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共轭聚合物的两亲性侧链优化掺杂剂的位置，朝着有效的N型有机热电学
聚合物也已成为有机热电学的潜在候选物，[7,8]有可能提供柔性，大面积和低成本的能源产生或加热 - 可吸引人的应用，例如，可穿戴能量收获，目前是传统的脆性和通常的毒性或稀有毒性或稀有层次的材料，这些材料目前是不可能的。ther- moelectric材料通过优异ZT = S2σT /κ的无量纲数进行评估，其中S，σ，T和κ分别代表塞贝克系数，电气有效性，绝对温度和热电导率。大多数连接的聚合物的特征是低κ值，从本质上有助于高ZT。通过P型共轭聚合物（例如ZT> 0.25）（PEDOT）（PEDOT）（pEDOT）等最广泛的热电研究证实了这一点。[9,10] P型和N型热电材料的性能应在任何实际应用之前彼此配对。ever，基于N型共轭聚合物的热电设备在功率因数方面仍然远低于其P型对应物（s2σ）。[11,12]因此，有效的发展
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
优化的MACHEREY-NAGEL NUCLEOSPIN组织用于环境DNA提取的方案
摘自Nucleospin手册：使用Nucleospin Tissue套件时，穿着合适的防护服（例如，实验室外套，一次性手套和保护性护目镜）。有关更多信息，请咨询适当的材料安全数据表（MSDS在线可在http://www.mn-net.com/msds上在线提供）。谨慎：缓冲液B3中的盐烷盐酸盐和缓冲液BW与Bleach结合使用时会形成高反应性化合物！因此，请勿将漂白剂或酸性溶液直接添加到样品制备废物中。尚未对残留的感染材料进行测试，尚未测试用Nucleospin组织试剂盒产生的废物。由于强烈的裂解缓冲液和蛋白酶K处理，用残留的传染性物质对液体废物的污染极不可能，但不能完全排除。因此，必须将液体废物视为传染性，应根据当地安全法规处理和丢弃。
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
透明物流的区块链优化供应链可追溯性系统
区块链技术提高效率，可追溯性和透明度的潜力使其在供应链管理中越来越受欢迎。这项工作调查了区块链优化供应链可追溯性系统在透明物流中的应用。该研究的主要目标是建立和评估适合当代供应链需求的区块链的可追溯性系统，评估其对供应链效率和透明度的影响，并发现对相关方的重大政策影响。该过程需要彻底分析有关供应链管理，区块链技术，可追溯性系统，学术出版物和行业报告的知识体系。重大发现强调了提高的可追溯性，实时监控，透明度和支持区块链的合规性执行的优势。但是，必须仔细考虑实施问题，包括数据隐私，技术复杂性和法律合规性。政策后果包括对解决这些问题的标准，合作努力和监管框架的要求，并鼓励在供应链管理中适当采用和应用区块链技术。在当今链接和全球化的世界中介绍，供应链对于从生产商到最终客户的有效流动至关重要。传统的供应链系统经常需要帮助，以效率，可追溯性和开放性。有兴趣使用区块链技术来改善供应链管理并解决这些问题的人有兴趣。这些困难最终可能会造成盗窃，延误和伪造等问题，从而损害客户的信心和市场的完整性。区块链是一个分布式分类帐系统，最初是作为
优化的自适应MPC用于自动驾驶汽车的横向控制
摘要 - 自治车辆是解决大多数运输问题的解决方案，例如安全性，舒适性和效率。转向控制是实现自动驾驶的主要重要任务之一。模型预测控制（MPC）是该任务的效果控制器之一，因为其最佳性能和处理约束的能力。本文提出了用于路径跟踪任务的自适应MPC控制器（AMPC），并提出了一种改进的PSO算法，以优化AMPC参数。使用查找表方法在线实现参数改编。通过模拟评估了提出的AMPC性能，并将其与经典的MPC和Pure Pursuit控制器进行了比较。索引项 - 自主车，优化，模型预控制，自适应控制，粒子群优化。
单介质温跃层储罐中稳定热分层的优化流量分配器：数值和实验研究
