间），因此通过有效降低麦芽醛并形成典型的啤酒味，消除了冷contic方法的缺点。此外，它为酿酒商提供了选择，即意识到它们的环境影响，并有兴趣减少其碳足迹。为了证明环境影响的优势，我们开发了一种经过第三方验证的计算工具，并有助于说明不同选择及其相关脚印的现实影响。本报告将概述该工具的基本知识和一般化合物以及我们关于麦芽和能源的储蓄，减少水的关键发现，
现在是保护主义者捍卫社会正义的时候
根据《生物多样性公约》（CBD）Kunming-Montreal全球生物视为框架（GBF），各国同意在2030年停止并扭转生物多样性的丧失，到2050年与自然和谐相处的世界。这种雄心勃勃的愿景需要大规模恢复自然，并在当地，国家和全球级别的大量数据的指导下进行。必须量化对国家家庭和海外生物多样性脚印的负面影响，以及采取的行动的收益也必须量化，以解决这些影响并有助于自然恢复。术语“生物多样性”和“自然”通常在不断变化中使用。在这里，当我是指我们所有人生活和我们珍视的自然环境时，我会使用“自然”，并且当它是广泛使用术语的一部分（例如，生物多样性信用）或意味着正在量化的自然要素时，我会使用“生物多样性”。自然恢复将需要大规模的金融流量从商业和政府（主要是在富裕的全球北部）到发生自然破坏的地区（主要是在热带地区贫穷的农村地区）[1]。市场；生物多样性融资还流经双边和多边结构，包括海外援助，损失和损害资金，全球环境设施资金以及传统的保护大道。与碳相关的国际财务流量比自然界更大，更具成熟性。通过避免进一步丧失自然栖息地或恢复退化的土地，许多碳融资流向干预措施，以保留或隔离碳。对这些流量提出了主要问题，而不仅仅是基于自然的投资的有效性，作为碳抵消碳的机制，还涉及与这些投资有关的侵犯人权的行为。然而，在概念上，温室气体贸易损益的市场比自然市场要简单，因为自然是不可行的。它在时间和空间上是动态的和多尺度的。我们无法选择要保护和恢复的生物多样性的何处以及哪种类型的生物多样性：需要在本地进行测量和恢复到撞击所在的位置。因此，没有单个综合度量（例如用于温室气体的TCO 2 E）可以捕获自然生态系统的复杂性，从而可以在某种情况下损失在另一个情况下的损失。
采用精密牲畜耕作技术有可能减轻牛肉生产的温室气体排放
为了达到巴黎协议的目标，该协议的目标是将全球温度的升高限制在1.5°C下，在所有部门中都需要大量的温室气体（GHG）降低。这包括农业，占全球温室气体排放量的很大比例。因此，迫切需要对农场的新技术采用，以减少温室气体排放并朝着当前的政策目标发展。最近，精确的牲畜种植（PLF）技术被强调为有希望的温室气体缓解策略，可通过提高生产效率间接减少温室气体排放。使用苏格兰作为案例研究，使用苏格兰牛追踪系统（CTS）的平均数据来创建两个基线牛肉生产场景（一个放牧和一个饲养系统），并使用Agrecalc Carbon Carbon carbon脚印来计算排放估算。随后对整个农场和产品排放的采用各种PLF技术的影响进行了建模。场景包括采用自动称重平台，基于加速度计的传感器进行发感检测（生育传感器）和基于加速度计的早期疾病检测传感器（健康传感器）。模型假设基于经过验证的技术，农场的直接经验和专家意见。采用所有三种PLF技术降低了整体排放（KG CO 2 E）和产品排放（KG CO 2 E/KG DEADWERIGHT）在放牧系统和容纳系统中。一般而言，PLF技术的采用对住房系统的影响要比放牧系统更大。例如，虽然健康传感器将总排放量减少了6.1％，但放牧系统的影响略低于4.4％。采用自动体重平台后，观察到总排放量最大，该平台在放牧系统中降低了3个月的屠杀年龄（6.8％），以及用于住房系统中健康监测的传感器（6.1％）。健康传感器还导致住房（12.0％）和放牧系统（10.5％）的产品排放量最大。这些发现表明，PLF可能是苏格兰牛肉系统的有效缓解策略。尽管这项研究利用了苏格兰牛场的数据，但在其他具有相似农业系统的欧洲国家可能可以实现可比的排放量。
视觉提示和步态上听觉提示的有效性...
