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可重编程，可持续和3D打印的纤维素水质
现代人类社会高度依赖塑料材料，但是，其中大部分是不可再生的商品塑料，这些塑料会引起污染问题，并为其热处理活动消耗大量能量。在本文中，可持续的纤维素水理材料及其复合材料可以反复地形成使用仅使用水的各种2D/3D几何形状。在潮湿状态下，它们的高灵活性和延展性使其有利于进行塑造。在环境环境中，尽管厚度为数百微米，但湿的水质将其自发转移到刚性材料中，其预期形状在<30分钟内。它们也具有抗湿度，并且在高度潮湿的环境中在结构上保持稳定。鉴于其出色的机械性能，几何可重编程性，基于生物的和可生物降解的性质，纤维素的水质构成是传统塑料材料甚至“绿色”热塑性的可持续替代品。本文还证明了3D打印这些水型的可能性以及将它们用于电子应用中的潜力。所证明的可供应的结构电子组件显示出在执行电子功能，负载能力和几何学多功能性方面的能力，这些功能是轻质，可自定义和几何形状唯一电子设备的吸引人功能。
水电混合动力入门补充水力发电...
目的 2020 年，美国陆军部（通过美国陆军工程兵团）、美国能源部（通过水力技术办公室）和美国内政部（通过垦务局）签署了《联邦水电谅解备忘录》。备忘录概述了各机构未来合作的愿景，由此产生的《水电计划行动计划》（于 2021 年完成）明确阐述了水电混合动力研究的主题，以改善下游环境结果。本报告是水电混合动力概念的入门读物——将电池储能系统 (BESS) 与水力发电设施配对。它直接或间接地解决了《水电计划行动计划》中列出的所有三个目标。
最大化产量：水培农业中的高级技术。
在寻求可持续和高效的农业时，水培农业已成为一种开创性的解决方案，在有限的空间中提供了对植物生长参数的无与伦比的控制，并最大程度地提高了产量。本引言研究了水培农业的先进技术，探索旨在优化农作物生产，提高资源效率并彻底改变农业未来的尖端创新和策略。从精确的营养递送系统到最先进的自动化和基因工程，水培农业已经演变成科学，技术和可持续性的交集，成熟的学科[1]。
疏水素：多任务蛋白
疏水性是由纤维真菌产生的小两亲性细胞外蛋白。它们是表面活性蛋白，它们的功能主要与它们在疏水 - 亲水性接口处自我组装成两亲性单层的能力有关。取决于其水文模式和纯粹的要求，它们被分为I类和II类；两者都在整个序列中均表现出八个保守的半胱氨酸，形成了四个拆桥，它们产生了四个循环，可以使蛋白质以其单体和折叠形式稳定。I类杂菌环比II类杂菌环更扩展，从而导致不同表面的组装差异，并伴随着蛋白质结构的构象变化。 在单体杂素糖基化形式中，疏水素富含β-地表结构，同时在水中组装时 - 空气界面在其结构中增加了β-单表的含量，并且与水的界面和疏水固体在界面上，以及诸如TE的杂化固体，例如TE的形成也诱导了α-α-α-α-α-α-α-elix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -a -Helix -a -Helix -α-固定结构。 由I类生成的单层是稳定的结构，称为纤维或rodlets，II类仅产生聚集体。 I类在其序列中呈现糖基化链。这会导致α-螺旋结构的形成，从而促进有序的组件，这需要它们的稳定性和高不溶性。 原纤维可以与三氟乙酸和甲酸分离，而三乙酸可以展开蛋白质，而60％乙醇和2％十二烷基硫酸钠溶液解散了II类聚集体。I类杂菌环比II类杂菌环更扩展，从而导致不同表面的组装差异，并伴随着蛋白质结构的构象变化。在单体杂素糖基化形式中，疏水素富含β-地表结构，同时在水中组装时 - 空气界面在其结构中增加了β-单表的含量，并且与水的界面和疏水固体在界面上，以及诸如TE的杂化固体，例如TE的形成也诱导了α-α-α-α-α-α-α-elix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -Helix -a -Helix -a -Helix -α-固定结构。由I类生成的单层是稳定的结构，称为纤维或rodlets，II类仅产生聚集体。I类在其序列中呈现糖基化链。这会导致α-螺旋结构的形成，从而促进有序的组件，这需要它们的稳定性和高不溶性。 原纤维可以与三氟乙酸和甲酸分离，而三乙酸可以展开蛋白质，而60％乙醇和2％十二烷基硫酸钠溶液解散了II类聚集体。I类在其序列中呈现糖基化链。这会导致α-螺旋结构的形成，从而促进有序的组件，这需要它们的稳定性和高不溶性。原纤维可以与三氟乙酸和甲酸分离，而三乙酸可以展开蛋白质，而60％乙醇和2％十二烷基硫酸钠溶液解散了II类聚集体。
在疏水纳米通道中的亲水性和快速流动中的异常水吸收之间的互换
纳米级扩展和卢卡斯 - 瓦什伯恩模型的完善，对最新的实验数据和广泛的分子动力学模拟进行了详细分析，以研究纳米毛细血管内的快速水流和水吸收。通过对亲水性纳米通道的毛细血管升高的比较分析，意外的逆转预期趋势，异常峰，吸收长度低于3 nm的含量，在亲水性纳米渠道中发现了相同的物理起源，与Hydophobic Nananodophels中的流量相同。扩展的吸水模型适用于各种时空量表，并针对亲水性和疏水性纳米渠道的模拟结果和现有的实验数据进行了验证。
抽水蓄能水电站组件级自下而上的成本模型
