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STMicroelectronics的新型集成STM32WBA6无线微控制器
Cost-efficient and highly integrated embedded devices for emerging 2.4GHz wireless applications in smart home, health, factory, and agriculture Geneva, Switzerland, March 4, 2025 – STMicroelectronics (NYSE: STM), a global semiconductor leader serving customers across the spectrum of electronics applications, has announced the next generation of its STM32 power-efficient short-range无线微控制器（MCUS）简化将消费者和工业设备连接到物联网。新的STM32WBA6系列用于连接的智能设备，例如可穿戴医疗保健和健康保健和健康状况监测器，动物项圈，电子锁，远程天气传感器等。包装额外的内存和数字系统界面，同时保留了新的MCU可以处理新产品设计中的富裕功能。STM32WBA6 MCU还嵌入了SESIP3和PSA Level3可认证的安全资产，例如加密加速器，Trustzone®隔离，随机发电机和产品生命周期，这些资产将有助于ST客户对即将到来的RED和CRA法规实现Comprolycy。“稳健和标准化的无线连接对于物联网的成功至关重要。我们的新的STM32WBA6 MCU带来了更丰富的功能和更大的记忆，以解决智能家居，健康，工厂和农业中的高端应用程序。“我们的客户现在可以提高开发速度，以满足消费者和工业市场对新产品的需求，这些新产品提供了更多功能，并在尺寸降低和功率限制内提高了功能。”新的STM32WBA6微控制器中的无线子系统支持蓝牙，Zigbee，线程，物质和其他在2.4GHz频段中运行的协议，并允许同时使用多个协议进行通信。这是像智能桥梁这样的系统可以通过蓝牙与房主的移动应用程序通信，并通过网状网络（例如Zigbee）同时管理灯或恒温器。STM32WBA6系列还包含单协议变体，可简单，更具成本意识的应用。客户推荐：“广泛的硬件功能集，低功耗，高级网络安全性和出色的价格/性能使STM32WBA6设备非常适合我们高级车内驾驶员监控，事件跟踪和紧急呼叫解决方案。在广泛的生态系统和St的强大技术支持的帮助下，我们能够迅速启动原型开发并根据所有适用的行业要求获得资格。我们有望在第二季度2025年开始生产。”
在常规和综合有机农业下对土壤健康的评估
这项研究是在2021 - 2024年间，在北方邦Modipuram的ICAR-印度农业系统研究所进行，以评估综合有机农业系统（IOFS）和综合农业系统（IOFS）的影响，并在土壤生物学特性中对土壤生物学特性对植物，Enzyme Active and enzyme vepent and Freat and corod and Foreal and Frol and Frol and Frol and Froleal corpors and Frol and Foreal system and Frol and Foreal system，coreat和Glod corpors and Foreal systern。iof始终在土壤健康指标方面表现出卓越的性能。在IOF下观察到较高的微生物种群（细菌，真菌和放线菌），尤其是在蔬菜作物下。与IFS模型相比，谷物作物下的土壤（食品系统）显示IOFS模型中细菌种群增加了约41％。类似地，在蔬菜系统下的土壤显示IOFS模型中真菌种群增加了32％。酶活性，包括脱氢酶，β-葡萄糖苷酶，尿素酶和碱性磷酸酶的活性在IOF中显着更高，并显着改善了果实和蔬菜作物。 饲料系统在IOF中显示出脱氢酶（36.8％）和β-葡萄糖苷酶（34.7％）的脱氢酶的改善，与IFS相比。 IOF还显示出易于提取的肾小球素（EEG）和总肾小球素（TG）的水平增加。 蔬菜系统的脑电图和TG分别提高了32％和14％，这表明弧形菌根真菌的活性增强了，碳和氮隔离的潜力。 这些发现突出了有机养分和害虫管理实践在促进土壤生育和可持续性方面的好处。酶活性，包括脱氢酶，β-葡萄糖苷酶，尿素酶和碱性磷酸酶的活性在IOF中显着更高，并显着改善了果实和蔬菜作物。饲料系统在IOF中显示出脱氢酶（36.8％）和β-葡萄糖苷酶（34.7％）的脱氢酶的改善，与IFS相比。IOF还显示出易于提取的肾小球素（EEG）和总肾小球素（TG）的水平增加。 蔬菜系统的脑电图和TG分别提高了32％和14％，这表明弧形菌根真菌的活性增强了，碳和氮隔离的潜力。 这些发现突出了有机养分和害虫管理实践在促进土壤生育和可持续性方面的好处。IOF还显示出易于提取的肾小球素（EEG）和总肾小球素（TG）的水平增加。蔬菜系统的脑电图和TG分别提高了32％和14％，这表明弧形菌根真菌的活性增强了，碳和氮隔离的潜力。这些发现突出了有机养分和害虫管理实践在促进土壤生育和可持续性方面的好处。
不同的beta爆发波形图案表征运动...
