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MMX碳还原计划和报告FY2022-2023
•增强了ESG项目的报告，该领域自第一个报告以来就已经开发了，并且已经变得更加细粒度，这意味着可以识别和实施进一步的计划。•MMX作为大型组的一部分，目前正在开发一种可以在内部和外部使用的碳储蓄计算器。•清除去垃圾填埋场的废物 - 现在，一般废物通过零填充政策焚化能源。•在可能的和实用的情况下回收和重复使用项目 - MMX业务模型的关键。•去除单施用塑料和还原的黑色塑料，这些塑料很难回收。•通过LED照明，员工意识，高效的工厂和设备以及严格的维护制度，能源效率。•减少了纸张用法 - 自从混合工作而引起的C-19大流行以来，这已明显改善。•混合工作 - 减少通勤的要求，从而减少排放。•使用技术 - 适当的虚拟会议以减少旅行排放。•循环工作计划 - 所有员工都可以允许他们以环保的方式上下班。
通过机器学习驱动的mxene
水净化对于维持生命和维护公共卫生至关重要，但是现有的方法面临着诸如低功效和高成本之类的挑战。本研究研究了MXENE材料由于其独特的结构和特性而解决这些问题的潜力。该研究旨在增强MXENE功能化技术，以通过应用机器学习方法最大化其在水过滤中的有效性。通过研究各种功能化方法和利用机器学习以优化MXENE特征，该研究试图推进净水技术。这项研究的新颖性在于它整合了机器学习驱动的方法，用于水纯化中的MXENE功能。通过探索新的方法来修改MXENE特性并提高水过滤效率，该研究有助于应对全球净水挑战。该研究始于MXENE物质的深入概述，其合成技术及其与水纯化的相关性。然后，它深入研究了不同的功能化程序，强调了针对特定水处理应用定制特征的重要性。提出了机器学习方法，以预测并优化MXENE特性，以增强水的净化功效。研究证明了机器学习驱动的MXENE功能化在改善净水过程中的潜力。通过优化MXENE特性，水过滤的功效显着增强，以解决纯化技术的当前局限性。该研究结论是通过强调其发现在应对全球净化挑战方面的重要性。通过通过创新的方法和利用机器学习技术克服障碍，该研究强调了基于MXENE的水净化方法在确保普遍获得清洁水的潜在影响。关键字：机器学习，MXENE，功能化，水净化，吸附，表面
proteoxmxcryofree®稀释冰箱更大...
- 用于使用辅助插件的大型，完全可定制的路线（LOS）访问的同轴接线的高容量（最多128 SMA连接器） - 117毫米x 252毫米x 252毫米可用空间每个插件 - 非常适合扩展系统并集成客户指定的电线和冷电子
转移具有深层生成域适应性新可穿戴传感器的活动识别模型
多巴胺是体内重要的神经递质，与许多神经退行性疾病密切相关。因此，多巴胺的检测对于诊断和治疗疾病，筛查药物以及相关致病机制的解散至关重要。然而，体内多巴胺的低浓度和基质的复杂性使多巴胺具有挑战性的准确检测。在此，电化学传感器是基于三维PT纳米线，二维MXENE纳米片和三维多孔碳组成的三元纳米复合材料构建的。PT纳米线由于丰富的晶界和高度不足的原子而表现出极好的催化活性。 MXENE纳米片不仅促进了PT纳米线的生长，而且还提高了电导率和亲水性。多孔碳有助于诱导多巴胺在电极表面上的显着吸附。在电化学测试中，三元纳米复合材料的传感器可实现多巴胺（S/n = 3）的超敏感检测，其检测低（LOD）为28 nm，令人满意的选择性和出色的稳定性。此外，该传感器可用于在血清中检测多巴胺，并原位监测从PC12细胞中释放多巴胺。可以利用这种高度敏感的纳米复合材料传感器来原位监测细胞水平的重要神经递质，这对于相关的药物筛查和机械研究具有重要意义。
AMX0114的临床前开发，一种反义寡核苷酸靶向CALPAIN-2
1。eb moloney和al。Neurosci Front。2014; 8：252。 2。 我的M. Neurobiol Dis 2013; 60：61-79。 3。 asakawa k和al。 SCI生活掉了。 2021; 78（10）：4453-4465。 4。 Wang Y和Al。 单元格 2020; 9（12）：2698。 5。 Metwally E和Al。 前兽医科学 2023 9月5日; 10：10：12014; 8：252。2。我的M. Neurobiol Dis2013; 60：61-79。 3。 asakawa k和al。 SCI生活掉了。 2021; 78（10）：4453-4465。 4。 Wang Y和Al。 单元格 2020; 9（12）：2698。 5。 Metwally E和Al。 前兽医科学 2023 9月5日; 10：10：12013; 60：61-79。3。asakawa k和al。SCI生活掉了。2021; 78（10）：4453-4465。4。Wang Y和Al。 单元格 2020; 9（12）：2698。 5。 Metwally E和Al。 前兽医科学 2023 9月5日; 10：10：1Wang Y和Al。单元格2020; 9（12）：2698。5。Metwally E和Al。前兽医科学2023 9月5日; 10：10：1
