本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源,并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言,使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海,研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外,还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明,反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行,但淡水流量较低。结论是,波浪能或波浪能与光伏系统相结合,可被视为海水淡化的电源,带或不带电池储存。
一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
黑色磷纳米片(BPNSS)由于其独特的物理化学特性而在石墨烯以外的2D材料中是新星。[38–47]在黑色磷(BP)晶体中,不同的BP层通过弱的范德华相互作用堆叠在一起,并且磷原子通过在层中通过SP 3杂交共价键相互联系,在每个phos-Phors-Phorus Atom上留下了一对单独的电子。[48] BPNSS沿扶手椅方向显示出重复的蜂窝结构,并沿着Zigzag方向进行双层布置,从而在BPNS中产生强大的面内各向异性电子和光学特性。[49–51] BPNSS显示了从0.3 eV(bulk bp)到2.0 eV(单层)的厚度依赖性直接带盖的广泛范围。它们的光学响应由激子主导,在几百meV范围内表现出结合能。[52,53]更重要的是,单层BP具有1000 cm 2 v-1 s-1的电荷载体迁移率,而在野外效应晶体管中,良好的ON/OFF ON/OFF比率为10 3-10 4。[54]由于这些令人兴奋的特性,BPNS在光催化,生物医学,能源存储和转换以及电子和光电设备中显示了潜在的应用。[55–61]但是,在环境条件下,BPNS的稳定性较差限制了其实际应用,这主要是因为在氧气和/或水存在下,磷原子化学降解为氧化磷。在不同的钝化策略中,通过共价或非共价方法(方案1)构建异质结构可以帮助获得具有各种架构和功能的基于BPN的异质结构。[62–66]到目前为止,已经证明了不同的方法,例如化学官能化[67-72]和金属氧化物或离子载体质层涂层[73-75],作为改善BPNS环境稳定性的有效方法。基于BPN的异质结构可以提供BPNS的大面积钝化,结合属性
分数量子霍尔 (FQH) 相是由于强电子相互作用而出现的,其特征是任意子准粒子,每个准粒子都具有独特的拓扑参数、分数电荷和统计数据。相反,整数量子霍尔 (IQH) 效应可以从非相互作用电子的能带拓扑中理解。我们报告了所有 FQH 和 IQH 跃迁中临界行为的令人惊讶的超普适性。与预期的状态相关临界指数相反,我们的研究结果表明,对于分数和整数量子霍尔跃迁,临界标度指数 κ = 0.41 ± 0.02 和局域长度指数 γ = 2.4 ± 0.2 相同。从中,我们提取了动力学指数 z ≈ 1 的值。我们已经在超高迁移率三层石墨烯器件中实现了这一点,其中金属屏蔽层靠近传导通道。在之前的研究中,由于在传统半导体异质结构中 κ 的测量值存在显著的样本间差异,而长程关联无序占主导地位,因此在各种量子霍尔相变中观察到的这些全局临界指数被掩盖了。我们表明,稳健的标度指数在短程无序关联的极限下是有效的。
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性(即性能稳定性)这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近,一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法,例如在不同条件,时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中,环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养(DMSCC)实现了微环境的精确维护和操纵,同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里,我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起,以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果,酿酒酵母CEN.PK113-7D,具有用于细胞内ATP水平的生物传感器,暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期,每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道,以评估种群,亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低,但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量,但随着时间的流逝,稳定性最低,在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化,并且很容易适应新的生物,生物传感器,培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母,种群异质性,动态环境,尺度降低,生物传感器,活细胞成像,微流体单细胞培养,营养振荡
当今大多数产品都具有多个功能,但是这些功能是通过在系统中整合不同的单功能设备和/或材料来实现的。在一种单个材料中同时具有多个功能具有许多潜在的优势,例如一种可以存储能量,具有自感应或自我修复能力或任何其他身体功能的结构材料。这将带来质量和资源节省,使能源更高,因此更可持续。本文介绍了如何使用碳纤维的电气和电化学性质在高性能载荷中同时使用碳纤维来进行碳纤维的微型审查。通过该碳纤维复合材料还可以存储像锂离子电池一样的能量,用作应变传感器,具有电气控制的致动和形状,并用作能量收割机。
超级电容器和可充电电池都是储能设备,其中一种的性能优势传统上是另一种的弱点。电池受益于卓越的储能容量,而超级电容器具有更高的功率和更长的循环寿命。这些设备在电动汽车和电网储能应用中的快速应用正在推动它们的进一步发展和生产。积累和理解这两种设备技术的现有知识将为这两个有着共同目标的不同领域未来研究和开发的进展奠定基础。因此,在这篇评论中,我们汇总了过去 18 年超级电容器和电池的能量功率性能趋势,以预测未来十年这些技术的发展方向。我们特别讨论了每种技术在储能领域的影响及其对混合研究的影响。趋势预测表明,到 2040 年,性能最佳的非对称和混合超级电容器在能量密度 (ED) 方面可以与目前正在开发的商业电池技术相媲美。在功率密度 (PD) 方面,电池技术可以实现与某些基于双电层 (EDL) 的超级电容器相当的性能。对于某些应用,我们预见到这两种设备将继续混合以填补能量功率缺口,从而使增强 ED 对 PD 的惩罚变得微不足道。这种预期的改进最终可能会达到饱和点,这表明一旦达到一定水平的 ED,任何进一步的指标增强只会导致与 PD 的严重权衡,反之亦然。在这些技术中观察到的饱和也促使人们探索新的途径,特别强调可持续性,以使用可再生材料和方法实现高性能。
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱,最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止,合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型,已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外,近年来,人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此,人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外,还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
a Bash Biotech Inc,600 est Broadway,Suite 700,圣地亚哥,CA 92101,美国 b 生命科学实验室,KTH-Royal Institute of Technology,斯德哥尔摩 SE-17165,瑞典 c 病理学和肿瘤生物学系,人类生物学高级研究中心(WPI-ASHBi),京都大学,京都 606-8501,日本 d 泌尿外科,东京大学医学院,东京 113-8654,日本 e 血液学和再生医学中心,卡罗琳斯卡医学院,斯德哥尔摩 SE-17177,瑞典 f 医学生物学系,Atat € urk 大学医学院,埃尔祖鲁姆 25240,土耳其 g 宿主-微生物组相互作用中心,牙科、口腔和颅面科学学院,伦敦国王学院,伦敦 SE1 9RT,英国h 哥德堡大学萨尔格伦斯卡大学医院分子与临床医学系,哥德堡 SE- 41345,瑞典 i 查尔姆斯理工大学生物与生物工程系,哥德堡 SE-41296,瑞典 j 生物创新研究所,哥本哈根 N DK-2200,丹麦 k 郑州大学药学院先进药物制备技术教育部重点实验室,郑州 450001,中国