抽象的抽水储存厂（PSP）被认为是具有低CO 2足迹的批量存储能源最成熟和最可靠的技术。随着可变可再生能源和电源设备的大规模整合，传输系统操作员（TSO）需要更大的灵活性，以确保电能的安全供应。从一家发电公司的角度来看，这代表了收入来源的多元化，因为作为快速频率服务倾向于出现的新市场。，尽管他们可以通过消耗或提供能源来平衡网格功率，但PSP的主要缺点是他们的低时间响应，使他们无法获得这些新的报酬机制。使用电池或超级电容器等技术的技术，使用诸如独立的储能系统（ESS）杂交水力发电厂，以提高PSP的灵活性并解锁提供动态辅助服务的一种考虑的解决方案之一。但是，水电站和环境限制中可用的少量空间可能会使这种解决方案难以访问。传统上，可逆PSP与固定速度机一起使用。静态频率转换器（SFC）通常用于在泵模式下启动组。从这个角度来看，拟议的论文提出了增强静态转换器（E-SFC）的创新概念。它是将ESS直接集成到工厂的SFC中，以使用电源转换器的使用使用。纸张的组织如下。在第3节中，暴露了协同控制方法操作混合动力厂的需求。与与工厂中型电压网格耦合的传统EST相比，它还提供了减少总体资本支出的机会。第1节提出了水力发电厂的灵活性，以适应不断增长的需求和全球新兴的辅助服务。在第2节中，SuperGrid Institute杂交PSP的创新解决方案，并在未来的电力市场中保持了现有的水力发电机队的关键作用。第4节描述了PSP在LOOP（PHIL）测试钻机中实时功率硬件杂交的实验结果。最后，第5节结束并突出了所提出的解决方案的优势。
弧菌降解的功能性基因组学通过弧菌降解的氧疗法揭示了对支持环境适应性的细微综合代谢贡献
弧菌物种是海洋原核生物，居住在多种生态壁ches，定居非生物和生物表面。这些细菌是全球碳循环中的重要参与者，吸收了数十亿吨的碳（和氮）代谢物。对包括几丁质酶，糖转运蛋白和修饰酶的过程的许多细菌蛋白进行了很好的研究。然而，在存在几丁质的存在下，遗传功能相互作用和主要驱动因素是主要的碳源。为了解决这个问题，我们进行了转座子测序（TN-Seq），以确定在几丁质上生长在几丁质上作为唯一碳源的颤动性溶血性突变体的遗传适应性。以及验证与几丁质代谢相关的已知颤音基因，我们的数据新确定了未分类的OPRD样进口壳质蛋白和HEXR家族转录调节剂的重要作用。此外，我们在功能上暗示了HEXR在调节副溶血性环境生存的多个生理过程中，包括碳同化和细胞生长，生物膜形成和细胞运动。在营养限制条件下，我们的数据揭示了对丝状细胞形态中HEXR的要求，这是副溶血性环境适应性的关键特征。因此，由HEXR介导的重要进口孔蛋白和基因组调节支持多个生理过程，以实现弧菌念珠菌的生长和环境适应性。
2024综合年度报告
Holcim的细分市场表现如何？北美的盈利能力得益于强大的市场基本面，并继续进行联邦和州投资计划，再工业化和重新培训。拉丁美洲在我们的细分市场中实现了最高的重复EBIT边际利润率，由于人口增长，城市化，政府投资和近乎汇款，现金产生强大和卓越的增长潜力。在欧洲，通过脱碳和循环系统的可持续性促进了有利可图的增长，需要对关键基础设施项目的需求支撑。在亚洲，中东和非洲，我们在有吸引力的市场中实现了强大的价值创造，利润率的扩张和股东价值。解决方案和产品报告说，我们所有细分市场的净销售增长最强，这是由屋顶系统驱动的，并且最有吸引力的细分市场的持续扩展。
在si nanobeams中用于微波声子激发的集成波导和光学腔的耦合
