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应对极端天气
该公司正在利用其核心技术测试一种可改装到建筑物外墙的“智能墙”系统。该系统由填充在预制墙中的吸收材料、一系列风扇和管道以及控制面板组成。为了在白天提供冷却，风扇从外部吸入周围的暖空气。吸收材料中“存储”的湿度蒸发到这种暖空气中，吸收能量并使其冷却。然后，现在凉爽的空气流过建筑物的外墙，冷却室内。为了在夜间提供供暖，则发生相反的情况。吸入寒冷潮湿的室外空气，其中所含的水分被材料吸收，使空气变暖，然后空气流过外墙，为建筑物供暖。最后，该系统可进一步用于在夜间提供冷却。在这里，寒冷潮湿的空气首先流过外墙，从而冷却建筑物。然后，其水分被材料吸收，从而“给系统充电”，然后将加热的空气排回室外环境。
阿拉斯加的极端事件指数的预测更改
由于气候在近几十年来变暖，阿拉斯加经历了各种高影响力的极端事件，包括热浪，野火，沿海风暴和寒冷的雨水。由于预计变暖将继续，因此在计划适应动作和建立弹性时，必须考虑将来的变化。在这项研究中，我们综合了有关阿拉斯加事件的未来变化的信息，该信息是从区域气候模型模拟的集合中进行的，作为北极 - 局部的一部分（协调的区域气候降尺度实验）。根据世界气候研究计划的气候变化检测和指数（ETCCDI）开发的13个极端事件指数（ETCCDI），从阿拉斯加的北极 - 局部输出中进行了评估。的13个指数，六个与温度有关，五个与总降水量，一个与风，一个降雪。在阿拉斯加七个不同气候区域中的位置的结果包括一年中五个最热和最冷的日子，在温度阈值中，温度阈值的大幅度增加（5˚C -10°C），温暖的咒语持续时间和冷咒语持续时间大大增加。寒冷的日温度阈值的变化总体上大于炎热的日温度阈值的变化，这与冬季在冬季的变暖的预测一致，而阿拉斯加的年度最大最大1天和5天的降水量以及每年的连续潮湿天数预计在所有位置都会增加。大雪日和高风速的指数显示出不同的变化，尽管结果表明在更北部地区的大雪日增加，沿海地区大风天增加。在高发射（RCP 8.5）发射方案下，极端事件指数的变化持续到2100，而这些变化通常在下部排放（RCP 4.5）方案下稳定。
极端环境下材料的高温机械特性
摘要。先进技术的发展涉及开发能够承受极端环境条件（尤其是高温）的材料。本文深入研究了专门用于高温环境（但仅限于航空、核动力反应堆和电力系统）的材料的机械性能。评估这些材料的机械强度、在恒定应力下变形的弹性以及长时间应对高温的能力具有重要意义。本研究探讨了材料科学的最新发展，重点关注合金、陶瓷和复合材料（如镍基高温合金、碳化硅 (SiC) 和基于二硼化锆 (ZrB2) 的复合材料）制成的产品。重点关注创新测试方法，包括高温拉伸试验、抗热冲击性评估和疲劳测试，因为这些方法在评估物质在具有挑战性的条件下的性能方面发挥着关键作用。此外，本研究还探讨了这些发现对工程应用中的材料选择和设计过程的影响。钛合金在较低温度下也能有效运行，而当加热到 1100°C 的较高温度时，镍基高温合金可保持初始强度的 70%，在更极端的条件下表现更出色。
双向高线导电性和环境自适应石墨烯厚膜通过无缝粘合组件实现了极端热管理
随着航空航天，通信和能源存储系统中高功率电子设备的快速发展，巨大的热量频率对电子设备安全构成了越来越多的威胁。与几个微厚度的薄膜相比，高质量的石墨烯厚纤维（GTF）超过数百微米厚度是一个有希望的候选者，可以解决由于较高的热量量，以解决热管理挑战。然而，传统的GTF通常具有较低的导热率和弱的机械性能，归因于板板比对和脆弱的界面粘附。在这里，提出了一种无缝的键合组件（SBA）策略，以使GTF超过数百微米，具有可靠的合并界面。对于厚度为≈250μm的GTF-SBA，平面内和平面导热率分别为925.75和7.03 w m-1 K-1，大约是传统粘合剂组装方法制备的GTF的GTF的两次和12次。此外，GTF-SBA即使在77 k循环到573 K的严酷温度冲击后，也表现出了显着的稳定性，从而确保了其在极端条件下长期服务的环境适应性。这些发现提供了对石墨烯大块材料界面设计的宝贵见解，并突出了高性能石墨烯材料在极端热管理需求中的潜在应用。
双向高线导电性和环境自适应石墨烯厚膜通过无缝粘合组件实现了极端热管理
