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庇护心灵 - 西罗亚布道团的住房策略
执行摘要 2 背景 3 评估需求 8 优先人群： 8 优先人群：老年人（50 岁以上） 8 优先人群：需要紧急住房的人 9 优先人群：需要清醒康复住房的人 9 优先人群：失去照料的青少年 9 优先人群：土著妇女、女孩和 2-Spirit (IWG2S) 10 住房愿景：社区咨询与研究 10 建设社区 12 创造 YIMBY 环境 12 合作伙伴关系 12 开发和利用可持续方法 13 生活体验咨询委员会 (LEAC) 13 住房咨询委员会 (HAC) 13 物业管理 13 结束摘要 15 词汇表 16 住房优先最佳实践 17 住房类型 17
在产生筒仓的面粉中微生物污染和黄曲霉毒素（B1）的流行
简介小麦（面包小麦）（Triticum Aestivum L.）是世界贸易中主要的农产品之一，代表了人类和动物消费的主要要求。它必须满足日益增长的需求，随着世界人口的增加，到2050年达到90亿以上[1]，全球小麦的产量每年约为7.15亿吨，在玉米之后的消费中排名第二，在玉米中排名第二（每年10亿吨/每年），霉菌的增长是微生物杂物和储存过程中最常见的货物质量的最常见原因之一，它们可能会增加货物的差异，而货物的差异可能会造成货物的差异，而货物的差异可能会造成货物的差异，而又可能会造成货物的差异，而又可能会造成货物的差异，而又可能会造成货物的差异，而又可能会造成货物的损失，那么它们的差异是造成的，而货物的差异可能会造成货物的差异。感染并增加霉菌毒素的积累[2]。真菌是最重要的生物之一，因为首选酶在细胞之外。有许多研究表明，被称为霉菌毒素的二级代谢产物被认为是砂筒仓颗粒损伤的主要原因，可能导致中毒食物和动物饲料[3]。真菌霉菌毒素通过谷物中的购物中心传递到面粉中心。此过程将将霉菌毒素浓度水平提高到高于可接受的极限。[4]，黄曲霉毒素B1是最危险的肾上腺毒素类型之一，被认为是人类和动物的强癌[5]，真菌（例如，apergillus spp。，penicillium spp。fusarium spp。）和细菌（例如，沙门氏菌蜡状芽孢杆菌）污染了面粉，它们的产物可能引起许多疾病[6]。
战略性人工智能价值图分析可识别出对业务影响较大的领域，而非孤立的用例
人工智能 (AI) 和生成式人工智能 (GenAI) 技术有许多应用，可使各个领域的企业受益。这些应用可以增强消费者体验、提高效率、创造新的收入来源或降低成本。然而，许多企业难以发现其真正的潜力，不确定如何确定最有用、最可行的用例来实现其目标。战略性人工智能价值图分析的关键要求之一是确定高影响力的业务领域，而不是孤立的用例。我们将首先研究 Google DeepMind 关于人工智能 (AGI) 模型级别的论文 [1] 中提到的五种人工智能进化能力。如图 1 所示，这五种人工智能进化能力代表了从基本工具到完全自主代理的一系列智能辅助。了解这些能力对于将人工智能解决方案映射到特定的价值链活动非常重要。
交叉副作用，隐私保护和轻巧联合多模式系统，用于使用音频和脑电图
1 Chitkara大学工程技术学院，Chitkara University，Rajpura，140417，印度旁遮普邦； chetna1003cse.phd21@chitkara.edu.in（C.G. ）; vikas.khullar@gmail.com（v.k。） 2哈里亚纳邦中央大学工程与技术学院计算机科学与工程系，印度哈里亚纳邦Mahendergarh 123031； sushil.kumar@cuh.ac.in 3印度哈里亚纳邦库鲁克什特拉大学库鲁克什特拉大学工程与技术学院电子和通信工程系kirtisainiuiet@kuk.ac.ac.in 4计算机科学系，Yamunanagar，Yamunanagar的jyotiba Phule政府学院135133，印度哈里亚纳邦； baniwalritu@gmail.com 5计算机应用系，Chottu Ram工程技术学院爵士，Ch。 