摘要：光学微/纳米图案的高质量制造的可用性为基于光学机械（OM）声音和光的相互作用而开发的可扩展电路和设备的道路铺平了道路。在这项贡献中，我们提出了一项有关OM腔的新研究，可以使其与紧密整合的波导对其耦合进行精确控制，这是增强模式激发和波浪能陷入诱因的必要条件，为波浪指导，滤波，滤波，填料，结合和传感打开了许多潜在应用的可能性。此外，可以避免对笨重的实验设置和/或光纤维耦合/激发的需求。同时，优化了在腔体中共鸣的机械和光学模式的质量因素，以及它们的OM耦合系数：两种激发的高度结合是实现其声音（AO）相互作用的先决条件。为此，腔体的横向大小已被抛物面，具有将腔分离的额外好处和远离耦合区域的集成波导。有限元方法已用于执行全波分析，并提供了有关正确描述光学散射和辐射所需的模拟设置的准确讨论。
基于能源和碳定价策略和增强学习方法的综合能源系统的能源管理方法
专注于综合能源系统（IES）的低碳经济运作，本文提出了一种新型的能碳定价和能源管理方法，以促进基于碳发射流理论和增强学习（RL）方法的IES中碳排放减少。首先，提出了能量碳综合定价模型。提出的定价方法通过追踪嵌入的能量使用碳排放量，并建立了电网，IES和自使士之间的能量碳含量关系。其次，考虑到能源碳综合定价策略的能源管理模型是基于马尔可夫决策过程（MDP）建立的，其中包括Posumers Energument Enctumpt Optumpt Coss Model and Energy Service Service Provider（ESP）PROFIF模型。然后，提出了一种基于RL方法的求解方法。最后，数值结果表明，所提出的方法可以改善运营经济并减少IES的碳排放。在定价和能源管理过程中考虑伴随电力和热力的碳价格时，可以改善ESP的利用，并可以降低生产商的成本，并且与不考虑碳价格相比，IES的总碳排放量可以降低5.75％。
dix-seq：快速扩增子数据分析的集成管道
8 DeepBiome。Co. Ltd.，上海200031，中国 *通信：yongjunwei@zzu.edu.cn（y.w. ）; liming@henau.edu.cn（M.L。 ）; zhanglei@logictek.cn（L.Z.） 收到：2024年10月18日；接受：2025年2月21日；在线发布：2025年2月22日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100120©2025作者。 这是CC下的开放访问文章（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。 引用：Dong P.，Chen Y.，Wei Y.等。 （2025）。 dix-seq：用于快速扩增子数据分析的集成管道。 创新生活3：100120。 在过去十年中，测序技术的快速进步推动了Amplicon Metagenome的广泛采用。 但是，当前的Amplicon数据分析软件/管道通常需要手动干预跨越多个步骤，因此需要清楚了解参数，并阻碍缺乏经验的用户自动化其工作流程。 在这里，我们介绍了Dix-Seq，这是一种完全容器化的工具，用于快速，自动化和可扩展的扩增子数据分析。 使用一个单个命令，DIX-Seq可以将原始扩增子序列处理为各种统计和可视化结果，生成基于HTML的报告和恢复的日志文件。 dix-seq利用单个参数表可以大大简化其命令行接口，从而使其不受欢迎的用户更容易实现，同时改善了研究可重复性。 DIX-SEQ的模块化设计使得将新方法和数据库的快速采用到其软件框架中。Co. Ltd.，上海200031，中国 *通信：yongjunwei@zzu.edu.cn（y.w.）; liming@henau.edu.cn（M.L。）