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朗盛对《欧洲关键原材料法案》的看法
在所有被确定为战略的价值链中，消防安全都具有重要意义：电子电气系统（电路板、组件、电线电缆、光纤、外壳等）、3D 打印、可再生能源（光伏、风力涡轮机）、电池、电动汽车、航空航天等。聚合物、复合材料、防火涂料、电解质中使用的所有磷阻燃剂都是由元素磷 P4 制成的，因此对于降低火灾风险和确保强制性产品消防安全标准是必不可少的。
pronova®超纯和无菌藻酸盐
安全和毒理学我们的生产设施具有CGMP认证，并符合ISO9001：2015和ISO 13485：2016。我们拥有挪威医学局（NOMA）的API制造许可证。在提交给美国FDA的药物总文件（DMF）中描述了超普通PRONOVA®超酸钠的安全性和毒理学概况。我们控制和测量以下特性：•化学成分•元素杂质•内毒素•微生物纯度•蛋白质含量如果您想接收毒理学信息，请与您取得联系。
恶魔摘要摘要升级峰会
*1 Kurokawa等。（2024）。X射线粉末衍射分析的可靠性来确定土壤的矿物质成分。土壤科学学会杂志，88,1942–1958。*2 Yang等。（2025）。CO 2去除和碳预算改进，由增强的岩石风化引起：日本北海道的现场实验。农业生态系统中的营养循环（正在审查）。*3 Uchibayashi等。（2025）。通过增强的岩石风化，玄武岩施用对土壤化学特性和元素摄取的影响。土壤科学和植物营养（正在审查）。
国家实施计划提交区域雾霾
BSOA生物生物二级有机气气CAA CAA清洁空气法案CAIR清洁空气统治CALPUFF CALICAFF CALICAFF CALCALIA模型CAMR CAMR清洁空气汞规则CAMX通过扩展中心的能源和经济开发中心CEED CENTRIONS CEED CENTRIONS CEED CENTRES CENRAP CENCH CENTRAL CENTRAL CENTRAL CENTRAL CENTRAL CENTRAL CENTRAL AIRPANITY AIR PLANEP Sorbent Injection EC Elemental carbon ECR EC/R Incorporated consulting firm EFGR External flue gas recirculation EGU Electric generating unit EIMP Empire Iron Mining Partnership ENVIRON ENVIRON International Corporation EPA United States Environmental Protection Agency EPC Escanaba Paper Company FGD Flue gas desulfurization f(RH) Relative Humidity adjustment factor FLM Federal Land Manager FPRM Primary particulate (i.e., soil, crustal and metals) FS Forest Service FWS鱼类和野生动植物服务HAPS危险空气污染物ICI机构，商业和工业IDF间接发射系统IFGR诱发的烟气再循环可改善受保护的视觉环境的Lnteragency监测1pm集成计划模型的iSle iSle iSle iSle iSle Royale National Park
这是预先发布的版本。
图1相位，形态，微结构和元素分布信息。（a）Ni-Co 9 S 8 /RGN，Ni-Co 9 S 8，Co 9 S 8 /RGN，NIS /NI 9 S 8 /RGN和RGN材料的XRD模式； （b）Ni-Co 9 S 8 /RGN的SEM图像； （c）Ni-Co 9 S 8 /RGN的HAADF-STEM图像； （d）Ni-Co 9 S 8 /RGN的HRTEM图像和相应的SAED模式（插图）； （e）Ni-Co 9 S 8 /RGN的HAADF-STEM图像，相应的反向散射电子图像（F）和Ni，Co，s，c元素的EDS地图。
全脑概率生成模型
