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和地下有机碳转移时间
图3：顶层和地下有机碳转离时间（τ，yr）的全局模式。在顶部（0-0.3 m）（a）和270 subloil（0.3-1 m）（c）层处于τ的全局分布。使用从全球土壤概况观测值及其环境协变量训练的机器学习模型生成了τ-环境关系，其空间分辨率为30 Arcsec（在赤道处约为1 km）。b，d，顶层和地下τ的纬度图案。橙色和蓝线分别代表在纬度上的顶部和地下土壤的平均τ。阴影灰色区域代表沿纬度的2.5 th和97.5个百分位数之间的变化。e，f，在不同主生物群落中两层处的平均τ。错误条显示每个生物群落内空间预测的95％百分位间隔。275
有机物动力学和n矿化...
在矿物质土壤中，土壤有机物和粘土 +粉砂含量之间存在正相关关系，而土壤n矿化百分比与粘土 +粉砂含量之间存在负相关关系。对于土壤C，由于沙质土壤中存在木炭（惰性C），关系不太明显。土壤中有机物的物理保护程度随土壤的粘土和淤泥含量而增加。在沙质土壤中，有机物显然仅通过粘土和淤泥颗粒的吸附或涂层而在物理上受到保护，而在细纹理的土壤中，有机物也受到其在小毛孔和聚集体中的位置的保护。每种土壤都具有与粘土和淤泥颗粒相关的最大能力来保留有机C和N。土壤具有土壤有机物的保护能力的饱和程度，而不是土壤纹理会影响施加残留的残留物的分解速率。细菌的生物量与颈部尺寸为0.2至1.2 um的毛孔与毛孔之间的毛孔与毛孔之间的毛孔分离，而孔与大多数NEMATOD在30和90 UM之间的毛孔分离，该孔的分离是孔，该毛孔的孔隙均与90和90 UM的颈部之间相关。土壤中的细菌。食物网的计算表明，观察到的C和N矿化速率不能从微纤维活性的差异中解释，但必须是由观察到的，但迄今为止迄今无法解释的细纹和粗纹质土壤之间的C：N比的差异。使用二氧化硅悬浮液作为重型液体，开发了一个简单的过程，将土壤有机物分为大小和密度分数。分解速率的分数有所不同，可用于有机物动力学模型。掺入土壤中的基层C从可溶性和轻型宏观有机体转移到中间和重型宏观有机体分数，并积聚在微聚体中。在所有分数中，基层的C分解速度比土壤衍生的C更快。
敏捷和多功能量子通信
图2：电荷载体产量独立于捐助者或受体激发，但随着IE偏移的增加。（a-h）和（J-K）picsecond-Nanosecond瞬时吸收光谱在0.4 ps（红线），30 ps（红线），30 ps（绿线）和300 ps（蓝线）和300 ps（蓝线）之后的选定整洁材料（开放符号）和混合物（彩色线）：（ a-b） ptb7-th：IEICO和（J-K）PBDB-T-2F：IT-4F混合膜在选择性激发供体（A，C，E，G，J）和受体分子（B，D，F，F，H，K）之后。（i）在所有研究的混合物中，吸收〜1.6-4 µJ / cm 2的所有研究混合物的综合光漂白（300 ps）与初始光漂白（0.4 - 0.7 PS）（PB 300PS / PB 0.4Ps）的比例，具有供体（开放符号）和受体（封闭符号）和受体（封闭符号）和受体（闭合符号）和eie（affctionor night）的eie（供体）（封闭符号）和eie（nie a）。
用于脑启发计算的有机材料和设备
目前，许多人工智能 (AI) 应用正在迅速成为社会中不可或缺的一部分，它们依赖于基于软件的人工神经网络或深度学习算法，这些算法功能强大，但能源效率低下。相比之下，大脑在类似的分类和模式发现任务中效率极高。神经形态工程试图通过模仿几个关键概念来有效地模拟 AI 任务，从而充分利用大脑的效率。有机电子材料在模仿大脑的基本功能（包括重要的脉冲现象）方面尤其成功，而且由于其生物相容性，它们在硬件实现的人工神经网络的低功耗操作以及与生理环境交互方面也取得了成功。本文概述了大脑及其人工对应物的基本功能操作，特别关注有机材料和设备。我们重点介绍了模仿大脑功能（如时空处理、体内平衡和功能连接）的努力，并强调了高效神经形态计算应用的当前挑战。最后，我们介绍了我们对这个令人兴奋且快速发展的有机神经形态设备领域未来发展方向的看法。
含钛金属有机骨架改性...