; zhanglei@logictek.cn（L.Z.）收到：2024年10月18日；接受：2025年2月21日；在线发布：2025年2月22日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100120©2025作者。这是CC下的开放访问文章（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。引用：Dong P.，Chen Y.，Wei Y.等。（2025）。dix-seq：用于快速扩增子数据分析的集成管道。创新生活3：100120。在过去十年中，测序技术的快速进步推动了Amplicon Metagenome的广泛采用。但是，当前的Amplicon数据分析软件/管道通常需要手动干预跨越多个步骤，因此需要清楚了解参数，并阻碍缺乏经验的用户自动化其工作流程。在这里，我们介绍了Dix-Seq，这是一种完全容器化的工具，用于快速，自动化和可扩展的扩增子数据分析。使用一个单个命令，DIX-Seq可以将原始扩增子序列处理为各种统计和可视化结果，生成基于HTML的报告和恢复的日志文件。dix-seq利用单个参数表可以大大简化其命令行接口，从而使其不受欢迎的用户更容易实现，同时改善了研究可重复性。DIX-SEQ的模块化设计使得将新方法和数据库的快速采用到其软件框架中。当前，已将21个以上的算法，软件和第三方程序集成到DIX-Seq中的八个模块中，而越来越多。这种方法还允许经验丰富的用户微调工作流程，从而促进定制分析。在实际案例研究的数据集上执行的基准测试了DIX-Seq的能力，该功能在生成统计信息和提取生物学上有意义的模式的完整数字中生成了发布的数字。此外，它在检测模拟测序深度下降的方差方面仍然非常有效，结果在所有和某些方面（例如植物网络多样性和Pearson的相关性），结果保持稳健至11000和1000的深度。总而言之，Dix-Seq是用于扩增数据分析的方便但高度可自定义的工具，使其成为入门级和经验丰富的用户的理想选择。
综合可再生氨的成本评估 -
摘要：氨越来越多地被认为是潜在的发射和可持续能量载体。通过水电解从可变的可再生能源（VRE）产生无氨（VRE），很快就会在经济上可行。氨是一种相对便宜且安全的介质，用于氢运输和存储，可以应对时和空间上可再生能源供应的可变性，并促进VRE在能量系统中的渗透。此外，氨具有有希望的特性作为一种燃料，可以通过直接燃烧或使用燃料电池的使用来检索存储的能量，以满足VRES生产低时的热量和功率需求。尤其是其高辛烷值等级使其适合于火花点击（SI）发动机，这可能是用于局部热量和发电的低成本，低复杂性，高可靠性解决方案。功率 - tomonia to-to-power和热量（P2A2P+H）因此，在新的能源系统中可能是一个有趣的桥接概念。但是，这种技术的成熟度较低，其经济表现非常不确定且难以量化，从而减慢了他们的实施。因此，目前的工作提出了基于风电场的网格辅助P2A2P+H系统的成本评估，氨的生产和存储厂以及为住宅区提供电力和热量的SI发动机发电机。最佳系统设计是通过基于遗传算法的多目标优化方法研究的。季节性存储似乎特别相关，氨系统为消费者提供了不可忽略的热量。的结果表明，如果网格价格上涨，这种系统可能会在商业上具有竞争力，并允许当地能源系统高度自我足够，从而防止与VRES份额提高相关的关闭风险。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异