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估计二氧化碳电位存储在空中...
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力，目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此，使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后，每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程，直到它们达到恒定的重量为止。接下来，应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后，进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外，进行了统计测试，以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平（高，中和低）存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明，三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外，可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
淀粉样蛋白纤维-UIO-66-NH2环境修复
有毒污染物（例如重金属和有机化合物）对人类健康产生有害影响，从而引发全球关注。1,2此外，气候变化的行星边界已经超过，并且正在对地球造成不可逆转的损害。3因此，已经引入了几种水纯化和CO 2捕获方法。4,5尽管这些技术既可靠又有效，但由于高能源需求和成本，它们是不可持续的。6因此，开发可持续和环保的技术至关重要。金属 - 有机框架（MOF）是高度多孔纳米结构，其中包括金属离子/簇和有机接头7具有特色特征，例如高孔隙率和表面积，多样性和灵活性。8这些特性使MOF能够在吸附，9气体捕获，10和分离，11以及环境修复方面具有较高的潜力。12个基于锆的MOF，UIO-66和UIO-66-NH 2具有较高的热液稳定性，13对水的应用有益。此外，UIO-66-NH 2中的氨基组允许CO 2吸附属性。14然而，直接应用粉末状MOF（例如由于脆弱和晶体结构引起的可加工性差），存在某些局限
有氧颗粒形成中的间隔充气影响...
在连续流动反应器中使用有氧颗粒物生物量的抽象家庭废水处理通常被认为比使用SBR时的性能差。因此，有必要改善反应堆设计的操作模式和操作模式。这项研究的目的是检查过度充气对颗粒有氧形成的影响及其在用人工底物处理废水方面的性能。Reaserach carried out with providing intermitten aeration variation (3 liters/minute; 2,55 cm/s) in periods of 2, 3, and 4 hours (HRT 6 hours; OLR 2.5 kg COD/m 3 .day; CH 3 COONa as a carbon source) in an Airlift reactor with continuous flow system (H/D 12.5 outside and 20 internal parts).在4小时内给出间断的曝气变化后，有氧颗粒状的形成更好，生物质相对稳定和紧凑。有氧颗粒状特性为85-88 mL/g； 32.95 cm/min; SVI值的1.87毫米和0.67分别为杂种，直径和纵横比。从变异中获得的有机，铵和硝酸盐的去除效率在另外两个变化中最高，为58.35％； 26.56％；有机，铵和硝酸盐的25.75％。测试了用于评估微生物性能的动力学模型是单体，孔托瓦模型，GRAU二阶和Stover-kincannon动力学模型。二阶Grau动力学模型更适合于追踪生物量在间隔曝气变化中使用的底物，关键字：空运反应堆，有氧颗粒状生物量，间歇性曝气
用于 GIS 集成的无人机
制定基于地理信息系统 (GIS) 的总体/发展规划是 AMRUT 下的重要改革之一。这项改革的目标是利用 GIS 为 AMRUT 计划下的所有城市制定总体规划，并开发通用的数字地理参考基础地图和土地利用图。然而，中小型城镇使用传统 GIS 技术制定总体规划的能力有限，因此，该部希望探索使用无人机 (UAV) 技术为这些城镇制定基于 GIS 的总体规划。为此，在印度测量总监的主持下成立了一个委员会，负责制定应用无人机技术为中小型城镇制定基于 GIS 的总体规划的设计和标准（参见 2018 年 9 月 26 日发布的命令号 K-14031/5/2016-AMRUT(CB)-Part(2)）。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
a-3d-知识基于 - 在大 - 上 - 韦尔 -
使用这些实践有助于促进产品生命周期阶段之间的平稳过渡。飞机中的电线织机通常由数千条电缆组成，通常使用计算机辅助设计（CAD）工作站手动用工程师手动用个人知识和如何通过结构路由电缆将电缆路由。必须满足许多必须满足的调控和功能设计规则（例如弯曲半径，电磁敏感性，支撑支架的放置，防止腐蚀和磨损的保护，电缆捆绑，电缆之间的交叉点，电缆发散之间的交汇处等）。路由过程是高度重复的，工程师之间的设计输出可能会有很大差异。电线设计通常与原理结构设计并行进行。整个设计过程的迭代性质是，结构性变化很容易发生，需要为任何受影响的电气电缆耗尽时要耗时。以类似的方式，飞机中的液压管和气管被手动路由，并由不同的设计规则支配。路由过程的重复，规则管理的性质使其成为应用基于知识系统的主要候选人。
德国鱼雷和微型潜艇用原电池的发展，
最初计划在 13 T 电池托盘中安装 40-50 个电池，这些电池可以做得很小，由于 Mg-C 电池具有高电流容量，现在足以提供动力。电池供电鱼雷中的第二个托盘的空间需要用于放置所需的硝酸和铬酸以及循环泵。铝板电池壳每个用于容纳两个碳电极和三个镁电极。然而，由于外壳盖中的电流引出困难，导致 1941 年 10 月初放弃了这种电池结构。决定根据伏打电堆原理制造 Mg-C 电池。TVA 制造了这种电池，其中直径为 400 毫米的圆盘堆叠在一个 pertinax 管上，该管同时用于承载电解质。均匀的
用于物理人体型操纵器合作的硬件式模拟器
摘要 - 本文介绍了与空中操纵器合作的硬件模拟器。模拟器为用户提供了适用于人冲水器交互活动的逼真的触觉反馈。测量硬件界面和Human/环境之间交换的力，并提供给动态模拟的空中操纵器。反过来，模拟的空中平台将其位置反馈到硬件，从而使人类能够感觉到并评估相互作用的效果。除了人冲洗操作器的合作外，模拟器还提供了发展和测试空中操纵中的自主控制策略。因此，对拟议系统的有效性以及两个案例研究进行了评估：一个协作任务，其中人类操作员将工具附加到机器人最终效用器和一个自动鸟分流器的安装任务。