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NLRP3途径激活，神经炎症和神经变性的脑脊液生物标志物：一种荟萃分析
HD，亨廷顿氏病； Ole，开放标签扩展； NHS，自然史研究。 1。 clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03342053（20024年1月访问）； 2。 clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03664804（2024年1月访问）； 3。 clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03761849（2024年1月访问）； 4。 Roche新闻稿。 可在：https：//www.roche.com/media/releases/med-cor-2021-03-22b.htm（2024年1月访问）; 5。 Tortelli R等。 第15届CDHI HD Therapeutics会议HD，亨廷顿氏病； Ole，开放标签扩展； NHS，自然史研究。1。clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03342053（20024年1月访问）； 2。clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03664804（2024年1月访问）； 3。clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03761849（2024年1月访问）； 4。Roche新闻稿。可在：https：//www.roche.com/media/releases/med-cor-2021-03-22b.htm（2024年1月访问）; 5。Tortelli R等。第15届CDHI HD Therapeutics会议
二维材料的热机械纳米质量
CO 2羽状地热（CPG）能量系统循环地质存储的CO 2从自然渗透的沉积盆地中提取地热热。CPG系统比温度适中和渗透性的地质储层中的盐水系统比盐水系统产生更多的电力。在这里，我们在数值上模拟了沉积盆地的温度耗竭，并发现了相应的CPG发电变化。我们发现，对于给定的储层深度，温度，厚度，渗透性和井配置，最佳的井间距为储层寿命提供了最大的平均电力发电。如果井的间隔比最佳的距离更接近，则会产生较高的峰值电力，但是储层热耗尽较快。如果井的间隔大于最佳井，则伏耐热较长，但对流动的阻力更高，因此产生了较低的峰值电力。此外，比最佳的井相比，井的间距比最佳井比最佳井的间距要比最佳井的距离高10％。我们的模拟还表明，对于300 m厚的储层，707 m的井间距可在50年内提供一致的电力，而300 m的井间距会随着时间的推移而产生大量的热量和电力。最后，增加注射或生产井的管道不一定会增加平均电力发电。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
工程微藻：从经验设计到可编程细胞的转变
摘要 驯化微藻有望为人类家庭和工业消费提供可持续的各种生物资源。由于微藻工程技术的限制，其潜力还远未得到充分挖掘。相关技术不如异养微生物、蓝藻和植物的技术那么发达。然而，最近对微藻代谢工程、基因组编辑和合成生物学的研究极大地帮助提高了转化效率，并为该领域带来了新的见解。因此，本文总结了微藻生物技术的最新发展，并探讨了通过代谢工程和合成生物学过程生产特色产品和商品产品的前景。在简要介绍了经验工程方法和载体设计之后，本文重点介绍了定量转化盒设计，详细阐述了目标编辑方法和新兴的藻类细胞代谢数字化设计，以实现高产量的有价值产品。这些进步使得微藻工程方式从单基因和基于酶的代谢工程转变为系统级精确工程，从带有转基因 (GM) 标签的细胞转变为不带转基因标签的细胞，并最终从概念验证转变为切实的工业应用。最后，提出了微藻工程的未来趋势，旨在为特定菌株的特色产品和商品产品在新发现的物种中建立个性化转化系统，同时在模型藻类物种中开发复杂的通用工具包。
