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弱排放会计会破坏氢在全球脱碳中的作用
在我们的第一种情况下（图1），我们计算了美国墨西哥湾沿岸产生的蓝色氢的排放强度，并以氨向荷兰出口。图表1表明，根据3.38 kgco 2 Eq/kgh 2（附录A和B）的设定阈值，使用保守的假设，在欧盟中，来自欧洲墨西哥湾沿岸的出口产品不会以生命周期为基础，在欧盟的生命周期基础上符合资格，并使用保守的假设，用于上游甲烷泄漏，2 Zere甲烷泄漏，2 Zere-carbon运输率和85％的捕获率和85％的水分生产。准确地考虑上游甲烷泄漏值通常被低估了，尤其是在使用国家平均值时会增加生命周期排放强度值（图1和附录C中的C1）。同样，即使在氢生产节点处有100％的捕获率，蓝色氢在欧盟中也不有资格，因为在现实世界应用中所见（附录C中的表图C2），欧盟的较低碳的捕获率可能远低于85％。
石墨烯在改善热耗散和电性能中的作用
石墨烯是在二维蜂窝晶格中排列的单层碳原子，由于其出色的热和电性能，引起了人们的重大关注。其高热电导率（约5000 W/m·K）实现有效的散热，使其成为增强电子设备中热管理的理想材料。石墨烯有效地进行热的能力在各种应用中都利用，包括散布器，热界面材料和复合材料，改善了电子产品（例如处理器和LED）的性能和可靠性。除了其热益处外，石墨烯还具有非凡的电导率，电子迁移率达到200,000cm²/v·s。这种特殊的电导率是由于该材料的DELACALIGETINACTRAIGEDI-π电子和最小散射，从而显着增强了电子成分的性能。石墨烯用于导电油墨，晶体管，超级电容器和电池，推动柔性电子，高速晶体管和能量存储技术的进步。尽管有优势，但仍在大规模生产和将石墨烯集成到现有技术中的挑战。需要解决与生产成本，材料质量以及与其他物质兼容性相关的问题。正在进行的研究重点是改善合成技术和探索新的应用，并有望在各个行业中产生变革性的影响。简介石墨烯的优质热和电气性能可在热耗散和电子性能方面进行实质性改进，并可能扩大其应用并增强技术创新。
人工智能（AI）在生物技术制造中的作用
日期：2024摘要生物技术制造中人工智能（AI）的整合标志着该领域的变革性进步，为创新，效率和精确性提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在生物技术制造的各个方面的多面作用，包括药物发现和开发，过程优化，自动化和数据分析。AI驱动的预测建模和高通量筛查正在通过实现个性化医学并加速新疗法的发展来彻底改变药物的发现。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。 自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。 此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。 尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。 但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。总而言之，AI在生物技术制造业中具有变革性的潜力，在推动进步和创新的同时，为该行业最紧迫的挑战提供了解决方案。随着技术的不断发展，AI与生物技术之间的共生关系可能会产生新的突破，最终增强了生物技术过程和产品的疗效和效率。
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
MIST AI 应用程序（管理员角色）
Mist AI 应用程序可在 Play Store 和 App Store 下载。此应用程序与以下设备兼容：● 操作系统版本 10 或更高版本的 iPhone、iPod 和 iPad。● 操作系统版本 6.0 或更高版本的 Android 手机和平板电脑。要下载该应用程序，请导航到设备上的 App store 或 Play store，然后搜索“MistAI”。下载并安装后，单击打开或 MistAI 图标即可开始使用移动应用程序。
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造（AM）技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型，概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法，通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明，采用3D打印技术可以在定制，响应能力，创新，环境可持续性，成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域，强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议，以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献，阐明了对供应链的影响，并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型：研究论文。1。关键字：添加剂制造；供应链；假体；假肢供应链； 3D打印；约旦。简介高级技术，例如增材制造（AM），人工智能（AI），物联网（IoT）和供应链中的区块链，可节省成本，优化的物流，提高的准确性以及利益相关者之间的信任，从而提高竞争优势和客户满意度（Younis等，2024）。近年来，与其他先进的制造技术相比，AM已成为一种出色的技术，在定制，材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am，通常称为3D打印，是一个革命性的过程，它逐层构造对象，从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时（Kunovjanek等，2022）。AM由于其多功能性，成本效益和产生复杂几何形状的能力，因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中，AM用于轻质和耐用的飞机组件，降低了燃油消耗和维护成本（Ishfaq等，2022）。在汽车制造中，AM可以快速原型制作，定制和生产材料废物减少的零件（Vasco，2021年）。此外，在消费品行业中，AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产（Kunovjanek等，2022）。
人工智能在服务台中的作用
[1] V. Komandla，“制定清晰的路径：利用工具和软件实现有效的路线图可视化。”[2] V. Komandla，“通过持续反馈集成增强产品开发‘Vineela Komandla’。”[3] V. Komandla，“增强金融科技的安全性和欺诈预防：安全在线开户的综合策略。”[4] V. Komandla，“增强安全性和增长：评估金融科技公司的密码保险库解决方案。”[5] V. Komandla，“战略功能优先级：通过以用户为中心的路线图实现价值最大化。”[6] V. Komandla，“转变金融互动：移动银行应用程序设计和功能的最佳实践，以提高用户参与度和满意度。”[7] V. KOMANDLA，“克服金融科技在线开户的合规挑战”，教育研究（IJMCER），vol.1，no.5，页01-09，2017。
人工智能在非洲教育系统中的作用...
9 Vollan Okoth Ochieng 和 Moses Waithanji Ngware，《COVID-19 疫情期间教育技术的采用：肯尼亚边缘化和弱势学习者群体的经历》（2023 年）32 国际教育改革杂志 464 于 2024 年 1 月 2 日访问。
氢在罗马尼亚低碳经济中的作用：
• 清洁氢能在罗马尼亚工业和交通运输部门脱碳过程中发挥关键作用，由于拥有大量可再生能源，其生产潜力巨大。 • 罗马尼亚战略文件中估计的国内可再生氢需求在 160,000 至 214,000 吨/年之间。 • ADP 模型的结果显示，如果罗马尼亚要实现其长期气候中和战略 (LTS) 中规定的排放目标，到 2050 年，这一需求将增加到 667,000 吨/年。 • ADP 模型表明，为了实现具有成本效益的脱碳，清洁氢最好用于工业（特别是炼钢）和交通运输，而不是供暖和制冷或发电。 • 根据该模型，清洁氢也可能是生产合成燃料的关键前体。 • 罗马尼亚可能成为氢气出口国，拥有高达 4 GW 的跨境管道容量，可出口到其他欧洲国家。 • 为了在罗马尼亚启动清洁氢经济，需要制定连贯的国家政策，优先考虑工业和交通领域的氢气，以及增加可再生电力容量和建设氢气运输基础设施的明确计划。