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对新型Cas9基因组编辑的自体CD34+细胞疗法的开发和辅助研究，以诱导镰状细胞病的胎儿血红蛋白
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年5月2日。; https：//doi.org/10.1101/2024.04.04.30.591737 doi：biorxiv Preprint
实现工业需求灵活性
本报告的撰写得益于 Commonwealth Edison、ConEdison、Southern California Edison 和美国能源部的慷慨支持。作者衷心感谢支持本报告的外部审阅者、内部审阅者、同事和赞助商。外部专家审阅者包括 ConEdison 的 John Romano、Kathryn Osenni、Natalie Kaplan、Benjamin Kleinbaum 和 Jacob Ochroch。内部审阅者包括 Aimee Bell-Pasht、Neal Elliott 和 Steve Nadel。作者还衷心感谢 Energy Performance Services Inc. 的 Peter Bassett、Leidos, Inc 的 John Nicol 和 Ron Gillooly、VEIC 的 JJ Vandette、Efficiency Vermont 的 Pat Haller、Southern California Edison 的 Mark Martinez、美国能源部的 Hayes Jones 以及 Commonwealth Edison 的 Kelly Gunn 和 Ana Villarreal 的协助。外部审阅和支持并不表示隶属关系或认可。最后，我们要感谢 Keri Schreiner 的文字编辑、Roxanna Usher 的校对，以及 Mary Robert Carter、Ethan Taylor、Mariel Wolfson 和 Ben Somberg 对本报告的帮助。
机遇和挑战有机矿物肥料可以在启用粮食安全方面发挥作用
粮食安全是与日益增长的全球人口有关的日益严重的挑战。农业部门是可靠食品供应的关键，但矿物质肥料最高可满足农作物营养需求。由于矿物质肥料的生产是能源密集型的，造成近2％的全球温室气体（GHG）排放，因此这对满足净零目标构成了更大的挑战。其他挑战包括极端天气模式，化肥期间的温室气体和弥漫性污染，土壤健康，害虫，疾病和土壤生物多样性的丧失。随着矿物质肥料的价格上涨和土壤健康状况的下降，需要创新的解决方案来满足农作物的养分需求，同时确保在土壤中保留足够的有机物。在农业中实现净零的一种解决方案可以是有机矿物质肥料（OMF）的形式。OMF是一个新概念，它采用有机原料（例如生物固体，牲畜，农作物残留物，食物浪费），并将它们与减少的矿物肥料相结合，从而导致肥料平衡。此观点文章讨论了对OMF的强度 - 运动 - 企业 - 运动式危害（SWOT）分析，并总结了OMF应用程序如何发挥作用以提高粮食安全。这与短期，中和长期政策干预措施进一步联系在一起，可以通过保护更广泛的环境和满足粮食安全之间的平衡来实现更可持续的方法。
BlueVault – 解决电网挑战和实现氢气生产的替代方法
w2w 运行期间，仅有一 (1) 台变速发电机组在运行 电池系统用于处理调峰和旋转备用 西门子能源 SOV 在风力发电场的每日燃料消耗为 3-5 吨 MGO SOV 每日燃料消耗的标准为 8-10 吨 MGO
Large-inductance superconducting microstrip photon detector enabling 10 photon-number resolution
摘要。有效且精确的光子划分检测器对于光学量子信息科学至关重要。尽管如此，很少有探测器能够区分高富达和大型动态范围的光子数，同时保持高速和高正时精度。超导基于纳米条的检测器在有效，快速地计数单个光子方面表现出色，但是在平衡动态范围和忠诚度方面面临挑战。在这里，我们使用超导微带探测器率先演示了10个真实的光子数分辨率，分别针对4 photon和6 photon事件的读数保真度达到了令人印象深刻的98％和90％。此外，我们提出的双通道正时设置大大减少了3个数量级的数据采集量，从而允许实时光子数读数。然后，我们通过基于采样相干状态的奇偶校验来实施量子随机数发电机来证明我们的方案的实用性，从而确保了固有的无偏见，对实验性的损失和环境噪声的鲁棒性，以及无敌的性能。我们的解决方案具有高忠诚度，大型动态范围以及有关光子数分辨率的实时表征以及对设备结构，制造和读数的简单性，这可能为光学量子信息科学提供了有希望的途径。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
启用均匀的和准确的循环 - 伴奏压力...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-8s8zw orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9525-8407 consemrxiv notect content许可证：CC BY-NC-ND 4.0
修订欧盟的一般药品立法
该文件是欧洲议会经济和货币事务委员会要求的。作者亚历山大·莱曼·斯科特·马库斯（Alexander Lehmann J.To contact the Policy Department or to subscribe for email alert updates, please write to: Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies European Parliament L-2929 - Luxembourg Email: Poldep-Economy-Science@ep.europa.eu Manuscript completed: October 2023 Date of publication: October 2023 © European Union, 2023 This document is available on the internet at: http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses免责声明和版权本文档中表达的意见是作者的唯一责任，不一定代表欧洲议会的官方立场。为非商业目的的复制和翻译被授权，只要确认来源并给予欧洲议会事先通知并发送了副本。出于引用目的，该出版物应引用为：Lehmann，A.和J.S.Marcus，2023年，开放式融资 - 启用框架的样子是什么样的？，政策，科学和生活质量政策政策部门的出版物，内部政策局，卢森堡欧洲议会的内部政策局。©Adobe Stock许可下使用的封面图像。
人工智能助力数字服务化循环商业模式创新：概念化动态能力、人工智能能力、商业模式和影响
本研究探讨了人工智能在工业制造商实现循环商业模式创新 (CBMI) 方面的潜力，以及其商业化所需的相应人工智能能力和动态能力。通过对六家从事数字服务业的领先 B2B 公司进行分析，我们概念化了人工智能的感知、预测和规范能力，这些能力通过自动化和增强数据驱动的分析和决策来提高资源效率。我们进一步确定了两类创新的人工智能 CBM——增强（例如优化解决方案）和自动化（例如自主解决方案）业务模型——及其主要的循环价值驱动因素。最后，我们的研究揭示了人工智能业务模型创新背后的新型动态能力——价值发现、价值实现和价值优化能力——这些能力使制造商能够在与客户和生态系统合作伙伴的合作中实现经济和可持续价值。这项研究代表了我们了解人工智能如何推动工业数字服务业的循环性和可持续创新的重要一步。总体而言，我们的研究强调了人工智能为工业制造商提供 CBM 的潜力以及这种数字化转型的底层过程，为人工智能、循环商业模式和数字服务化的实践和学术文献做出了贡献。
nex4ex - 新型方法，具有阻力，感觉运动和
评估该设备的方法，研究了5名男性和6名女性。作为参考练习，参与者在史密斯机器上进行了阻力训练，其体重和垂直跳跃和前脚跳跃的额外负载为50％。在NEX4EX上，在直立的站立位置进行了感觉运动训练。通过与肩带连接的4绳拉一起拉动姿势的干扰。目的是在发生干扰后尽快保持直立的立场或尽快恢复它。此外，在NEX4EX的第二次配置中，对雪橇上仰卧的受试者进行了阻力训练和高素质练习。在所有练习中，所选肌肉的激活被确定为EMG信号的根平方。