本报告最初于 2023 年 9 月发布，并于 2024 年 3 月进行了修订，以改进和纠正水管组件技术规格和成本的计算，使模型与报告中引用的 1990 年 EPRI 抽水蓄能规划和评估指南更加一致。我们现在分别计算或假设压力水管、尾水管和其他隧道的最大流速，这些值可告知隧道直径、排放速率和成本。隧道直径现在反映了所有水管组件的隧道数量。现在，每个水管的成本取决于该特定组件的长度，并且估算水管长度的方法已更新，以更好地匹配 EPRI 报告中的指导。水管成本现在还包含单位数量或隧道数量（如适用）。当选择地面压力水管时，其长度的估算方式与地下压力水管相同。
用于多重 dropout 筛选的基准化、高效 prime 编辑平台 4
(E) 来自 StopPR 筛选的基因水平生长表型（计算为第 14 天每个基因绝对最强的两个 stop 287 epegRNA 的平均表型）由 CRISPRi 表型（如先前在 K562 细胞中确定）分组。54 个体 p 值分别为 288 1.13E-3（重度 vs. 中度）、4.00E-12（中度 vs. 轻度）和 < 2.62E-14（重度 vs. 轻度）来自 ANOVA 和 Tukey 事后分析（** 289 p < 0.01，*** p < 0.001）。标出了本分析中使用的全套 epegRNA 的中位数和四分位距 (IQR)。须线 290 延伸 1.5*IQR 超过上四分位数和下四分位数。虚线表示表型截止（Z < -2）。291
利用仿射变换扩大树形结构的帕累托优化：评估亚马逊地区的混合浮动太阳能水电系统
可持续性挑战本质上涉及对多个相互竞争的目标的考虑。帕累托边界（即所有最优解的集合，这些解不能针对一个目标进行改进，否则会对另一个目标产生负面影响）是应对可持续性挑战的关键决策工具，因为它强调了相互冲突的目标之间的内在权衡。我们的研究动机是亚马逊河流域水电战略规划，亚马逊河流域是地球上最大、生物多样性最丰富的河流系统之一，增加能源生产的需求与最大限度地减少有害环境影响的迫切要求不谋而合。我们研究了一种将水电与浮动光伏太阳能电池板 (FPV) 配对的创新战略。我们提供了一种新的扩展多树网络公式，可以考虑多种水坝配置。为了应对扩大帕累托优化框架以解决整个亚马逊河流域的多个目标的计算挑战，我们通过两项改进进一步增强了树形结构网络中帕累托边界的最先进的算法。我们引入了由子边界引起的仿射变换来计算帕累托优势，并提供了合并子树的策略，从而显著提高了优势解决方案的修剪率。我们的实验表明，在保持最优性保证的同时，速度显著提高，在某些情况下甚至提高了一个数量级以上，从而使我们能够更有效地近似帕累托边界。此外，我们的研究结果表明，当将混合水电与 FPV 解决方案配对时，帕累托边界的能量值会显著向更高的方向转变，从而有可能在减轻不利影响的同时扩大能源生产。
将辅助超材料转化为超疏水表面
另外，通过用lubri-lubri-colding油浸没以替换晶格中的空气，可以创建一个湿滑的液体液体表面（SLIPS），而几乎没有对液滴运动的抵抗力。[7,8]然而，超疏水性范围的普遍范式是，晶格的静态排列确定可与接触液滴相互作用的固体表面分数，从而使表面的润湿性相互作用。几乎没有关注如何动态地重新构建晶格结构，以及对表面本身湿润的影响的影响。同时，在超材料的领域中，已经意识到结构在确定异常物质特性中具有深远的重要性。[9-12]尤其是，辅助机械超材料具有违反直觉的特性，当它们拉伸时它们会朝着正交方向扩展。[13 - 16]因此，与常规材料不同，辅助晶格可以通过在其固体组件之间创造额外的空间（沿拉伸方向和正交方向）扩展，而其固体组件本身并不伸展或压缩。由于表面上的固体对空分控制极端非润湿和极端润湿，因此辅助材料似乎是新型应变控制功能润湿材料的候选者。的方法来制造具有结构特征的辅助超材料，足以探索其动态重新构造对元图本身润湿性的影响。激光微加工，飞秒激光诱导的两光子聚合和使用软光刻[17]和数字微肌器械投影印刷[18]报道了孔尺寸降低至≈100μm的金属，玻璃和聚合物的辅助微观结构，孔径降低至≈100μm。
操纵 dropout 揭示了一个最佳
根据有效编码假设，当表示具有高维性并且不相关时，神经群体可以最佳地编码信息。然而，这样的编码可能会在泛化和鲁棒性方面有所代价。过去对啮齿动物早期视觉皮层（V1）的实证研究表明，这种权衡确实限制了感觉表征。然而，这些见解是否适用于人类视觉系统的整个层次结构，尤其是高级枕颞皮层（OTC）中的物体表征，仍不清楚。为了获得新的实证清晰度，我们在此开发了一组具有参数变化的 dropout 比例（p）的物体识别模型，这会诱导系统地改变内部响应的维数（同时控制所有其他归纳偏差）。我们发现，增加 dropout 会产生越来越平滑的低维表征空间。在 dropout 约为 70% 时观察到对损伤的最佳鲁棒性，之后准确率和鲁棒性都会下降。与自然场景数据集中枕颞皮质的大规模 7T fMRI 数据进行表征比较表明，这种最佳的 dropout 程度也与最大的突发神经预测性相关。最后，使用新技术对人类 fMRI 反应的特征谱进行去噪估计，我们比较了模型和大脑特征空间之间的特征谱衰减率。我们观察到模型和大脑表征之间的匹配与表征空间中效率和鲁棒性之间的共同平衡有关。这些结果表明，不同的 dropout 可能揭示分层视觉系统中高维编码效率和低维编码鲁棒性之间的最佳平衡点。