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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
应用集成区块链和大数据技术来提高供应链的可追溯性和纺织领域的信息共享
如今，纺织业正在构成其东西。一方面，客户可以在个性化移动应用程序上提供多样化的产品，并立即交付和回报。另一方面，由于纺织工艺中的自动化和计算机化的增加，生产比以往任何时候都更有效率。但是，当前的供应链管理系统仍然遇到了几个严重的问题，例如篡改产品，可追溯性差，延迟以及缺乏实时信息共享。今天，一种称为区块链的新技术，这是分散信息技术的开创性创新，它可以解决上述挑战，因为其重要特征（例如分散，透明度和不变性）。在这个方向上，本文提出了一个基于区块链的纺织供应链可追溯性的新框架，该框架可以为所有具有透明度和信息共享的供应链成员提供信息平台。为纺织业创建一个可追溯且透明的供应链，将帮助客户对他们购买的产品及其支持的公司做出明智的选择。对于纺织供应链中的利益相关者，具有可追溯性和实时信息共享可以建立更好的关系，提高效率，并降低产品召回，伪造和不道德的劳动的风险和成本。但是，由于区块链技术仍处于早期阶段，因此它具有一些固有的缺陷，当我们面对现实世界中的质量数据时，可伸缩性成为主要而紧迫的缺陷。因此，我们提出了一种新方法，该方法包括两种是区块链和大数据的技术之间的集成，以大规模填充分散的系统。回答的主要研究问题之一是，如何利用和应用大数据授权的区块链如何通过全球供应链更准确地管理可追溯性和信息共享。在这项研究中，我们研究了可追溯性系统概念和信息共享的必要性，然后介绍区块链整合的大数据框架及其开发过程。最后，评估了该命题的绩效，并提出了可以通过进一步研究来解决这种可追溯性系统的挑战。
矛盾的目标 - 集成联系的本地方法
本文是几个研讨会和会议的结果：第一个HSC 2024的“矛盾目标 - 本地解决方案”。本文描述了实施可持续发展目标的现有挑战 - 尤其是在处理矛盾的目标方面。应对冲突情况，本文仔细研究了Nexus方法。然后，这种理论推导将填充在城市中空间竞争的具体例子。汉堡和达累斯萨拉姆的项目和倡议用于展示如何使用Nexus方法模型的程序来解决冲突。此外，还提出了成功的项目，这些项目已识别和使用了地方性可持续发展目标之间的协同作用。本文旨在集中于市政当局和城市在执行2030年议程和应对矛盾目标的作用。
人工智能在综合电子健康记录和患者生成的健康数据中的应用中的作用
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
回顾近期独立和电网集成混合可再生能源系统：系统优化和能源管理策略
[39] 2018 ✗ ✓ ✗ ✓ ✗ ✗ BB ✗ ✗ BB ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ [40] 2018 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ [41] 2017 ✓ ✗ BB ✗ ✓ ✓ ✓ BB ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✓ ✗ [42] 2016 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ [43] 2016 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✓ ✗ ✓ ✗ ✓ [44] 2016 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ BB ✓ BB ✗ ✓ ✗ ✗ [45] 2016 ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ BB ✗ ✗ ✓ ✗ B