人工智能在汽车设计中的作用
vaska.sandeva@ugd.edu.mk 摘要：本文展示了汽车行业作为全球最大市场的作用，较短的开发周期给供应商和供应链带来了压力。本文探讨了人工智能在汽车行业的应用，强调了其改善整个汽车生命周期的潜力。人工智能可以应用于开发的各个阶段，包括设计、生产、规划、驾驶辅助和防撞系统。本文介绍了人工智能的概念，并强调了其在汽车行业从设计到运营的重要作用。大数据传感、记录和存储的发展为了解汽车性能提供了重要机会，从而带来了更安全、更好的汽车。人工智能在汽车行业的应用预计将显著改变该行业。高性能计算基础设施和仿真方法提高了产品性能，但仿真时间是工程师设计循环中的瓶颈。人工智能通过实现实时、仿真驱动的设计工作流程，显著增强了工程公司的能力。通过利用过去车辆开发的数据和更智能地使用计算机辅助工程分析 (CAE) 工具，人工智能显著减少了开发工作量和车辆设计活动。人工智能通过提供解决日常问题和挑战的解决方案，显著提高了我们的舒适度、便利性和经济未来。世界各国都在投资开发和推广各个领域的人工智能应用，确保为所有人提供更高效、更经济的未来。这一趋势是由全球努力克服挑战和改善日常生活所推动的。数据驱动的分析强调了人工智能对汽车制造和设计的变革性影响，强调了其作为创新驱动力和塑造行业未来的作用。文章重点介绍了先进技术如何提高汽车行业的效率和客户关注度，从产品开发到客户参与，从而改善整体运营和活动。关键词：汽车工业、仿真、人工智能、应用、设计、CAE。1.简介 汽车设计涉及创建车辆的整体外观和产品概念开发，通常由设计专家完成。Asutosh, P. Andreas,T.和 Dominik,W.2018)。2.2016)。2015)。设计对于汽车行业的创新和发展至关重要，而有吸引力的内饰和外观设计是引入新理念的关键。人工智能 (AI) 正在彻底改变汽车行业，提高制造效率并引入创新的汽车设计，从而使该行业数字化 (Pallab, D. 2016)。AI 正在通过自动化质量控制、提高电子燃料生产效率以及通过空气动力学优化和减轻车轮重量来改进前轮设计 (Sunu, P. 2017)，彻底改变汽车行业。AI 算法还可以通过优化空气动力学和减轻车轮重量来提高前轮设计的性能和能源效率（Matthias,K.AI 正在通过改进设计和自动化制造任务来彻底改变汽车行业。汽车设计：创造创新和功能性的艺术 AI 使用的算法正在通过分析各种设计方案并评估其对车辆性能和效率的影响来彻底改变汽车设计，从而减少传统的劳动密集型流程（Oxford。AI 正在彻底改变汽车设计，使制造商能够在保持人性化的同时创造独特的形状和功能，并优化燃油效率、最高速度和空气动力学（Pallab, D. 2016）。汽车行业的 3D 打印 AI 在汽车行业的兴起彻底改变了制造业，因为它能够使用 3D 打印等先进技术来制造复杂的零件。使用特殊材料制造的 3D 打印汽车具有定制化和可持续性，但仅限于批量生产功能齐全的车辆（John，B.
基于技术经济模型的设计空间探索...
摘要在整个船舶设计过程的早期阶段开发的船舶推进系统的建筑对船舶的整体设计和性能产生了很大的影响。到达最后一艘船舶保护架构的设计空间探索可能是一个相当复杂的过程，用于高性能“组合”的“船舶推进系统”，旨在实现多个，经常相互冲突的设计目标。本文提出了一个基于基于模型的“技术经济和环境风险评估”（TERA）方法的设计空间探索过程的新过程，该方法是使用混合的“多重标准决策制定”（MCDM）程序执行的，以从竞争的推进系统中选择构建设计空间的竞争推进系统中的解决方案。该过程利用了从开发模型的性能模拟产生的性能数据的组合，以及基于比较的专家意见的指标，用于船舶设计过程中无法选择“妥协解决方案”的信息。本文包括一个说明性的示例，说明了拟议过程在设计空间探索的拟议过程中，用于合并的推进系统体系结构。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
PNB设计师：设计用于动物和植物的Prime和Base Editor指南的Web应用程序