符合可持续发展目标的能源转型要求在大多数能源需求领域迅速采用可再生能源 [1,2] 。热能存储 (TES) 具有在发电、工业和建筑等不同领域实现可再生能源高份额的巨大潜力 [3,4] 。TES 的优势特性包括可变的存储容量和持续时间、灵活的供需脱钩、灵活的集成方式 [5] 和生命周期优势，引起了各个能源市场的特别关注。根据 IRENA 的符合《巴黎协定》的能源转型情景 [6] ，预计未来 10 年安装的 TES 容量将增加三倍，从 2019 年的 234 GWh 增加到 2030 年的至少 800 GWh。
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
优化的质粒式骨架可有效RAAV制造
重组腺相关病毒（RAAV）是用于传递遗传信息的最深入研究和最广泛使用的载体之一。但是，将遗传货物向受体细胞有效地转移需要高矢量剂量。质粒DNA（pDNA）是用于制造Raav的关键原料。可以生产的病毒滴度取决于辅助，包装和转移质粒转染的细胞数量以及其生物学活性。因此，对优化质粒的高级疗法需求的开发和应用表现出较高的生物学活性，可以以高质量和数量生产。这些原材料的可用性和负担能力反过来要求高性能生产过程，这些过程的特征是高产品滴度，质粒DNA纯度和可伸缩性。这些特征受到靶质粒的特定序列的影响，尤其是那些对RAAV功能至关重要的序列。Wacker开发了一个专有的饲料批次工艺，该过程最佳地支持了质膜菌株的生长，并允许最佳的质粒复制。此过程允许在高特异性滴度和高纯度下进行可扩展的质粒DNA（包括关键的RAAV制造原材料）的可扩展生产和隔离。使用此过程，我们开发了特定的DNA序列，从而进一步提高了靶质粒的生产率，从而降低了制造成本。并行，我们筛选替代质粒结构，以提高其转染效率和包装细胞系中的生物学活性。结合了由此产生的技术，我们开发了专有质粒，可以进一步促进RAAV制造。具有其生产力，灵活性和可扩展性，Plasmitec®制造平台提供了高质量且负担得起的原材料，因此是开发和应用高级疗法的宝贵促进者。
DassaultSystèmes和Volkswagen Group实施了3DExperience平台，以优化车辆开发
VELIZY-VILLACOUBLAY, France — February 4, 2025 — Dassault Systèmes (Euronext Paris: FR0014003TT8, DSY.PA) and Volkswagen Group today announced a long-term partnership to advance Volkswagen Group's digital infrastructure for state-of-the-art vehicle development by implementing Dassault Systèmes' 3DEXPERIENCE platform.大众集团已选择云上的3Dexperience平台作为主要的工程和制造平台。大众，奥迪和保时捷品牌的工程师，设计师和其他专业人士将使用虚拟双胞胎来简化车辆的开发。这将使团队能够在物理生产开始之前在合作的虚拟环境中模拟，测试和完善车辆开发的各个方面，同时确保遵守全球法规和可持续性标准。“我们正在推进下一代IT系统景观的发展，并决定与DassaultSystèmes合作标志着一个重要的里程碑，” Volkswagen Group的董事会成员Hauke Stars表示。“构建了一致的数据流和AI解决方案，我们正在为开发和工厂计划中的团队创造真正的技术飞跃。同时，我们通过简化系统的复杂性并利用虚拟双胞胎来可持续降低成本和加速过程。” DassaultSystèmes首席执行官Pascal Daloz说：“在生成经济的背景下，行业的发展是令人信服的汽车公司，可以做出变革性的决定，将车辆体验推向新的高度。”“在植根于创新和信任的四十年的合作伙伴关系之后，我们现在将与大众集团一起以3DExperience平台为核心。我们的AI驱动的虚拟双胞胎以及云的强度和弹性将统一Volkswagen Group的硬件和软件创新，并释放知识和专业知识，以加速其软件驱动的转换。”大众集团将依靠基于3Dexperience平台的四个DassaultSystèmes行业解决方案经验：“全球模块化体系结构”，“智能，安全和连接”，“有效的多能量平台”和“ target车辆启动”。