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Stmicroelectronics释放创新的卫星导航接收器，以使汽车和工业应用的精确定位
日内瓦，瑞士，2025年2月26日 - 全球半导体领导者Stmicroelectronics（NYSE：STM）在电子应用程序范围内为客户提供服务，它介绍了Teseo VI全球导航卫星系统（GNSS）的TESEO VI家族（GNSS）接收者的AIMED AIMED AIMET AIMET AIMET AIMET AIMET AIMET AIMET AIM AIM AIM EAMET AIM AIM AIM AIM置于优先位置。对于汽车行业来说，TESEO VI芯片和模块将是高级驾驶系统（ADA），智能车载系统以及自动驾驶等安全关键应用的核心组成部分。他们还旨在提高多个工业应用中的定位功能，包括资产跟踪器，用于家居运输的移动机器人，管理机械和智能农业中的机械监测，基本电台等定时系统等。“我们的新TESEO VI接收器在定位引擎之间取得了真正的突破：它们是第一个在单个模具中整合多构造和四频带信号处理的人；它们是第一个嵌入双臂®核心架构，可实现非常高的性能和ASIL级别的辅助和自动驾驶驾驶的安全。最后但并非最不重要的一点是，他们嵌入了ST的专有嵌入式非挥发性内存（PCM），从而为新的精确定位解决方案提供了一个非常集成，成本效益且可靠的平台，”卢卡·塞兰特（Luca Celant），数字音频和信号求解，stmicroelectronics。“ ST的新卫星游动接收器将支持汽车ADAS应用程序中令人兴奋的高级功能，并启用工业公司实施的许多新用例。” TESEO VI是市场上第一个将所有必要的系统元素集成到一个厘米精度中的所有必要系统元素，并支持同时进行多构造和Quad-Band操作。这项创新简化了最终用户导航和定位产品的开发，即使在诸如Urban Canyons之类的具有挑战性的条件下，也可以提高可靠性，并降低了材料清单成本。此外，单个芯片加速了上市时间，并允许紧凑而轻巧的形式。新的Teseo VI家族由精确定位的接收器芯片筹码数十年的经验，并整合了多种ST专有技术，包括精确定位和先进的嵌入式内存。
AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到
随着全球抗击气候变化加剧的努力，微藻作为一种未充分利用但有希望的资源而脱颖而出。新的研究强调了微藻作为抵抗气候变化的解决方案的能力，但研究人员警告说，“智能微藻生物培训”需要释放其全部潜力。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
全球生产网络和锂行业
11 Eramine Sudamerica S.A的技术总监，阿根廷Buenos Aires，2019年11月19日，生产中的三倍趋势也提到了。12五个阶段之前是探索前的阶段。13回收问题涉及LIB，制造的基于锂的设备，废料生产和炼油阶段后的原材料废物管理，尤其是用于固定应用（Pagliaro，Meneguzzo，2019年）。14包括氧化锂（LCO），氧化锂（LMO），磷酸锂（LFP），镍镍钴锰氧化物（NCM）或锂镍钴钴铝（NCA）等（Azevedo等，2018; Sun等，2017）。
美国工业政策可能会加强电动电动电动电池供应链
卡内基·梅隆大学工程学院的研究人员最近进行的一项研究分析了IRA对激励车辆电气化和减少供应链漏洞的影响。Anthony Cheng博士工程和公共政策的学生（EPP）； EPP教授Erica Fuchs； EPP教授兼机械工程教授，卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的车辆电气化小组主任杰里米·米哈莱克（Jeremy Michalek）为这项研究做出了贡献。Anthony Cheng博士工程和公共政策的学生（EPP）； EPP教授Erica Fuchs； EPP教授兼机械工程教授，卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的车辆电气化小组主任杰里米·米哈莱克（Jeremy Michalek）为这项研究做出了贡献。
有效地管理新鲜行业的水资源：当前状态和观点
新鲜行业中水资源的有效管理：当前状态和观点 /曼佐科，拉拉； Ignat，Alexandra； Anese，莫妮卡；机器人，弗朗西斯卡； Calligaris，Sonia；瓦洛皮（Valoppi），法比奥（Fabio）；尼古利，玛丽亚·克里斯蒂娜。- in：食品科学技术的趋势。- ISSN 0924-2244。-46：2（2015），pp。286-294。[10.1016/j.tifs.2015.09.003]
利用酒精工业废料生物技术生产蛋白质饲料