构建类似人类的综合性人工认知系统，即通用人工智能 (AGI)，是人工智能 (AI) 领域的圣杯。此外，使人工系统实现认知发展的计算模型将成为大脑和认知科学的极好参考。本文介绍了一种通过集成基本认知模块来开发认知架构的方法，以实现对整个模块的训练。这种方法基于两个想法：(1) 受大脑启发的人工智能，学习人类大脑结构以构建人类水平的智能；(2) 基于概率生成模型 (PGM) 的认知架构，通过集成 PGM 来开发用于发展机器人的认知系统。所提出的开发框架称为全脑 PGM (WB-PGM)，它与现有的认知架构有着根本的不同，因为它可以通过基于感觉运动信息的系统持续学习。在本文中，我们描述了 WB-PGM 的原理、基于 PGM 的基本认知模块的现状、它们与人脑的关系、认知模块整合的方法以及未来的挑战。我们的发现可以作为大脑研究的参考。由于 PGM 描述了变量之间的明确信息关系，因此 WB-PGM 为从计算科学到脑科学提供了可解释的指导。通过提供此类信息，神经科学的研究人员可以向人工智能和机器人技术的研究人员提供反馈，说明当前模型在参考大脑方面缺乏什么。此外，它可以促进神经认知科学以及人工智能和机器人技术研究人员之间的合作。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
加法制造信件-NSF -PAR
通过添加剂制造的多元素元素合金（MPEA）的表面工程最近引起了人们对可以实现的非凡材料特性范围的显着关注。在确定制造各种成分合金的最佳加工参数方面存在挑战，它们是构成沉积材料的质量的。尽管如此，只有有限的模型可以预测处理参数的初始参数窗口。使用Alcocrfeni MPEA作为激光金属沉积的测试床，我们提出了一个将材料特性与加工变量相关的框架，从基本分子模拟和元神象优化方法中偶联预测预测。构建了一组无量纲的目标函数，以将元素差异和原子半径连接到宏观过程参数，即冷却速率，能量密度和粉末沉积密度。我们的结果表明，当MPEA由于形成晶体点缺陷而在固体时假设晶体相位，而在快速冷却过程中，二氮的固定速率在固体时假设晶体相时，差异均与冷却速率呈指数变化。然而，在合金的无定形相中缺乏这些缺陷，使元素差异系数没有不同的冷却速率的定义相关性。通过多目标杜鹃搜索的选择，我们构建了一个帕累托正面，以识别处理变量的最佳值，这些值与文献中对复杂合金的激光覆层所采用的参数一致。
用于能量色散 X 射线的硅漂移探测器模拟...
扫描电子显微镜与能量色散 X 射线光谱法 (SEM-EDS) 相结合是一种应用广泛的元素微分析方法。硅漂移探测器 (SDD) 的集成显著增强了 EDS 性能，由于其灵敏面积大、输出电容低，因此能够精确识别元素。对 SDD 的精确模拟可以提供洞察力，使未来模型的设计和优化成为可能，而无需昂贵且耗时的实验迭代。此外，当前基于模型的 EDS 应用量化方法已达到其最大预测精度。因此，创建更精确的模拟模型可以帮助在这些量化模型中实现更高的精度，这对所有 EDS 应用都具有极大的价值。考虑到这一目标，基于 Geant4、Allpix Squared 和 COMSOL Multiphysics 开发了一个用于在 EDS 中建模 SDD 的模拟框架。模拟涵盖整个物理流程，包括目标样品的特征 X 射线发射及其在探测器中的吸收。探测器内产生的电荷载体通过 SDD 的内部电场传播，并测量它们各自的电荷贡献以模拟 EDS 光谱。模拟模型与现有文献和内部实验测量结果进行了比较，在 SDD 调整良好的情况下显示出很强的一致性。讨论了模拟框架的局限性，并探索了进一步的研究以提高准确性和速度。关键词：X 射线光谱、硅漂移探测器、扫描电子显微镜、探测器模拟
通过光学等离子体发射的贝叶斯优化控制成分的氮化物薄膜的自主溅射合成
自主实验已成为加速材料发现速度的有效方法。尽管自主合成仪器在分子和聚合物科学、混合材料溶液处理和纳米颗粒领域已变得流行，但用于物理气相沉积的自主工具的例子却很少，但对半导体行业却很重要。在这里，我们报告了一种自主工作流程的设计和实施，用于溅射沉积具有受控成分的薄膜，利用由 Python、光发射光谱 (OES) 和贝叶斯优化算法定制控制的高度自动化溅射反应器。我们将通过 X 射线荧光测量的薄膜成分建模为在 N 2 和 Ar 气氛中从元素 Zn 和 Ti 靶共溅射期间监测的等离子体发射线的线性函数。由 OES 提供信息的贝叶斯控制算法通过最小化所需和测量的光发射信号之间的绝对误差来导航溅射功率空间以制造具有用户定义成分的薄膜。我们通过自主制造 Zn x Ti 1 − x N y 薄膜验证了我们的方法，这些薄膜与目标阳离子成分的偏差相对为 ± 3.5%，即使对于 15 纳米的薄膜也是如此，这表明所提出的方法可以可靠地合成具有特定成分的薄膜，并且人为干扰最小。此外，所提出的方法可以扩展到更困难的合成实验，其中等离子体强度线与压力呈非线性关系，或者元素粘附系数与基板温度密切相关。
植物植物激素的定性和定量代谢组学分析
分析结果表为操作员提供了一个简单的表，启用了交通灯审核系统 - 确定化合物时使用绿色复选框，黄色的含义要进行审查，红色表示没有匹配。预测的元素公式和silico在化学数据库中预测的片段化也可以通过将任何实验数据与理论信息匹配来实现更高水平的置信度。Sciex OS软件的分析部分中生成的结果表链接到原始数据文件，因此可以使用原始数据快速审查库的每个标识（图8）。