摘要：多硫化物中间体 (Li2Sn，2<n≤8) 的穿梭和锂金属表面的枝晶生长阻碍了锂硫 (Li-S) 电池的实际应用。隔膜功能化提供了一种解决这些问题的直接方法。在此，我们展示了一种用于先进 Li-S 电池的多功能 MIL-125(Ti) 改性聚丙烯/聚乙烯隔膜。MIL-125(Ti) 是一种含钛的金属有机骨架 (MOF)，具有开放骨架结构、高固有微孔率和路易斯酸特性。与原始隔膜相比，具有 MIL-125(Ti) 涂层的隔膜表现出更好的电解质润湿性和更低的电阻。独特的涂层层充当有效的物理和化学屏障区域，可捕获多硫化物物质，而不会影响 Li+的平稳传输。同时，MOF 中直径约为 1.5 纳米的高度有序微孔引导均匀的 Li + 镀层，从而抑制锂枝晶。因此，MOF 改性隔膜可显著提高 Li-S 电池的循环稳定性和倍率性能。在 0.2 C（1 C = 1675 mA g-1）下 200 次循环后的容量保持率超过 60%，在 2 C 下比容量为 612 mAh g-1。这种简便的方法为高性能 Li-S 电池提供了一条有效的途径。关键词：锂硫电池、金属有机框架、隔膜、穿梭效应、锂枝晶■ 介绍
土壤有机碳/肯尼亚的经济学
图12：土壤采样过程40图13：样品处理的说明41图14：春季和秋季季节的作物生产地图1 2021 47图15：含农业活动的总收入。home consumption 53 Figure 16: Variable costs of the farm household 54 Figure 17: Overview of on-farm income (USD per ha and year) 55 Figure 18: Household income by source 55 Figure 19: Boxplots for SOC, BD, N, and CEC for all samples 57 Figure 20: Boxplot of CO 2e stock at different depth levels 57 Figure 21: Regression of SOC to N and SOC to CEC 58 Figure 22: Boxplots for SOC, BD，N和CEC分析在0 –30厘米的深度59图23：所有农民的CO 2E库存（有或没有SLM实施）62图24：上Q（+15％）和下部Q（+30）和下部Q（+30）64图25：根据新水平达到65
对有机的基于区块链的可追溯性的审查
农业涉及广泛的人，直接或间接连接到田野。在粮食生产方面，确保质量和解决营养问题对于任何食品工厂或组织而言至关重要。在当今的相互联系的世界中，购买食物的消费者应该对所使用的生产方法和原材料有很好的信息。但是，传统的供应连锁店经常在可追溯性等问题上挣扎。区块链技术为这些挑战提供了有希望的解决方案。通过利用加密哈希技术，区块链中的每个区块都以保持安全和不可变的方式加密信息。这种分散的方法可确保没有任何一个实体可以操纵数据，从而提供沿供应链的交易的防篡改记录。将区块链整合到食品可追溯性系统中可以彻底改变我们跟踪从农场到餐桌的食物之旅的方式。例如，在有机食品的情况下，消费者对质量和起源的期望很高，区块链可以提供透明度，安全性和可靠性。通过使消费者能够访问有关生产过程的详细信息，区块链使他们能够做出明智的选择并建立对有机食品供应链的信任。