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合成训练环境
设备将被整合到下一代的光学和武器中，允许士兵训练，重新启动和使用相同的设备进行战斗。护目镜传感器将采用IVA，并带有抬头显示屏，利用增强现实来识别潜在目标，找到范围并启用合成训练。ivas可以链接到无人机，并远程查看各种射击者的武器景点，包括热和夜视摄像机，可实现低风险，快速目标。传感器跟踪心脏和呼吸率，也可以检测脑震荡。32培训会感到真实，引用恐惧和fa tigue。33它还将追踪友好的力量，减少友好的火力。原型的用途是用途广泛，就像检查温度以对抗Covid-19的扩散。34 Ste兼容的光学功能还将增强智能，侦察和监视（ISR），收集数据和映射地形。签名计划包括：下一代小队武器，夜视镜和自适应士兵建筑。
合成机器人大脑
有人提出IIOT或数字化转型的话题时，通常引用的统计数据（70％的计划都无法交付），不可避免地会出现。扮演的因素中脱颖而出的数字包括过度雄心勃勃的举措，实施了错误的技术（例如不扩展，试图成为无所不能的，需要太多的时间/金钱），或者只是缺少一开始就缺乏明确定义的目标。这些是常见的交易杀手，但是没有足够的关注的人比技术问题更像是一个人：人们通常不喜欢改变事物的运作方式。我的印象是，在企业中，实际上只有一个小组喜欢像IIOT这样的新方法和工程师。本质上，他们热爱数据，努力提高效率，而无非是智力挑战。留下一个棘手的难题，例如数字化转换或散落的Rubic Cube，并查看会发生什么。就像一个带有生皮骨头的罗威纳舞者一样，他们会抓紧它的下巴，将其伸到角落并咀嚼它，直到生病。他们还弥合了无人区的土地，在地毯的董事会和上层管理层和混凝土生产和维护大厅之间。问题是，在中间，责任落在了他们的cajole上，该组织的其他层的反应可能从怀疑到公开敌对。为了解决这个问题，剑桥对总部的作者（担任Pepperl+Fuchs Canada的IIOT Market Specialsts）建议建立一个由来自所有部门的接收者组成的IIOT团队。说“数字化转型”和管理层听到“盈利损失”，它听到“网络威胁”，而商店的地板听到了“我们必须做的另一件事不是生产产品。”在他最近出版的书《现实神话：利用工业4.0的制造业成功的力量》中，杰森·比恩（Jason Bean）阐明了他在30年的自动化中所视为成功的关键。他还强调了讲故事的重要性。也就是说，以某种方式构建任务会激发他人，了解数字化转型将如何简化其领域并提供信息和工具来解决自己的问题。在一天结束时，数字化转型归结为收集，混合和分析正式的孤岛OT，IT，调度和财务数据，以实现从预测性维护到数字供应链的功能。为此，“删除”该数据的人是任何数字转换的至关重要的第一步。
合成大脑图像
Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：
合成洗涤剂的分析
在过去的二十年中，市场上出现了各种各样的合成材料，以使肥皂从独特的位置作为一种数千年的清洁剂的独特位置取代。引入了新型的洗涤剂类型，并且由于该主题仍处于通量状态，因此很难对其分析方面进行平衡的评论。因此，这篇综述是不平衡的，因为只有对快速发展或分析性的快速发展（例如，两性溶解和某些非离子表面活性剂）进行了简短处理。为了提高审查的有用性，采用了一种关键的方法，这可能引入了一些进一步的偏见，以强调我最熟悉的主题。此外，应该指出的是，注意力集中在表面活性剂（表面活性剂）上，具有一定的亲水性 - 疏水平衡，使其可作为洗涤剂有用。表面活性剂具有较大的疏水基团（包括不溶于水的表面活性剂）被认为是乳化剂而不是洗涤剂，并且大多数分子中有一个以上亲水基团的大多数是典型的润湿剂，并且同样被进一步考虑。通过将评论局限于清洁剂，狭义地定义为清洁剂，可以更详细地处理某些方面。没有尝试完整覆盖文献，读者被称为最近的参考书目1，尽管令人遗憾的是，这是如此不好的索引。这种洗涤剂中可能存在的化合物是 -然而，在本插曲部分中适当提到了其他最近的评论2ys J4。美国测试材料协会将一种清洁剂定义为RRA的构图，“这是对本次评论的基础，而家庭喷雾剂粉的主题较狭窄，已被用作中心主题。