抽象背景：CRISPR工具箱通过标记效应子域的快速扩展，以酶促无效CAS9（DCAS9）或Cas9 Nickase（NCAS9）导致了几种有希望的新基因编辑策略。最近的添加包括CRISPR胞嘧啶或腺嘌呤碱基编辑器（CBES和ABES）和CRISPR Prime编辑器（PES），其中脱氨酶或逆转录酶分别融合到NCAS9。这些工具在动物和植物模型中建模并纠正引起疾病的突变的巨大希望。但到目前为止，还没有广泛可用的工具可以自动化BE和PE试剂的设计。结果：我们开发了PNB Designer，这是一种基于Web的PEGR NAS设计的应用程序，用于BES，并指导RNA。PNB设计师使设计定位指向RNA的指南RNA针对跨越多个王国的变体或参考基因组上的单个或多个靶标的指南RNA。与PNB设计师一起，我们设计了PegrNA，以模拟所有已知疾病，从而导致Clinvar可用的突变。此外，PNB设计人员可用于设计指南RNA来安装或恢复SNV，用一个CBE和七个不同的ABE PAM变体扫描基因组，并返回最佳使用。PNB设计师可以在http：//fgcz-shiny .uzh.ch.ch.ch/pnbde signe r/结论上公开访问：结论：使用PNB设计师，我们为CRISPR PE和BE Reagents创建了一种用户友好的设计工具，应该简化选择编辑策略和避免设计并避免设计并进行设计。
高级模拟IC设计
•类似于数字转换 / pelgrom•通信系统的RF模拟障碍模型模拟：应用于OFDM的基于DM的收发器 / SMAINI•用于数字校准的方法，用于模拟电路和Systems / kayal•全数字频率频率•在深层cmos / stassibor cmos / stassizer cmos / stassize intural cmos / satasski / satasski•sansigs / sansigs•sansigs•sansy•sansys kay sanse• •基于电荷的MOS晶体管建模：低功率和RF IC设计 / ENZ的EKV模型•了解Delta-Sigma数据转换器 / PAVAN•了解Delta-Sigma数据转换器 / Schreier < / div>
审查金属有机框架 - 纤维素复合材料的设计策略和应用
金属有机框架（MOF）是最具吸引力的功能性多孔材料之一。但是，它们的加工性和处理性仍然是一个重大挑战，因为MOF通常由于其结晶性而以粉末形式出现。将MOF和纤维素底物结合到制造工程材料提供了理想的解决方案，可以扩大其作为功能材料的利用。MOF/纤维素复合材料进一步提供了MOF的显着机械性能，可调孔隙度和可访问的活性位点。在这篇综述中，我们总结了MOF/纤维素复合材料的当前最新制造路线，其特定重点是利用三维生物基于生物的纤维素支架的独特潜力。我们强调了它们作为气相和液相的吸附剂的利用，用于抗菌和蛋白质固定，化学传感器，电能量存储和其他新兴应用。此外，我们讨论了高级功能材料的MOF/纤维素复合材料领域的当前局限性和潜在的未来研究方向。
朝着欧洲供应链捕获二氧化碳，利用和储存的矿化：成本最佳设计的见解
二氧化碳（CO 2）通过矿化捕获，利用和储存（CCU）已被证明可减少独立植物中的温室气体（GHG）排放，而且还可以减少大规模气候供应链中的二氧化碳和储存率（GHG）的排放。然而，通过矿化实施大规模供应链为CCUS实施大规模的CCU，需要大量的金融投资，因此对其经济学有深刻的了解。目前的文献估计了独立植物的CO 2矿化经济学。CO 2矿化工厂具有特定的a）CO 2供应，b）固体原料供应，c）能源供应和d）产品市场，但工厂级成本估计并不能说明大型且潜在的共享供应链。在我们的研究中，我们通过在欧洲设计和分析CCU的成本优势供应链来评估矿化的经济学。我们的结果表明，避免了供应链中各个矿化厂的CO 2E减排成本范围为110至312欧元 /吨。通过矿化而提出的CCUS供应链可以避免欧洲的60吨Co 2e /年以2E减排成本可与CO 2捕获和地质存储相当。此外，我们确定了五个可以为CO 2矿化提供强大业务案例的地点。因此，分析显示了如何将CO 2矿化添加到欧洲的温室气体缓解组合中的途径。