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未来气候使湿的热带森林中的水力失败的风险增加一倍
未来的气候表现出对森林生物量的冲突影响。我们评估了植物液压性状，CO 2级别的升高，变暖和降水的变化如何影响森林的生产力，蒸散剂以及液压衰竭的风险。我们使用了带有植物流体动力学（命运 - hydro）的动态植被模型来模拟对巴拉岛Barro Color-Ado Island的潮湿热带森林中未来气候变化的独立反应。我们通过选择对观察结果表现良好的植物性状组合来校准模型。这些组合以温度和预言的变化进行，用于两个温室气体排放方案（2086 - 2100：SSP2-45，SSP5-85）和两个CO 2级别（现代，预期）。预计在未来的气候情况下，液压衰竭的风险预计将从现代率增加到5.7％到10.1 - 11.3％，至关重要的是，提升的CO 2仅提供了轻微的改善。相比之下，升高的CO 2减轻GPP降低。我们将水力故障风险的更大量化归因于特征组合，而不是CO 2或气候。我们的结果项目森林的森林既增长速度（通过生产率提高）和更高的死亡率（通过增加的液压失败率）在某些特征植物组合所构成的新热带地区的森林（通过液压衰竭率提高）变得不可活跃。
Paul-Ehrlich Institute的艰苦计划清单
活性成分L19IL2（抗体L19与人IL-2偶联以日光活体格式结合）和L19TNF（抗体L19与人类TNFα在同型聚合物格式中偶联）大胆形式注射溶液的应用类型Intral；IE L19IL2和400 µg L19TNF在所有可注射的肿瘤病变中，在4周的医疗指示期间，对具有局部晚期完全抗性黑色素瘤的成年人的新辅助治疗，这些治疗不适合确认的显示器的辅助治疗日期
Paula Tamagnini教授蓝绿色的可持续性
摘要：制药和化学工业提供社会大部分日常使用的材料，但是它们是主要污染者，对碳排放量产生了重大贡献，并且产生了比产品多5-100倍。在这种情况下，生物催化成为一种有前途的方法，可以发展出蓝细菌作为当前使用的异养费用的替代底盘的绿色，更可持续和更便宜的化学制造。旨在表达与工业相关的异源酶，例如氢化酶和单加氧化酶[1]，产生了几种具有流线性光合电子流量的综合囊体突变体。我们的目标包括编码推定竞争电子水槽的基因，例如：双向氢化酶HOX，Flavodiiron蛋白FLV1/3，NDH-1复合物的NDHD2亚基，Cox终端氧化酶和天然CYP120A1。当前，这些底盘的有效性，从电子流向氧化还原酶方面，正在通过P450传感器蛋白（CYP1A1）通过乙氧基resorufin-O-二甲基酶（EROD）测定进行评估。初步结果表明，与野生型相比，突变体的CYP1A1活性更高。并行，生成并测试了合成装置的合成装置，并生成了合成装置，并生成了并测试并测试了合成装置，并具有合成装置，并测试了。 与野生型相比，该装置在综合囊体突变体中缺乏生产的生产中缺乏天然兼容溶质葡萄糖基甘油（δGGP）增强了3％NaCl的生长[2,3]。 参考文献1。 Mascia等。 Ferreira等。 （2018）Synt。。与野生型相比，该装置在综合囊体突变体中缺乏生产的生产中缺乏天然兼容溶质葡萄糖基甘油（δGGP）增强了3％NaCl的生长[2,3]。参考文献1。Mascia等。Ferreira等。（2018）Synt。通过将AHBET装置引入EPS生产中的突变体中，评估了推定碳竞争途径的损害，即细胞外聚合物（EPS）对甘氨酸甜菜碱的产生的影响。Δkpsm_AHBET突变体比δGGPS_AHBET产生的甘氨酸蛋白甜味蛋白多2倍，并增加了前体甘氨酸的可用性，从而产生了更高的甘氨酸菜碱的产生。然而，作为δGGPS_AHBET，δkpsm_AHBET突变体在3％NaCl以下的生长没有增加。因此，针对海水中的大规模培养，例如AHBET被引入染色体中性位点[4]。（2022）绿色化学，doi.org/10.1039/d1gc04714k 2。biol。，doi.org/10.1093/synbio/ysy014 3。Ferreira等。（2022）正面。Bioeng。Biotechnol。，doi.org/10.3389/fbioe.2021.821075 4。Pinto等。（2015）DNA res。，doi.org/ 10.1093/dnares/dsv024
