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实施基于KAFKA的体系结构，以进行电池电池生产中的有效设备通信
使用电动汽车作为燃烧发动机的替代方案，对锂离子电池的新制造技术的需求不断增长。在这种情况下，Fraunhofer FFB研究所启动了实验室基础研究电池生产的构建。为了有效地研究制造过程，需要一个高度数字化的环境，使研究人员可以访问与过程相关的数据。工厂具有由各种软件组成的信息技术体系结构，无论是外包还是内部开发，它们不本质地支持它们之间的通信。这创造了能够连接这些系统的灵活通信体系结构的需求。该建议涉及通过可编程连接器访问的Publish-Subscribe类型的中央事件分布平台的应用。对现有解决方案的分析导致了Redpanda通信平台的选择，而对于开发的连接，Redpanda Connect的使用，为不同的通信技术提供了灵活性。接下来，将系统集成建模并应用于工厂的系统之一。通信和部署体系结构的建模遵循统一的建模语言标准，并使用Docker对应用程序进行了容器。该解决方案导致工厂分析过程的自动化有了显着改善，从而使研究人员能够以提高效率和准确性进行活动。此外，它证明了将应用到其他工厂系统的可行性，从而实现了制造环境集成和数字化的目标。通过这种集成，工厂不仅可以增强系统之间的信息交换，而且还提供了更敏捷和透明的工作流程。
3D多围绕架构材料-Chiara daraio
构建材料从其内部结构元素的几何布置中得出其性能。他们的设计依赖于连续的成员网络来控制大块的全球机械行为。在这项研究中，我们引入了一类材料，这些材料由离散的串联环或三维网络中的笼子颗粒组成，形成了多重型构建材料（PAMS）。我们提出了一个通用设计框架，将任意晶体网络转化为粒子串联和几何形状。响应小的外部载荷，PAM的行为就像非牛顿流体一样，显示出剪切粉状和剪切厚的响应，可以通过其融合拓扑控制。在较大的菌株下，PAM的行为像晶格和泡沫一样，具有非线性应力 - 应变关系。在Mictoscale，我们证明PAM可以响应于应用的静电电荷而改变其形状。PAM的独特特性为开发刺激反应材料，能量吸收系统和变形体系结构的路径铺平了道路。p
使用Caenorhabditis elegans
对监管机构负责评估风险的许多化学物质中很少有人对发育神经毒性（DNT）进行了仔细的测试。为加快测试工作以及减少脊椎动物的使用，付出了巨大的努力，致力于替代实验室模型进行测试。DNT的主要机制是由于神经发育过程中化学暴露而改变的神经元结构。Caenorhabditis秀丽隐杆线虫是神经生物学家和发育生物学家广泛研究的线虫，在较小程度上由神经毒理学家进行了研究。秀丽隐杆线虫中神经系统的发育轨迹很容易可视化，通常完全不变并且完全映射。因此，我们假设秀丽隐杆线虫可能是一个强大的体内模型，以测试化学物质，以改变神经元结构的发育模式。为了测试这是否可能是真的，我们开发了一种新型的秀丽隐杆线虫DNT测试范式，其中包括整个发育中的暴露，检查所有主要神经递质神经元类型以进行建筑改变，并测试针对多巴胺能，胆碱能和谷氨酸氨酸性功能的行为。我们使用这种范式来表征早期暴露于发育神经毒性铅，镉和苯并（A）pyrene（BAP）对多巴胺能，胆碱能和谷氨酸氨基氨基氨基氨基甲基体系结构的影响。我们还评估了暴露是否会改变神经元规范，这是通过表达特定神经递质诊断的表达来评估的。我们尚未确定我们检查的神经元明显的神经递质类型发生的情况，但许多神经元形态发生了变化。我们还发现，在秀丽隐杆线虫中，神经元特异性的行为是针对人群中期的秀丽隐杆菌中的，在早期阶段的形态神经退行性变化。功能变化与我们观察到的神经元类型的形态变化一致。我们确定了与哺乳动物DNT文献中报道的变化一致的变化，从而加强了秀丽隐杆线虫作为DNT模型的案例，并进行了新的观察结果，应在以后的研究中进行跟进。
通过基于挤出的3D打印来开发地球聚合物轻量级体系结构
对CO 2排放的缓解一直是近几十年来的主要社会问题，而后燃烧后CO 2是研究界提出的有效策略。分层多孔地球聚合物整体使用基于挤出的3D打印来制造CO 2捕获。首先使用碱性激活剂和增塑剂制定基于高岭土的粘弹性糊，并且观察到粘度随时间增加。第二，使用不同的后处理条件（如热固化，热液固化和高温热处理及其物理机械特性和CO 2 Adsorptive）对3D打印的多孔整体进行处理。热固化和加热的样品表现出无定形相，而在水热处理的样品中观察到了沸石相。印刷并随后进行热处理的机械稳定样品显示出比传统铸造的地球聚合物（0.66 mmol/g）明显更高的CO 2吸附（1.22 mmol/g）。将3D打印与地球聚合物技术相结合可以为CO 2捕获提供可持续的方法设计和结构吸附剂。
该协会为推进景观建筑提供了基础