1位艾格纳（Ognaj）Akar物理治疗学院的助理教授。2副校长兼高级讲师在艾哈迈达巴德Ranip的Shree Swaminarayan物理治疗学院。摘要背景：帕金森氏病（PD）是中枢神经系统的进行性疾病。步态障碍是PD的常见和早期特征，是功能依赖，跌倒和死亡的主要原因。约有50％的帕金森患者患有步态（FOG）。替代步态康复技术，包括视觉，听觉和触觉刺激的这种外部感觉提示最近受到了很多关注。研究的目的：研究视觉提示和听觉线索对帕金森氏病个体步态参数的有效性。方法论：选择了30名受试者进行研究。受试者被随机分配为两组。组1：听觉提示第2组：视觉提示，1次/天，5天/周，4周和20-30分钟步态训练。两组接受传统的物理疗法20-30分钟。动态脚印，速度，节奏和tinetti性能的迁移率评估测试（POMA-G）作为结果指标，并在干预前和4周结束前进行检查。结果：结果表明，在小组分析中，步骤长，步长，速度和POMA -G的统计学显着差异，但两组的节奏均无差异（P值<0.05）。关键字：帕金森氏病，步态疾病，步态障碍，步态训练，步态康复，听觉提示，视觉提示。显示POMA -G的统计学显着改善（P值<0.05），但在步长，步长长度，节奏和速度（p -value˃0.05）中不显示。结论：结果显示出听觉提示和视觉提示组的改善，但是在组分析的步态参数之间没有显着差异，即步长，步幅长度，节奏，速度和POMA-G。这表明这两种干预措施都是有益的，可以轻松地用于临床实践中，对于那些在治疗师和患者最低成本方面遇到困难的患者。引言中枢神经系统的进行性神经退行性疾病称为帕金森氏病（PD）。（1）通常在病理上通过Lewy身体和Nigra中的神经元丧失以及运动表型在临床上鉴定。（2）在60岁以上的每100个人中影响2个，
宽带2×2硅氮化物平台上的多模式接口
基于自我成像效应[1]，多模式干涉仪（MMI）可以用作光束拆分器，这是光子积分电路的基本构建块。MMI与Y分支和方向耦合器相比，由于其定义明确的振幅，相位和出色的公差[2，3]，提供了卓越的性能。因此，MMI在Mach-Zehnder干涉仪（MZIS）[4]，分裂和组合器[5，6]，极化束分裂器[7]中找到应用。与MMIS尺寸降低或性能提高有关的研究已发表[8-11]。最近，在SOI上使用MMI设备的次波光栅在内的设计表现出了巨大的承诺[12，13]。次波长光栅（SWGS）是光栅结构，它利用小于波长的光向音高[14]，抑制衍射效应并表现出各向异性特征[12]。通过工程化各向异性折射率，SWG已在许多应用中使用，例如纤维芯片表面和边缘耦合器[15-17]，微功能波导[18]，镜片[19]，波导cross [20]，多路复用器[17，21，22]，相位移动器[23]和Optical Shifters [23]和Optical Sheifters [23] [23] [24] [24] [24] [24]。使用这种元物质，SWG MMI设备的带宽已在SOI平台上显着扩展[12，13]，这使包括波长二线二线器[25]，宽带偏振器梁拆分器[26] [26]和双模式束分配器有益于广泛的应用[27]。砖SWG结构以减轻制造分辨率的要求[28，29]。在SOI平台旁边，其他CMOS兼容材料，例如氮化硅，氮化铝和硝酸锂引起了很多关注。氮化硅（Si 3 N 4）由于其超低损失[30]，非线性特征[31]，从400 nm到中红外[32]脱颖而出[31]。像SOI平台一样，人们对在硅硅平台内实现高性能MMI设备也非常感兴趣。在本文中，我们将SWG MMI理论从SOI平台扩展到其他集成的光子平台，专门针对300 nm厚的氮化硅平台。我们的目标是设计和优化具有较小脚印和宽操作的SWG MMI设备
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了长足的进步，尽管属性高度可变。这是神经系统所面临的挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）中描述的特定人员/地点，表现出选择性发射。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。首先，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据相当的性能），以检测每个帧中最普遍的字符（总体外观高于1％）。接下来，我们实施了DL模型，这些模型使用时间变化的人群神经数据作为输入，并在整个情节中解码了四个主要角色的视觉存在。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。