新媒体，信息炸弹和曝光过度的城市：Paul Virilio Contra Bernard Stiegler关于技术，空间和时间
由互联网和其他工业后的电信形式定义的新媒体是最著名，最广泛的当代文化和批判性概念之一。本文在法国批评家Paul Virilio在新媒体上的著作中介绍了Virilio所说的“信息炸弹”和“曝光过度的城市”的著作。通过这一至关重要的思想家经常具有挑战性的工作来指导读者，这篇文章将Virilio与法国哲学家Bernard Stiegler的持续影响对当今的批判新媒体理论进行了对比。对Virilio和Stiegler的技术和空间观点的广泛讨论以及对有关当代时间性的问题的仔细欣赏，该文章引导读者通过新媒体的电子迷宫的一部分。
Grayswan伞基金默认投资调查
我们是南非最有经验，最独立的投资咨询和财富管理业务之一。我们团队的核心已经共同努力了13年以上，我们的集体投资经验超过150年。我们的竞争优势是我们本地和离岸投资经验的财富以及我们投资团队的深度，实力和稳定性。我们的卓越记录也证明了过去二十年来开发和增强的成功和强大的投资过程。
长途卡车的生命周期评估
Scania的目的是推动向可持续运输系统的转变。整体观点是支持客户业务并解决环境影响的关键。为了跟踪当前状态和可持续性进步，Scania使用了科学，基于事实的方法。使用的一种方法是生命周期评估（LCA），它可以详细分析所研究产品的整个生命周期中的环境影响。手头的报告总结了2024年秋天完成的LCA研究的工作过程和关键发现。根据DIN EN EN ISO 14040/44亮进行的研究是对电池电动卡车的比较生命周期评估，并在长途运输段中进行了传统的柴油机驱动卡车。它涵盖了从摇篮到坟墓的整个车辆生命周期，包括与产品生命周期直接相关的所有过程，例如原材料提取，制造，使用，使用，维护和处置。该研究评估了几种影响类别，但着重于气候变化影响，通常称为碳足迹，目前在内部和整个社会中都受到最高关注。
带有导电/密封故障的多孔介质的耦合HDG/DG方法
地下流动问题对于许多科学和工程领域（例如地球物理学，环境科学，碳氢化合物提取和地热能量生产）来说都是有趣的。断层是地质结构，是流离失所的不连续性。在地下流量问题中，故障可以充当流体流动的导管或障碍，具体取决于断层的渗透性。这些断层结构可能会导致流体流动的显着变化，因此了解断层的相互作用（作为导管或屏障），而流体流对于应用很重要。在本文的其余部分中，我们将指向导管（通常称为裂缝）是导致断层和障碍物作为密封断层的。在[27]中提出了带有导电和密封故障的地下流的数学模型。他们进一步分析了此问题的混合有限元方法。在这项开创性的工作后，文献中出现了许多关于离散的地下流动流的作品。其中包括杂化高阶方法[11]，内部惩罚不连续的盖尔金方法[25]，连续不连续的盖尔金方法[31]，一种杂交内部惩罚方法[23] [23]，一种混合的虚拟元素方法[5]，一种有限元方法[24]，一种杂物元素方法[9]杂物[9]杂物[9]，莫尔特（Mortar Arimation hybr A），效率分别效率[28]，效率分别效应[28]。 29]和有限体积方法[12]。在昏暗维域上定义了多孔 - 矩阵流的darcy方程。但是，故障中的流体流量被建模为（dim-1）维域上的流量问题。在本文中，为了离散这个跨二维问题，我们提出了一种耦合的双重混合混合杂交不连续的Galerkin（HDG）方法和内部罚款不连续的Galerkin（IPDG）方法。HDG方法最初是在[14]中引入的，是一种减少传统不连续Galerkin方法的计算成本的方法。这是通过以促进静态凝结的方式引入新面部未知数来实现的。在网格的（dim-1）维定义的这些新面孔的引入，以及它们与网格昏暗细胞上未知的细胞耦合的耦合，但是，也为处理缺陷流动流动的多孔 - 矩形问题的二维问题提供了自然框架。使用双重矩阵流的昏暗维数darcy方程是使用双
消防员访问，雷诺集团的独家创新，...