随着航空航天，通信和能源存储系统中高功率电子设备的快速发展，巨大的热量频率对电子设备安全构成了越来越多的威胁。与几个微厚度的薄膜相比，高质量的石墨烯厚纤维（GTF）超过数百微米厚度是一个有希望的候选者，可以解决由于较高的热量量，以解决热管理挑战。然而，传统的GTF通常具有较低的导热率和弱的机械性能，归因于板板比对和脆弱的界面粘附。在这里，提出了一种无缝的键合组件（SBA）策略，以使GTF超过数百微米，具有可靠的合并界面。对于厚度为≈250μm的GTF-SBA，平面内和平面导热率分别为925.75和7.03 w m-1 K-1，大约是传统粘合剂组装方法制备的GTF的GTF的两次和12次。此外，GTF-SBA即使在77 k循环到573 K的严酷温度冲击后，也表现出了显着的稳定性，从而确保了其在极端条件下长期服务的环境适应性。这些发现提供了对石墨烯大块材料界面设计的宝贵见解，并突出了高性能石墨烯材料在极端热管理需求中的潜在应用。
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
LORIS：用于极端地形探索的轻型自由攀爬机器人
摘要 — 攀爬机器人可以调查传统探测车由于地形陡峭而无法到达的具有科学价值的地点。配备微棘爪的机器人特别适合攀爬岩石峭壁，但大多数现有设计要么体积大、速度慢，要么仅限于相对平坦的表面（如墙壁）。我们提出了一种新型自由攀爬机器人，通过创新爪设计和力控制来弥补这一差距。完全被动的爪和腕关节可实现安全抓握，同时减轻质量和复杂性。使用基于优化的控制策略在机器人的爪之间分配力，以最大限度地降低意外脱落的风险。机器人原型已经展示了在地球重力环境下在平坦的煤渣砌块墙壁和不平坦的岩石表面上的垂直攀爬。
温度极端影响死亡率和发病率...
与温度相关的死亡率提高预计将是全球气候变化造成未来经济损害的最大贡献者之一，在某些地区，与其他地区的死亡人数增加相关的死亡人数下降，而其他地区的死亡人数增加了。温度的变化也可能影响非致命的健康结果，其总体社会负担很大，但对温度如何影响发病率的整体水平和分布知之甚少。使用2006年至2017年加利福尼亚州急诊室就诊，死亡率和每日温度的地理因素数据，我们表明温度对死亡率的影响与对ED访问的影响有很大不同：在极端热量和寒冷中，死亡率增加，而ED访问在极度冷热下会增加，但在极度冷热下会增加。这些差异反应从根本上塑造了未来气候变化的负担：我们预测，由于温度的变化到本世纪中叶，加利福尼亚的死亡率将降低0.32％，而寒冷死亡的减少量的下降量超过了热死亡的增加，但ED访问量的增加将在同一时间内增加0.46％，代表1990万次过分的验证。我们的发现表明，未来变暖对死亡率的预计影响，包括许多领域的益处，可能是发病率影响的糟糕指南。
控制高度保守的植物干细胞调节剂的顺式调控区域的极端重组
一个引人注目的悖论是，具有长期保守的蛋白质序列、功能和表达模式的基因通常表现出极为不同的顺式调控序列。目前仍不清楚如此剧烈的跨物种顺式调控进化如何使基因功能得以保存，以及这些差异在多大程度上影响物种内出现的顺式调控变异如何影响表型变化。在这里，我们使用一种在表达模式和功能上保守了约 1.25 亿年的植物干细胞调节剂来研究这些问题。通过在两个远亲模型拟南芥 (Arabidopsis thaliana) 和番茄 (Solanum lycopersicum) 中进行体内基因组编辑，我们在干细胞抑制基因 CLAVATA3 (CLV3) 的上游和下游区域生成了 70 多个缺失等位基因，并比较了它们对共同表型（即结出果实的心皮数量）的单独和综合影响。我们发现，与下游区域相比，番茄 CLV3 上游序列对哪怕是微小的扰动都高度敏感。相比之下，拟南芥 CLV3 功能对编码序列上游和下游的严重破坏具有耐受性。上游和下游缺失的组合也揭示了不同的调控结果。在番茄中，添加下游突变带来的表型增强主要是微弱的和附加的，而对拟南芥 CLV3 的两个区域进行突变则产生了显著的协同效应，显示出功能性顺式调控序列的不同分布和冗余。我们的研究结果证明了高度保守的植物干细胞调节器的顺式调控结构组织具有显著的可塑性，并表明顺式调控序列空间的重大重构是一种常见但又隐蔽的进化力量，它改变了保守基因调控变异的基因型与表型关系。最后，我们的研究结果强调了需要对顺式调控的空间结构进行谱系特异性解剖，以便有效地设计作物中保守的生产力基因的性状变异。