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休斯顿壳牌技术中心
为了支持安全领域的这一关键变革，壳牌公司开始改变其对安全的思考和处理方式。过去，壳牌公司将其安全目标定义为“零目标”，即消除所有人员伤害、泄漏和事故后果。每年，壳牌公司投入大量时间和资源来消除所有事故，包括任何伤害事件，但每年仍有人员死亡。为什么？主要原因之一是壳牌公司无法发现高潜在 SIF 事件，也无法在这些事故发生之前采取纠正措施。它无法发现导致 SIF 事件的漏洞，因为它太忙于调查所有事情。此外，任何事故的发生都会带来负面耻辱感，这对零目标安全指标产生了影响。随着学习者心态、人类表现和心理安全等新概念的引入 [参考文献 1]——创造一个让人们感到受到尊重和支持的环境，让他们提出自己的想法和意见——壳牌公司的新目标和重点显然是提高其消除 SIF 事件的能力。
资产管理外壳（AAS）行动-IDTA
IE平台 /工业信息中心（IIH）在工业信息中心（IIH）中，所有信息都汇总在一起，并通过标准化接口提供。总体而言，这有助于改善您的数据管理，并促进将来的植物和机器集成到现有结构中。我们证明了IIH作为AAS存储库的用法，可以用作用例的核心，例如资产管理，与PLC的数据连接，通过OPC UA进行数据合并，使用自动生成的语义数据模型，本地创建资产模型及其与Sennelye - Sennelye - 预测维护软件的同步。
可可豆壳作为酸性培养基抑制剂的电化学和经济评估
通过电化学技术和重量测量结果研究了可可豆壳粉（CBSP）对SAE 1008碳钢的抑制作用。傅立叶变换红外光谱（FTIR）和扫描电子显微镜（SEM）用于化学和形态表征。重量表和EIS结果表明，腐蚀速率随抑制剂浓度的增加而降低，在1.77 g L -1抑制剂中达到97.92％的最大值（最高浓度研究）。即使在最低浓度（0.44 g l -1）也观察到良好的腐蚀抑制效率（96.03％）。极化曲线表明CBSP充当混合类型抑制剂。抑制性分子吸附遵循Langmuir等温模型。抑制剂经济评估表明，CBSP的使用比传统抑制剂便宜48-616倍。结果表明，CBSP是碳钢的有效腐蚀抑制剂，其生产在财务上具有吸引力。
Mesogan：生成神经反射率壳
摘要我们介绍了Mesogan，这是一种生成3D神经纹理的模型。通过结合生成对抗网络（stylegan）和体积神经场渲染的优势，这种新的图形原始形式代表了中尺度的出现。原始性可以用作神经反射率壳的表面；表面上方的薄体积层，其外观参数由神经网络定义。为了构建神经外壳，我们首先使用带有仔细随机傅立叶特征的stylegan生成2D特征纹理，以支持任意尺寸的纹理而无需重复伪影。我们以学习的高度功能增强了2D功能纹理，这有助于神经场渲染器从2D纹理产生体积参数。为了促进过滤，并在当前硬件的内存约束中启用端到端培训，我们使用了层次结构纹理方法，并将模型训练在3D中尺度结构的多尺度合成数据集上。我们提出了一种在艺术参数上调节Mesogan的可能方法（例如，纤维长度，链的密度，照明方向），并演示并讨论整合基于物理的渲染器。
等离子增强的NIR -II下调荧光超过1500 nm，距离核 - 壳 - 壳灯笼纳米颗粒
本文报告了NAGDF 4：YB，ER，CE@NAGDF 4：YB，ND@NAGDF 4 Core-Shell-Shell-Shell downversion纳米粒子（CSS-DCNPS）在近红外第二个生物窗口（NIR-II：1000-1700 nm）中的光（csss-dcnps）报道。Through a precisely controlled plasmonic metallic nanostructure, fluorescence from Yb 3 + induced 1000 nm emission, Nd 3 + induced 1060 nm emission, and Er 3 + induced 1527 nm emission are enhanced 1.6-fold, 1.7-fold, and 2.2-fold, respectively, under an 808 nm laser excitation for the CSS-DCNPs coupled with a gold在980 nm激光激发下，ER 3 +诱导的ER 3 +诱导的1527 nm发射的孔CAP纳米架（Au-HCNA）的增强量可提高6倍。为了深入了解增强机制，通过FDTD模拟和寿命测量结果研究了ER 3 +诱导的NIR-II在1550 nm下的ER 3 +诱导的NIR-II排放的调节，这表明观察到的散热增强可归因于增强的激发和增强的辐射式差异的组合。