Charan Singh University，Meerut 250001，印度北方邦； rastogi.rashi4@gmail.com *通信：er.nitin29@ieee.org1 Chitkara大学工程技术学院，Chitkara University，Rajpura，140417，印度旁遮普邦； chetna1003cse.phd21@chitkara.edu.in（C.G.）; vikas.khullar@gmail.com（v.k。）2哈里亚纳邦中央大学工程与技术学院计算机科学与工程系，印度哈里亚纳邦Mahendergarh 123031； sushil.kumar@cuh.ac.in 3印度哈里亚纳邦库鲁克什特拉大学库鲁克什特拉大学工程与技术学院电子和通信工程系kirtisainiuiet@kuk.ac.ac.in 4计算机科学系，Yamunanagar，Yamunanagar的jyotiba Phule政府学院135133，印度哈里亚纳邦； baniwalritu@gmail.com 5计算机应用系，Chottu Ram工程技术学院爵士，Ch。Charan Singh University，Meerut 250001，印度北方邦； rastogi.rashi4@gmail.com *通信：er.nitin29@ieee.orgCharan Singh University，Meerut 250001，印度北方邦； rastogi.rashi4@gmail.com *通信：er.nitin29@ieee.org
孤立的话语：关于Twitter参与CRISPR在食品和农业中使用的长期研究
基因编辑技术正在成为农业发展的强大工具，激发了社会的希望和关注。要了解围绕CRISPR基因编辑在食品和农业中的作用的新兴论述和联盟，我们在一年的时间内（2021年）绘制了从讲英语的Twitter网络中出现的主要参与者和主题。科学参与者是辩论中最活跃，最佳网络的。他们促进了CRISPR基因编辑的积极形象，并积极努力加强网络。一个较小但同样不同的群体包括民间社会行为者，他们对技术表示怀疑，有时质疑科学家的主张，但没有引起科学家的反应。我们得出的结论是，在Twitter上围绕CRISPR在粮食和农业中的CRISPR主题形成的新兴话语联盟是孤立的，对比观点之间的相互作用有限。
Silo AI 利用 iTwin 平台为芬兰的水和区域供热系统运营商试行智能、数据驱动的资产优化服务
Silo AI 在芬兰为水和区域供热系统运营商试行智能数据驱动资产优化服务 利用 iTwin 平台将网络可视化工作量减少了 50%，从而改善了资产维护计划和能源效率 • Silo AI 为城市管道运营商开发并试行了一种智能数据驱动资产优化解决方案。 • 这项服务称为 Silo Flow，可以预测管道泄漏并确定区域供热系统的潜在冷却优势。 • 利用 iTwin 平台促进数据集成并提供整个管道网络的整体可视化。 • Silo Flow 将使客户网络的能源效率、性能和生产力提高几个百分点。 利用人工智能优化城市管道基础设施系统 作为北欧最大的私人人工智能 (AI) 实验室，Silo AI 开发可定制的、由 AI 驱动的解决方案和产品，实现城市基础设施、能源和物流的智能监控和预测。为了提高芬兰供水和区域供热网络的性能、可靠性和能源效率，Silo AI 发起了一个项目，为城市管道运营商开发一种智能、数据驱动的资产优化服务。