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开发科学，技术和创新空间
摘要。这项研究基于有关该主题的应用研究任务：«开发节能和储蓄设备的复杂性以及为喂养乌克兰AIC的农场动物的有前途的技术»，州注册编号0121U108589。作者的研究旨在解决乌克兰农业工业综合体的技术更新和发展的当前问题。在Vinnitsa国家农业大学一般技术学科和劳动保护部的机制和机器理论实验室中，振动磁盘破碎机的设计旨在提高对牲畜行业的技术支持水平。与锤子磨机的锤子磨机相比，破碎机使用了一种更有效的方法来研磨饲料谷物 - 撞击和切割的结合，该锤磨是锤子的自由冲击。本文提出了将大豆谷物磨碎成振动磁盘破碎机将其磨碎成饲料的研究结果。开发机器的实验原型被用作研究对象。要注册磨削的输入和输出参数，我们使用了处理和食品行业的技术流程和设备部的材料和技术基础。
人工智能是科学研究的创新工具
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣：医学和生物科学：IA用于发现新药，开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如，自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症，其准确性通常超过人类医生的疾病[9]；物理和天文学：在物理领域，IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div，基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11]；计算化学：基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
开创性的创新，以实现更绿色的未来
，作为可持续发展目标（SDG）的一部分，越来越需要和动机过渡到可再生能源和可持续的能源。我国正在迅速实现现代化，并满足不断增长的能源需求和必要的基础设施，越来越多的动力来改善能源生产技术并制造更好的材料。在明天的可持续发展使命中，本课程强调了通过采用可持续材料，技术和过程来减轻生态影响的重要性。本课程对各个领域的可持续性驱动创新进行了全面探索，例如汽车，医疗保健，运输，能源和城市发展。参与者将深入了解可持续材料，包括可再生能源，绿色化学原则和可持续制造。电池技术，动力总成效率，智能充电和电池回收的循环经济策略的最先进进步也将在本课程中涵盖。可持续的医疗保健技术将被涵盖环保医疗设备，数字健康，芯片诊断和生物医学废物管理的设计。该课程深入研究了可持续的能源经济，强调了可再生能源过渡，能源存储和气候变化。在机器人技术领域中，与会者将自动化减少废物，机器人废物隔离和现场机器人3D打印。本课程将引入仿生制品作为一种可持续的设计方法，展示自然风格的能源解决方案，用于能源，材料和产品创新。本课程汇集了来自不同背景的参与者，以促进跨歧视的合作，并鼓励创造性问题解决可持续发展目标。
DONOVAN GORDON BIO.DOCX
DOWNOVAN GORDON DONOVAN GORDON是纽约州能源研发局（Nyserda）社区热网络总监。 他领导了纽约州为开发大型热力项目的市场的努力，包括大型建筑物，多层建筑物和热能网络。 利用清洁的热热技术，例如地热，空气源，废水，热能存储，废物热恢复和其他机会性热资源。 多诺万被控概念化，驾驶和实施产品组合，以鼓励和使客户和合作伙伴投资于清洁的供暖和冷却系统，并促进纽约实现其减少温室气体目标和自我维持的市场的进步。 此外，还实施教育，劳动力发展以及市场 /外展计划，以与公共，私人和学术机构合作的清洁供暖和冷却技术的可扩展增长。 以前Donovan曾担任清洁供暖和冷却的总监，他领导了纽约州立努力开发支持高效清洁热技术，社区热能网络和热存储的市场的努力。 在加入Nyerda之前，Donovan曾担任D. Gordon Consulting Inc. 的总裁DOWNOVAN GORDON DONOVAN GORDON是纽约州能源研发局（Nyserda）社区热网络总监。他领导了纽约州为开发大型热力项目的市场的努力，包括大型建筑物，多层建筑物和热能网络。利用清洁的热热技术，例如地热，空气源，废水，热能存储，废物热恢复和其他机会性热资源。多诺万被控概念化，驾驶和实施产品组合，以鼓励和使客户和合作伙伴投资于清洁的供暖和冷却系统，并促进纽约实现其减少温室气体目标和自我维持的市场的进步。此外，还实施教育，劳动力发展以及市场 /外展计划，以与公共，私人和学术机构合作的清洁供暖和冷却技术的可扩展增长。以前Donovan曾担任清洁供暖和冷却的总监，他领导了纽约州立努力开发支持高效清洁热技术，社区热能网络和热存储的市场的努力。在加入Nyerda之前，Donovan曾担任D. Gordon Consulting Inc.
nabarro和迁移monovacanci
多因素去除两个以上的碳原子（称为多重缺陷或多鉴定）可能会导致更大，更复杂的缺陷。在这方面，人们会期望观察到空缺的随机选择。因此，晶格周围的局部重排和形成一组随机的非甲状腺饰多边形。两个五角大龙和一个八角形出现在重建的双重空缺中，导致缺乏悬挂键[17]。可以通过现代的物理和化学方法来创建多个[18-21]。研究表明，比电子照射下的单变量比单元更容易形成[22]。计算表明，石墨烯和碳纳米管中Multivaccans形成的能量明显低于Monova-Cancies形成能量[23-26]。5555-6–7777缺陷的形成能在5-8-5和555–777之间（图4），约为6 eV，键长约为0.23 nm [27，28]。
创新材料探索人工智能增强应用
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入，材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力，人工智能增强材料是新一代材料，具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力，研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域：材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子，展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后，它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向，强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词：材料科学、人工智能、机器学习算法。
研究，开发与创新（RDI）
Lisa于2004年开始在戈尔韦大学（UG）任教，她在英国的ATU，Teagasc，Setu和Edge Hill University的St Angela's College Sligo担任了几个学术和研究职位。她在UG的政治学和社会学学院完成了博士学位，在此之前，Limerick大学的欧洲一体化硕士学位和UG的英语，政治和社会学研究学士学位。她是英国高等教育学院的高级研究员，拥有研究生文凭，学术实践的硕士学位和UG的爱尔兰文凭。社会研究方法学家，她是Trafady的WG5（研究方法）的共同领导，这是对跨国家庭的成本行动。她是爱尔兰社会学协会（SAI）的现任主席，也是RN 03欧洲社会学协会（ESA）的RN 03传记观点的董事会成员。