基于MXENE@棉花结构的高性能可穿应变传感器
清洁，导电棉布和MCF应变传感器的SEM图像如图3。图3a显示了不同宏伟的干净棉织物的形态。可以看出，织物由编织的棉纤维束组成，纤维的表面相对光滑。图3（C-E）在将织物浸入MXENE悬浮液和干燥后，从不同角度显示了导电MCF的SEM成像。在弹性的2D MXENE纳米片装饰纤维表面并在棉纤维上观察到组装的Mxene纳米片后，光滑的棉纤维表面变得粗糙。因此，获得了带有核心壳结构的Mxene装饰的棉纤维。图3G是MXENE包装纤维和相应元素映射的SEM图像。据观察，Ti，C和O均匀地分布在棉纤维表面上，表明纤维被一层Mxene纳米片紧密包裹。图3F显示，导电棉纤维被PDMS层很好地封装，这些PDMS层对内导电棉纤维起着保护性和限制性作用，并且在封装过程后保持了织物结构。
单像素X射线成像
X射线检测器可以在非结构测试，辐射暴露监测，安全检查，包装分类，医学诊断和计算机断层扫描（CT）中找到各种应用。在工作原理方面，可以间接或直接检测到X射线辐射。间接地，闪烁体用于将高能量X射线光子转换为可见的荧光，然后通过Pho-Todiode将其转换为电信号。由于能量构造和闪烁体散射的局限性，因此产生高分辨率图像的过程具有挑战性。在X射线检测的直接方法中，半导体材料通常用于将高能X射线直接转换为电信号，从而提供更高的能量转换效率和更好的成像分辨率。最近，已经出现了直接的X射线检测，因此已经出现了高原子数（高Z）材料，例如金属卤化物钙钛矿（MHP），无铅钙钛矿和无机/有机材料。尽管这些材料可以有效地吸收高能量X射线光子，但这些具有低浓度缺陷的高质量单晶材料仍然具有挑战性。因此，由于激发载体的强烈重新支持，基于这些材料的X射线检测器具有相对较低的灵敏度。我们正在研究新材料和结构来解决这个问题。ti 3 C 2 t x mxenes由于其出色的电导率，机械性柔韧性和可调带镜头而特别有吸引力，此外还具有super层水性分散性。One promising option is MXenes, a type of 2D materials that consists of transition metal car- bides or nitrides with the general formula M n + 1 X n T x (where n ranges from 1 to 4, M is an early transition metal like Ti, Sc, or Cr, X can be carbon or nitrogen, and T x represents surface terminal groups such as F, O, OH, and Cl).1与单晶钙钛矿材料相比，Ti 3 C 2 t x mxenes纳米膜更容易通过真空过滤和转移而无需引入杂质而实用。与其他具有高电阻的材料不同，Ti 3 C 2 t X Mxenes的高电导率可以降低设备的总体电阻，从而使设备能够在相对较低的电压下实现X射线检测。与基于硅的底物的出色兼容性
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
用于先进储能的 MXene-聚合物混合复合材料：深入了解超级电容器和电池
a 双威电化学能源与可持续技术中心 (SCEEST)，双威大学工程与技术学院，No. 5, Jalan Universiti, Bandar Sunway, 47500 Selangor Darul Ehsan，马来西亚 b 马来西亚理工大学理学院化学系，81310 Johor Bahru，Johor，马来西亚 c 农业大学物理系，Faisalabad，Punjab 38000，巴基斯坦 d 创新与技术学院，工程学院，化学工程项目，No.1 Jalan Taylor's，马来西亚泰莱大学，47500 Subang Jaya，雪兰莪，马来西亚 e Chitkara 大学 Chitkara 研究与开发中心，Himachal Pradesh 174103，印度 f 德里大学 Bhagini Nivedita 学院物理系与研究中心，Delhi 110043，印度 g 格拉斯哥大学詹姆斯瓦特工程学院，格拉斯哥，G12 8QQ 英国 h 昌迪加尔大学研究与发展中心，莫哈里，旁遮普，140413，印度 i 西安电子科技大学先进材料与纳米技术学院，陕西省西安 710126，中国
使用含有 MXene 纳米材料的复合材料检测有害气体
有害气体监测非常重要，尤其是在风险较高的工业应用中。在各种有害和有毒气体中，氨 (NH 3 ) 是最密集的一种，即使在较低浓度下也会对呼吸系统造成损害 [1]。监测氨 (NH 3 ) 浓度在不同领域都很重要，因为它在水中有毒 [2]，并且对于监测呼吸中的浓度 [3]、早期健康问题诊断甚至作为肝脏和肾脏健康检查的第一个指标也很重要。空气污染源包括农业、畜牧业 [4]、运输和食品加工厂 [5] 以及微电子（例如，在通过化学气相沉积生产氮化硅时，NH 3 是前体之一）[6]。