合成与系统生物技术
药物输送系统 (DDS) 的发展已导致用于治疗和检测各种疾病的疗法越来越有效。DDS 使用一系列由聚合物或无机材料（例如胶束、金属和聚合物纳米颗粒）制成的纳米级输送平台，但它们的不同化学成分会改变其大小、形状或结构，而这些结构本身就很复杂。基因编码的蛋白质纳米笼是非常有前途的 DDS 候选物，因为它们具有模块化组成、易于在各种宿主中重组生产、可控制货物分子的组装和装载以及可生物降解性。天然存在的纳米隔室的一个例子是包囊蛋白，这是最近发现的细菌细胞器，已被证明可以重新编程为纳米生物反应器和疫苗候选物。在这里，我们报告了基于海栖热袍菌包囊蛋白的靶向 DDS 平台的设计和应用，该平台经过重新编程以在外表面显示一种称为设计锚蛋白重复蛋白 (DARPin) 的抗体模拟蛋白并封装细胞毒性有效载荷。本研究选择的 DARPin9.29 可特异性结合乳腺癌细胞上的人表皮生长因子受体 2 (HER2)，体外细胞培养模型已证明这一点。通过将封装蛋白-DARPin9.29 融合蛋白与工程黄素结合蛋白微型单线态氧发生器 (MiniSOG) 从大肠杆菌中的单个质粒共表达，可在体内一步组装基于封装蛋白的 DDS。纯化的封装蛋白-DARPin_miniSOG 纳米隔室可特异性结合 HER2 阳性乳腺癌细胞并引发细胞凋亡，表明该系统具有功能性和特异性。DDS 是模块化的，可以利用 DARPin 筛选库形成多受体靶向系统的基础，允许使用具有已知特异性的新 DARPin，并通过封装蛋白货物装载机制已证实的灵活性，允许选择所需的货物蛋白。
氢和合成燃料
在气候危机时期，能源部门的治理至关重要，欧盟成员国需要支持以确保从正在持续的新冠疫情中实现经济复苏 (EASAC, 2020a)。因此，特别值得欢迎的是，根据欧盟关于能源联盟和气候行动治理的规定 (EU, 2018a)，欧盟氢能战略认识到需要与成员国的国家氢能战略进行协调，因为这将最大限度地为整个欧盟提供机会，使其受益于可再生能源的多样性和成员国之间不断发展的氢能市场 (EWK, 2020)。欧盟目前的氢能市场将发生变化和发展，因为包括氨生产在内的化学过程必须脱碳，而且随着化石燃料的使用逐步淘汰，炼油需求将下降。与此同时，预计将出现可再生和低碳氢能2的新市场，特别是在炼钢、长途运输和能源系统领域 (EASAC, 2019a)。在这方面，与欧盟氢能和能源系统一体化战略中的循环经济的联系也很重要（EASAC，2016）。
钴合成金属.pdf
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合成阿片类药物的准备
Nitazenes是有效的合成阿片类药物（衍生自2-苯乙烯苯二甲唑唑），它们是在美国和欧洲药物市场上新出现的，但在1950年代中期首次通过尝试生产更好，更安全的阿片类镇痛药[2]。Nitazenes是µ-阿片受体激动剂，其作用与其他µ-阿片受体激动剂相当，例如吗啡，羟考酮，海洛因等。[3]。Nitazene家族由许多类似物组成，可能会添加更多类似物。为了将带来的风险进行上下文，这些化合物的镇痛效力水平高几个数量级，高于吗啡[2]。许多人至少像芬太尼一样有效，有些更有效。2019年在欧洲药物市场上鉴定出的第一个硝酸阿片类药物是异戊烷。这是由欧盟药物局（EMCDDA）评估的风险，该风险是基于对其传播和威胁生命中毒的潜力的担忧。截至2023年12月22日，EMCDDA已正式通知了16个自2019年以来在欧洲药物市场上发现的Nitazenes [4]。