Silo AI 业务开发主管 Harri Kaukovalta 表示：“很大一部分供水和区域供热网络即将到期，漏水不仅给网络运营商和社会带来了高昂的成本，也给管道网络客户带来了不适。”网络性能低下和泄漏增加了燃料消耗和水浪费，这不仅对商业不利，而且对环境也不利。Silo AI 与赫尔辛基环境服务局 HSY 和芬兰最大的电网运营商之一合作试行他们的解决方案，使这些系统运营商能够提供更可持续的能源服务，从而优化区域供热资产的性能并消除管道泄漏。Kaukovalta 说：“供热和供水的可靠性对人们有直接影响。”该系统优化服务名为 Silo Flow，可帮助预测网络故障并优先进行主动资产维护，以避免昂贵的维修和潜在的网络关闭，确保高效可靠的服务，同时最大限度地减少对环境的影响。分散的数据妨碍整体网络概览芬兰维护着超过 16,000 公里的区域供热管道。Kaukovalta 说：“尽管芬兰的区域供热系统维护得很好，但平均每 10 公里网络每年就会发生一次泄漏。”水网也是如此。Silo AI 试图利用人工智能和数据分析来查明容易发生泄漏的区域并优先进行管道维护改造。然而，管道优化和管道运行需要结合多种数据源和数据格式，从这些数据中分析出的数据和结果
低介电常数硅氧烷/碳硅烷杂化苯并环丁烯树脂复合材料的制备及性能
摘要：将苯并环丁烯改性倍半硅氧烷（BCB-POSS）和二乙烯基四甲基二硅氧烷-双苯并环丁烯（DVS-BCB）预聚物分别引入到由1-甲基-1-（4-苯并环丁烯基）硅环丁烷（4-MSCBBCB）和1-甲基-1-苯基硅环丁烷（1-MPSCB）聚合而成的含苯并环丁烯（BCB）单元的基质树脂P（4-MB-co-1-MP）中，制备出低介电常数（低k）硅氧烷/碳硅烷杂化苯并环丁烯树脂复合材料P（4-MB-co-1-MP）/BCB-POSS和P（4-MB-co-1-MP）/DVS-BCB。通过傅里叶变换红外光谱（FTIR）和差示扫描量热法（DSC）研究了复合材料的固化过程。利用阻抗分析仪和热重分析仪(TGA)研究了不同比例的BCB-POSS和DVS-BCB对复合材料介电性能和耐热性的影响。复合材料的热固化可以通过BCB-POSS或DVS-BCB的BCB四元环与P(4-MB-co-1-MP)的BCB四元环的开环聚合(ROP)进行。随着BCB-POSS比例增加至30%，P(4-MB-co-1-MP)/BCB-POSS复合材料的5%热失重温度(T 5% )明显升高，但由于POSS中引入了纳米孔，介电常数(k)降低。对于P(4-MB-co-1-MP)/DVS-BCB复合材料，随着DVS-BCB比例的增加，T 5%和k略有升高。以上结果表明，BCB-POSS 比传统填料具有优势，可同时提高热稳定性并降低 k。
用于长期电力存储的热能存储筒仓围护结构的隔热设计热分析
更大的可再生能源渗透率需要增加能源存储容量。需要长时储能 (LDES) 来平衡间歇性可再生能源供应与每日、每周甚至季节性的供应变化。在这些时间尺度上，传统的电化学电池变得不经济。固体颗粒热能存储 (TES) 是解决此问题的可行解决方案。固体颗粒可以达到比传统聚光太阳能 (CSP) TES 系统中使用的熔盐更高的温度 (> 1,100 ◦ C)。更高的温度可产生更高的功率循环热电转换效率。然而，在这些较高的温度下，更大的热损失和绝缘材料成本可能会抵消效率效益。在这项工作中，对能够储存 5.51 GWht 的全尺寸 3D 安全壳筒仓的绝缘设计进行了热分析，用于 LDES 用于电网电力。使用瞬态 FEA 方法模拟了提出的操作条件。经过 5 天（120 小时）的储存，在设计储存温度 1,200 ◦ C 下实现了 < 3% 的热能损失。考虑并满足了材料的热极限。还研究了存储系统性能对操作、气候和时间变化的敏感性。这些变化对系统的热效率影响很小，但对绝缘设计的其他方面确实具有重大影响。