谢尔哈伯机场 | 新南威尔士州规划部
区域交通规划认识到，具有区域重要性的（住宅）增长区和中心将为离家较近的就业创造更多需求。此外，该计划还认识到，激活具有区域重要性的就业用地/区域（如机场区）将为一系列就业领域不断增长的人口提供新的就业岗位和服务，从而影响未来 20 年该地区的本地出行行为和需求。
对贝类中人类致病微生物的监测的全面综述
摘要：Bivalve Molluscan壳的鱼被消耗了几个世纪。作为过滤器，它们可能会自然或通过排放人或动物污水来生物累积的一些微生物。尽管制定了法规，以避免壳鱼中的微生物污染，但仍会发生人类暴发。提供了概述显示它们对疾病的影响后，该评论的目的是强调在壳细菌中检测到的细菌或肠道病毒的多样性，包括新兴的病原体。在对可用方法及其局限性的批判性讨论之后，我们使用基因组学预测病原体的出现的技术发展的兴趣。在接下来的几年中，需要进行进一步的研究，并需要开发方法，以设计监视的未来并帮助风险评估研究，并最终目的是保护消费者并增强双壳软体动物壳的微生物安全性作为健康食品。
人工智能和玛丽雪莱的弗兰肯斯坦
在不断发展的技术领域中，人工智能 (AI) 已成为一股革命性力量，继续影响着我们生活的各个方面。从改变行业到重新定义我们与机器的互动方式，人工智能的广泛影响力已经吸引了现代社会的集体想象力。然而，当我们惊叹于人工智能的神奇能力时，停下来思考创造智能机器的伦理和道德影响变得至关重要。玛丽·雪莱的巨著《弗兰肯斯坦》出版于近两个世纪前，仍然是一个经久不衰的警世故事，讲述了不受约束的野心所带来的危险以及扮演上帝的后果。维克多·弗兰肯斯坦不懈追求创造生命，却被他创造的不可预见的恐怖所困扰的故事，在几代人中引起了共鸣。这个关于傲慢、道德困境以及创造者和创造物之间错综复杂的关系的故事继续超越时间，在当代关于人工智能及其潜在影响的讨论中引起了强烈的共鸣。这篇研究文章致力于深入探讨人工智能与“弗兰肯斯坦”之间的相似之处，揭示人工智能开发者、政策制定者和整个社会面临的深刻道德困境。通过借鉴雪莱经典故事中的警示性教训，我们旨在提取永恒的智慧，指导我们负责任和人道地开发人工智能技术。虽然人工智能有可能积极地改变我们的生活，但维克多·弗兰肯斯坦失误的黑暗回声提醒我们，需要建立道德框架和跨学科合作，以确保人工智能仍然是一股强大的力量。关键词-人工智能、人工智能、玛丽·雪莱、弗兰肯斯坦、创造、道德、责任、伦理、人工智能发展、人性化、问责制、求知欲。
激发态量子求解器的两种算法-Iopenshell
摘要：近期量子设备有望彻底改变量子化学，但是使用当前嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的模拟由于其对错误的敏感性很高，因此不实用。这激发了NISQ算法的设计，利用经典和量子资源。虽然有几个发展显示了地面模拟的有希望的结果，但将算法扩展到激发态仍然具有挑战性。本文介绍了受戴维森算法启发的两种具有成本效益的激发算法。我们将Davidson方法实施到量子自符合方程式统一耦合群集（Q-SC-EOM- UCC）兴奋状态方法适用于量子硬件。讨论，实施和测试了产生所需激发态的电路策略。通过模拟H 2，H 4，LIH和H 2 O分子的模拟，我们证明了所提出的算法（Q-SC-SC-EOM-UCC/Davidson及其变异变体）的性能和准确性。与古典戴维森方案类似，Q-SC-EOM-UCC/Davidson算法能够瞄准所需特征的少数激发态。
电弧增材制造在半圆柱壳几何强化中的模拟
摘要：电弧增材制造 (WAAM) 是一种基于气体保护金属电弧焊的增材制造工艺。它允许通过控制焊珠的沉积和堆叠来制造大体积金属部件。除了近净成形的金属部件制造外，WAAM 还应用于结构部件（例如壳体几何形状）的局部加固。然而，此过程可能会导致不希望的热诱导变形。在这项工作中，通过实验和瞬态热机械有限元模拟研究了半圆柱壳体几何形状的 WAAM 加固引起的变形。在实验中，将焊珠施加到样品上，同时使用热电偶测量其热历史。使用位移传感器记录正在发生的变形。实验数据用于校准和验证模拟。使用经过验证的模型，可以预测样品的温度场和变形。随后，使用模拟来评估不同的沉积模式和壳体厚度与由此产生的部件变形之间的关系。调查显示，壳体厚度与变形之间存在非线性关系。此外，焊道的方向和顺序对变形的形成有显著影响。然而，这些影响随着壳体厚度的增加而减弱。