摘要：本研究致力于开发和实施一种生物技术方法，利用谷物二次产品（即酒精发酵后的残渣和不合格谷物的发酵溶胞产物）生产高蛋白饲料。研究内容包括筛选能够高效处理这些底物的厌氧微生物菌群、优化发酵条件以及开展实验室和中试试验。所得饲料产品具有蛋白质含量高（45-47%）、氨基酸组成均衡（包括必需氨基酸）以及维生素和益生菌等生物活性物质的特点。发酵过程实现了有机成分的高利用率，从而降低了对环境的负面影响。与传统饲料生产方法和替代生物技术方法相比，该技术表现出了竞争优势。研究结果证实，利用二次原料生产高质量且经济实惠的饲料产品具有良好的前景。
基于模糊代理的仿真，用于管理一支自动工业车队的电池电池
摘要：本文提出了使用模糊逻辑来探索自动工业工具（AIVS）的电池充电管理的多代理模拟。这种方法通过分布式系统提供适应性和韧性，可容纳AIV电池容量的变化。结果突出了自适应模糊模型在优化充电策略，提高运营效率和遏制能耗的功效。动态因素（例如工作负载变化和AIV基础结构通信）以启发式方式考虑，强调了自主系统中灵活的协作方法的重要性。值得注意的是，能够根据能源关税优化充电的基础设施可以大大减少高峰时段的消耗，从而强调了此类策略在动态环境中的重要性。总体而言，该研究强调了将适应性模糊的多代理模型纳入AIV能源管理以推动工业运营中的效率和可持续性的潜力。
循环经济和工业生态学概念如何交织在一起？文献计量和文本挖掘分析
尽管工业生态学 (IE) 在过去二十年中已经得到了彻底的理论化和分析（Cecchin 等人，2020 年），但围绕循环经济 (CE) 的研究仍处于萌芽阶段，并越来越受到企业、政策制定者和学术界的关注（Korhonen 等人，2018 年 a）。然而，这个 CE 概念并不完全是新的，它的基础是包括 IE 在内的多个研究流派。例如，根据艾伦·麦克阿瑟基金会 (EMF, 2015) 的说法，CE 范式基于七个“思想流派”，即：工业生态学、仿生学、自然资本主义、再生设计、从摇篮到摇篮、蓝色经济、绩效经济。对于法国环境与能源管理局 (ADEME, 2014) 来说，工业生态学也是建立循环经济的几大支柱之一，包括生态设计或产品即服务。
限制人类对观察到的变暖的贡献，因为工业前时期
Constraining human contributions to observed warming since preindustrial 1 Nathan P. Gillett 1 , Megan Kirchmeier-Young 2 , Aurélien Ribes 3 , Hideo Shiogama 4 , Gabi Hegerl 5 , 2 Reto Knutti 6 , Guillaume Gastineau 7 , Jasmin G. John 8 , Lijuan Li 9 , Larissa Nazarenko 10 , Nan 3 Rosenbloom 11，ØyvindSeland 12，Tongwen Wu 13，Seiji Yukimoto 14，Tilo Ziehn 15 4 5 1加拿大气候建模和分析中心，环境与气候变化6加拿大，加拿大，加拿大，不列颠哥伦比亚省维多利亚州，加拿大，加拿大。7 2加拿大加拿大多伦多的环境与气候变化的气候研究部。8 3 CNRM，德卢兹大学，Météo-France，CNRS，Toulouse，法国。9 4日本10号全球环境研究中心，美国国家环境研究所。11 5爱丁堡大学，地球科学学院，爱丁堡，英国。12 6苏黎世Eth，瑞士苏黎世大气与气候科学研究所。13 7 Locean/Institut Pierre Simon Laplace，法国巴黎。14 8 NOAA/OAR/地球物理流体动力学实验室，美国新泽西州普林斯顿。15 9 Lasg，中国北京大气物理研究所。16 10 NASA戈达德太空研究研究所，美国纽约，美国。17 11 NCAR，美国科罗拉多州博尔德。18 12挪威气象学院，挪威奥斯陆。19 13中国气象局北京气候中心，中国北京。20 14日本杜斯库巴气象研究所。21 15 CSIRO海洋和氛围，澳大利亚维多利亚州阿斯彭代尔。22 23的巴黎协定当事方同意举行全球平均温度升高24'以下24'以高于工业化的水平低于2°C，并“追求限制温度25升高到前工业水平高1.5°C的努力”。监视人类26引起的气候强迫对迄今为止的贡献是了解27个目标进步的关键。在这里，我们使用来自检测和归因的气候模型模拟28模型对比项目（DAMIP），以及正则最佳指纹29（ROF），以估计人为强迫在2010 – 2019相对于1. 1850-19的全球温度中，全球30次平均温度在全球30次平均温度中，与1.19的平均温度相比，与1.19的平均温度相比，造成了0.9-1.3°C，相比之下。气体和气溶胶的变化分别为32 1.2 - 1.9°C和-0.7 - -0.1°C，并且自然强迫可忽略不计。33这些结果证明了迄今为止对气候的实质性影响，以及达到巴黎协议目标所需的34行动。35 36在二十年以上，检测和归因技术已被用来识别37人在全球温度变化中的影响，并量化了个人38强迫对观察到的变化的贡献1-3。当事方对巴黎协定4的承诺'持有39的39全球平均温度升高至高于工业前水平的2°C低于2°C，而40