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在实践中为能源轮毂lingen准备RFNBO认证
在准备初次认证的准备中挑战•现场的复杂边界条件： - 不同的实体（内部和合作伙伴）→不同的证书 - 现场电力和H2网格→复杂的计量 - 飞行厂 / nukleus / nukleus / batterie＆H2存储→许多生产和存储资产 - 许多生产和存储资源 - H2核心网络，H2核心网格，较详细的越野车，较大的储备机构，H2 plosecress，H2 pashers，H2的thrate→H2 thrate→业务和初始精益方法不失去审计师•认证框架的不因为否 /复杂性： - 有限的数据集：可再生股份 /网格排放值可用于过时的单年 - 不清楚的不平衡解决（ENWG§13K） - 没有足够的标准值：例如。 拖车 /加油 / H2管道 / H2存储 - 灵活操作效果认证（质量平衡 /温室气体计算），例如 switching green vs. grid electricity supply for electrolyzer or balance of plant ➔ Closely align project specifics with auditor & early involvement of partners • Alignment within organization & auditor / coordination of involved teams - Stakeholder: On-site Operation / Trading / Hydrogen / Central Asset Management / Auditor (/ Scheme Operator) - Setup IT systems for ISCC conform measurement & bookkeeping data processing incl. 官方数据库（例如 udb） - 参与执行认证框架的所有利益相关者的经验有限的经验。挑战•现场的复杂边界条件： - 不同的实体（内部和合作伙伴）→不同的证书 - 现场电力和H2网格→复杂的计量 - 飞行厂 / nukleus / nukleus / batterie＆H2存储→许多生产和存储资产 - 许多生产和存储资源 - H2核心网络，H2核心网格，较详细的越野车，较大的储备机构，H2 plosecress，H2 pashers，H2的thrate→H2 thrate→业务和初始精益方法不失去审计师•认证框架的不因为否 /复杂性： - 有限的数据集：可再生股份 /网格排放值可用于过时的单年 - 不清楚的不平衡解决（ENWG§13K） - 没有足够的标准值：例如。拖车 /加油 / H2管道 / H2存储 - 灵活操作效果认证（质量平衡 /温室气体计算），例如switching green vs. grid electricity supply for electrolyzer or balance of plant ➔ Closely align project specifics with auditor & early involvement of partners • Alignment within organization & auditor / coordination of involved teams - Stakeholder: On-site Operation / Trading / Hydrogen / Central Asset Management / Auditor (/ Scheme Operator) - Setup IT systems for ISCC conform measurement & bookkeeping data processing incl.官方数据库（例如udb） - 参与执行认证框架的所有利益相关者的经验有限的经验。
月球到火星探索系统和居住地（M2M X-...
1. 资助机会描述 - 概要 月球到火星探索系统和居住 (M2M X-Hab) 2025 学术创新挑战赛是一项大学级挑战赛，旨在与大学建立战略伙伴关系和合作关系。该比赛旨在帮助弥补战略知识差距，并增加与 NASA 愿景和任务相关的能力和技术风险降低方面的知识。该竞赛旨在与高年级和研究生级别的设计课程相结合，这些课程强调动手设计、研究、开发和制造功能原型子系统，以实现太空栖息地和深空探索任务的功能。NASA 将通过赞助大学开发创新概念和技术而直接受益于该挑战赛，这将产生可应用于探索的新颖想法和解决方案。美国宇航局的探索能力 (EC) 计划将提供多个奖项，每个奖项的奖金为 13,000 至 50,000 美元，用于设计和生产大学团队根据其兴趣和专业知识提出的 NASA 感兴趣的研究或功能产品（参见第 3.2 节，M2M X-Hab 提案主题列表）。大学团队制作的原型（示例如图 1 所示）可以集成到现有的 NASA 建造的操作原型中。有兴趣参与的大学将提交 M2M X-Hab 提案，该提案将由技术专家审查；随后的筛选将决定哪些项目将获得资助。M2M X-Hab 大学团队将被要求在 2024 年 5 月完成他们的产品，以供 NASA EC 导师评估。大学可以组成合作，作为一个单一的分布式项目团队来运作。
研究主题社论：新型统计和机器学习方法在高维临床癌症和（多）
三年前，也就是 2021 年，我们的第一个研究课题“将新型统计和机器学习方法应用于高维临床癌症和（多）组学数据”成为了 Frontiers 读者的一大亮点，浏览量超过 52K，下载量超过 13K。它通过突出统计遗传学和方法学领域的前沿研究，为该领域做出了巨大贡献。在第一卷成功的基础上，我们通过发表四篇文章，带来了另一个关于该研究主题的富有洞察力和发人深省的研究课题。在第二卷中，我们继续关注癌症相关研究中高维临床和（多）组学数据的新型统计和机器学习方法的开发和应用。随着人工智能 (AI) 的发展，尤其是深度学习 (DL)，第二卷中的四篇文章中有三篇研究了使用 DL 进行多组学数据集成的方法，而第四篇文章研究了一种新的测序数据处理方法。随着深度学习的快速发展，将基于深度学习的方法应用于多组学整合方面取得了重大进展。在一篇评论文章中，Wekesa 和 Kimwele 全面讨论了在疾病诊断、预后和治疗中使用深度学习技术进行多组学数据分析的最新趋势。他们特别关注涉及非编码 RNA 的多组学数据集，例如 miRNA 和长链非编码 RNA (lncRNA)，这些 RNA 在癌症发展和研究中起着至关重要的作用。重点介绍了几种用于集成和解释的新型深度学习方法，包括对比学习、DeepLIFT、分解机器深度学习 (FMDNN) 和图神经网络 (GNN)。此外，他们评估了将深度学习方法与计算生物学中的区块链和物联网 (IoT) 等新兴技术相结合的研究。乳腺癌和脑癌检测中的案例研究表明，将尖端技术和深度学习方法相结合可以如何促进癌症