boulogne -billancourt-雷诺集团已决定使消防员访问专利可免费获得整个汽车行业。汽车制造商和零件供应商现在可以通过www.enault/universalpatent.com的开放协作平台获得此创新的免费许可证。被许可人同意，将向社区的其他成员提供任何升级。“为提高道路安全的创新是我们在雷诺的人的一部分。我们为近年来与消防服务建立的伙伴关系感到特别自豪。消防员访问是通过将我们作为制造商的专业知识与每天确保我们安全的男人和女人的技能相结合来实现的实践证明。今天，我很高兴能自由地提供这项创新，因为在诸如安全之类的主题时，我们需要分解所有障碍。这一举动也与联合国并肩作出的承诺保持一致，以使全世界的移动性更安全。”是雷诺集团与消防服务之间密切合作的结果，消防员访问是一种独家创新，允许紧急服务在与燃烧车上大致相同的时间向电动汽车扑灭。从技术的角度来看，在车辆牵引电池的套管上的开口上放置了一个粘合剂盘，有效地将其密封以供正常使用。以这种方式，只需几分钟即可熄灭电池火，而没有此功能的几个小时零十倍。如果车辆着火，火焰蔓延到电池上，则来自消防软管的强大喷气机会脱落盘并浸入水中，这是停止热失控的唯一快速有效的方法。消防员访问使消防员能够更快地恢复运营准备就绪。七项专利已
联邦学习用于监测工业过程的条件：关于故障诊断方法，挑战和前景的审查
摘要：通过基于条件的维护（CBM）调度来降低停机时间和提高生产率至关重要。的确，用于故障诊断（FD）的先进智能学习系统使有效隔离并识别故障的起源成为可能。已验证的智能工业基础设施技术使FD成为一项完全分散的分布式计算任务。为此，由于法律法规的限制或利益冲突，因此通常受所谓数据岛化的不同地区/机构之间的分配仅限于隐私，安全风险和行业竞争。因此，联邦学习（FL）被认为是将数据与多个参与者分开的有效过程，以协作培训智能且可靠的FD模型。据我们所知，迄今为止尚未对该主题进行全面研究，因此迫切需要进行基于审查的研究。在此范围内，我们的工作致力于审查FL应用程序诊断应用程序的最新进展，而FD方法，挑战和未来的前景受到特别关注。
特刊“基于机器学习和深度学习的机器故障诊断和预测的进展”
故障诊断和故障预测旨在通过用预测性或条件性维护策略取代预防性和纠正性维护来减少系统停机时间并优化其性能。诊断算法提供的系统当前健康状态知识以及预测算法提供的系统健康状态随时间演变的知识对于建立预测性和条件性维护必不可少，因此科学界对开发越来越有效的监测算法很感兴趣。在文献中，故障诊断和故障预测方法主要有四种：基于物理模型的方法、数据驱动方法、专家方法和混合方法。数据采集和存储工具以及处理算法的快速发展，加上产生大量数据流的仪器仪表和过程自动化技术的发展，促进了数据驱动方法的发展。本书中提出的论文提出了新的故障诊断和故障预测方法，为结构化和非结构化不确定性、多种故障的存在、缺乏对使用条件的先验知识、特征提取和选择、模型优化和在线实施等科学问题提供了解决方案。本书提供的各种应用支持，从微电子设备到大型系统，强调了每个应用领域特有的实施约束并提出了合适的解决方案。在 [1] 中，提出了一种深度学习方法，该方法结合小波变换用于不同频率和尺度下的特征提取，以及卷积神经网络 (CNN) 用于特征选择和故障分类。两个滤波阶段（小波变换和卷积函数）的关联可以处理过程的非线性机制和变量之间的高度相关性。该方法在制冷剂生产过程中得到了成功验证。 [2] 还将小波变换用作第一步数据处理，并与改进的粒子群优化 (PSO) 和具有线性增加惯性权重的反向传播 (BP) 神经网络相结合。其思想是将 PBNN 与改进的 PSO 算法结合起来进行参数优化，从而提高分类精度。该方法用于交流电源驱动的三相鼠笼感应电动机的故障诊断。考虑的故障包括轴承损坏、定子绕组、匝间短路和转子断条。[3] 也考虑了感应电动机，其研究重点是使用属性选择方法的影响，例如 ReliefF、基于相关性的特征选择 (CFS) 以及基于相关性和适应度值的特征选择 (CFFS)。概率神经网络 (PNN)、径向基函数神经网络 (RBNN) 和反向传播神经网络 (BPNN) 等神经分类器的性能。本研究分析了感应电机的电流信号以进行故障诊断。研究结果表明，ReliefF、CFS 和 CFFS 比未使用的特征选择方法具有更好的效率。[4] 讨论了可变运行条件下的故障诊断问题，其中数据处理是通过统计工具（经验模式分解）和 CFFS 的组合来完成的。