为会员提供折扣或免费活动。美国建筑师研究所（AIA）o美国伊利诺伊州计划协会（APA-il）O芝加哥地区树木倡议（CRTI）O伊利诺伊州技术研究所，景观建筑计划（IIT）O大湖区气候行动委员会（IIT）o千年公园基金会（Mpf）Orino offent（Mpf）
人工智能伦理的认知架构
摘要：随着人工智能 (AI) 在现代生活中蓬勃发展和传播，一个关键问题是，如何将人类纳入未来的人工智能？尽管人类参与了从构思、设计到实施的每个生产过程阶段，但现代人工智能仍因其“黑箱”特性而经常受到批评。有时，我们不知道内部到底发生了什么，也不知道某些结论是如何以及为什么得出的。未来的人工智能将面临许多其创造者无法预见的困境和道德问题，而不仅仅是那些常见的问题（例如，电车难题及其变体），而这些问题的解决方案无法硬编码，而且往往仍有待商榷。鉴于此类社会和道德困境的敏感性及其对整个人类社会的影响，当我们的人工智能做出“错误”选择时，我们需要了解它们是如何导致的，以便进行纠正并防止再次发生。在涉及人类生计（例如，健康、福祉、财务、法律）或做出重大个人或家庭决定的情况下尤其如此。要做到这一点，就需要打开人工智能的“黑匣子”；尤其是它们在人类世界中的行为、互动和适应，以及它们如何与这个世界上的其他人工智能互动。在本文中，我们主张将认知架构应用于道德人工智能。特别是，它们可能对人工智能的透明度、可解释性和可问责性做出贡献。我们需要了解我们的人工智能如何得到它们所做的解决方案，我们应该在更深层次上寻求这一点，从动机、态度、价值观等机器等价物的角度来理解。未来人工智能的道路漫长而曲折，但它可能比我们想象的更快到来。为了利用人工智能对人类和社会的积极潜在结果（并避免负面影响），我们首先需要更全面地了解人工智能，我们希望这同时也有助于更好地了解人类同行。
专业工程师、建筑师委员会
按照夏威夷修订法规（“HRS”）第 92-7（b）条的要求，本次会议的议程已发布在州电子日历上。日期：2024 年 10 月 10 日，星期四 时间：上午 10:00 现场会议 King Kalakaua 会议室 King Kalakaua 大厦一楼 地点：335 Merchant Street Honolulu, Hawaii 96813 虚拟：https://dcca-hawaii- gov.zoom.us/j/82856279143?pwd=mdYCcFKHJ8FB6AGEdESDnd1RfWnN Ub.1 Zoom 电话：(669) 900 6833 网络研讨会 ID：890 0237 5214 出席者：Kevin Katayama，机械工程师 成员，主席 Tony Lau，土木工程师 成员，副主席 Brian Fujiwara，建筑师 成员 Dan Hirota，土地测量师 成员 Jay Ishibashi，公众 成员 Howard Lau，结构工程师 成员 Clayton Pang，电气工程师 成员 Janet Primiano，公众 成员，主席 John Takitani，公众成员 Roberto Yumol，建筑师成员 Alan Inaba，测量师成员 请假成员： Nancy Cassandro，景观建筑师成员 Joel Kurokawa，景观建筑师成员 Jonathan Lucas，建筑师成员 工作人员： Sheena Choy，执行官（“EO Choy”） Ahlani Quiogue，PVL 许可管理员 Candace Ito，PVL 代理监督执行官（“SEO”）
利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。
多发性骨髓瘤的遗传结构及其预后意义——最新综述
多发性骨髓瘤 (MM) 是一种克隆性 B 细胞肿瘤，是一种无法治愈的异质性疾病，生存期从几个月到 10 多年不等。MM 的临床异质性源于导致肿瘤发展和进展的多种基因组事件。复发性基因组异常，包括骨髓瘤细胞中的细胞遗传学异常、基因突变和异常基因表达谱，具有很强的预后能力。随着技术的进步和新药的开发，MM 的预后因素和治疗模式在过去几年中迅速发展。随着新的高通量细胞基因组学技术（如阵列比较基因组杂交 (aCGH) 或单核苷酸多态性阵列 (SNP 阵列)）和分子技术（如基因表达谱 (GEP) 和大规模并行基因组测序）的引入，MM 生存的预测不再仅仅依赖于传统的细胞遗传学和间期荧光原位杂交 (iFISH) 分析结果。这些新技术能够筛查所有可能的染色体畸变和其他基因组变异，逐个识别每种畸变，并发现与揭示肿瘤细胞复杂生物学相关的新畸变。这反过来又可以更好地理解疾病的复杂性和异质性。这篇关于 MM 遗传结构的综述的目的是讨论目前使用的 MM 细胞遗传学/基于细胞遗传学的风险分类的最新进展及其预后意义。