能源管理是适用于智能建筑物(SBS)的微电网(MGS)的主要挑战之一。因此,更多的研究是必不可少的,要考虑建模和操作方面,以利用系统的即将到来的不同应用程序。本文介绍了一种新型的能源管理建筑模型,该模型基于完整的监督控制和数据获取(SCADA)系统的职责,其中包括MG实验室(LAB)测试床,该模型在罗马萨皮恩扎大学的电气和能源工程系中名为Lambda。Lambda MG实验室以小规模A SB模拟,并与Dieee电网连接。lambda mg由光伏发电机(PV),电池能量存储系统(BESS),智能开关板(SW)以及不同的分类负载(关键,必不可少的和正常)组成,其中一些是可管理的且可控制的(照明,空调,空调,空调,智能插头)。Lambda实施的目的是使Diaee Smart用于节能目的。在Lambda实验室中,通信体系结构包括由两个主要国际标准(电气和技术监控系统的工业序列标准)和KONNEX(商业和家庭建筑自动化的开放标准)进行的大师/奴隶单位和执行器组成。使电气部门的智能原因从主电网中降低所需的电源。因此,为了实现目标,已经以两种模式进行了研究。最后,在不同的情况下对拟议的模型进行了研究,并从经济方面进行了评估。最初,基于SCADA系统的实时模式,该模式揭示了不同来源和负载的实际日常功耗和生产。接下来,将模拟零件分配给基于能量管理系统的主网格,负载和BES充电和放电的行为。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
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 瑞典皇家理工学院,应用物理系,阿尔巴诺瓦大学中心,斯德哥尔摩,SE-114 21,瑞典 b 中子散射和成像实验室,保罗谢勒研究所,CH-5232,Villigen PSI,瑞士 c 纳米科学中心,尼尔斯玻尔研究所,哥本哈根大学,Nørre All e 59,DK-2100,哥本哈根 O,丹麦 d 都灵理工大学应用科学与技术系,Corso Duca Degli Abruzzi 24 10129,都灵,意大利 e 维也纳科技大学固体物理研究所,Wiedner Hauptstraße 8 e 10,1040,维也纳,奥地利 f 瑞典皇家理工学院 PDC 高性能计算中心,SE-100 44,斯德哥尔摩,瑞典 g Nordita,瑞典皇家理工学院和斯德哥尔摩大学,Hannes Alfv ens v € ag 12,SE-106 91,斯德哥尔摩,瑞典 h 东京大学固体物理研究所中子科学实验室,柏,千叶 277-8581,日本 i 东京大学跨尺度量子科学研究所,东京 113-0033,日本 j 高能加速器研究机构材料结构科学研究所,茨城 305-0801,日本 k 牛津大学无机化学实验室,牛津 OX1 3QR,英国 l 印度理工学院物理系,坎普尔 208016,印度 m 塔塔基础研究所 DCMPMS,孟买 400005,印度 n 查尔姆斯理工大学物理系,SE-412,哥德堡,瑞典
受气候缓解目标国家的驱动国家,全球大流行后的经济增长和恢复的低成本可再生能源的优先级。很明显,可疑的技术选择会导致更广泛的社会经济利益,这是在将其能源部门朝着更高份额的可再生能源份额过渡到更高份额的国家中所表明的。对更好地理解能源过渡对就业的直接影响的兴趣越来越大,对传统能源部门失去的工作的担忧将对世界各地的决策介绍至关重要。这项研究重点是加速可再生能源的净就业影响,该净摄入量将于2050年到2050年从可再生能源中获得100%的能源,与巴黎协议的雄心勃勃的目标兼容。与电力,热量,运输和脱盐部门相关的直接能源工作从2020年的约5700万增加到到2050年的近1.34亿。可再生能源和可持续技术中的价值链比采摘化石燃料更重要。结果表明,全球能源过渡将对世界各地经济的未来稳定和增长产生积极影响。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
采用定向能量沉积技术在用于硬面堆焊的热作工具钢基材上沉积了具有不同层数的冷作工具钢。本研究涉及了覆层工具钢中的缺陷和微观结构。在沉积区发现了包括孔隙和裂纹在内的缺陷,其数量随着沉积高度或层数的增加而增加。大的不规则孔隙主要位于沉积层的下部区域。此类孔隙的形成归因于合金元素在孔隙表面的偏析和热量输入不足。非平衡共晶微观结构是孔隙邻近区域的特征。另一方面,开裂往往发生在沉积层的上部。确定了导致开裂的两个重要因素。第一个是微观结构梯度,当从底部移动到顶部沉积层时,微观结构梯度从细胞状树枝状晶变为柱状树枝状晶。其次,根据Thermocalc软件的模拟,沉积的冷作工具钢表现出相对较大的凝固温度范围,从而对热裂纹具有很高的敏感性。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点,因为能源系统正面临越来越多的挑战,例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺,以及极端天气导致的停电风险。通常,在这些情况下,能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点,以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解,我们提出了家庭能源弹性的定义,可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外,我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法(备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足),以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力,而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看,我们希望挑战电力需求不可协商的观念,并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
髓磷脂是一种由中枢神经系统(CNS)中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构(Aggarwal等,2011; Baumann and Pham-Dinh,2001; Stadelmann等,2019)。它会围绕轴突充分包裹,从而产生主要由脂质(70-85%)和蛋白质(15–30%)组成的鞘,它们共同提供电绝缘。脂质成分,包括胆固醇,磷脂和糖脂,使髓磷脂具有绝缘性,而髓磷脂碱性蛋白(MBP)和蛋白质脂质蛋白(PLP)(PLP)(PLP)(PLP)稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室(Werner等,2013)。髓鞘鞘分为节间,它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导,其中仅在节点上仅重新再生动作电位,同时降低了神经元活性的能量需求,从而显着提高了信号传播速度(Aggarwal等,2011; Baumann and Pham-Dinh,2001; Stadelmann et al。,2019年)。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入,从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度,髓磷脂支持复杂的神经回路的协调,这对于适当的神经网络功能和过程(例如感觉知觉,运动控制和认知)至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步,从而影响神经回路功能(Bonetto等,2021; Monje,2018; Xin and Chan,2020)。
瑞典农业科学大学生物量技术中心的森林生物材料和技术系Umeå大学,Umeå90187,瑞典E工业化学和反应工程,约翰·加多林工艺化学中心,ÅboAkademi大学,Åbo-Turku 20500,芬兰F芬兰可持续化学研究部Box 3000,Oulu Fi-90014,芬兰G化学研究所,里约热内卢大学联邦大学,阿雷格尔Porto Alegre,RS,RS,巴西h h h porto Alegre,h巴西h化学系,科学学院,国王沙特大学,国王科学院。 Box 2455,Riyadh-11451,沙特阿拉伯Box 3000,Oulu Fi-90014,芬兰G化学研究所,里约热内卢大学联邦大学,阿雷格尔Porto Alegre,RS,RS,巴西h h h porto Alegre,h巴西h化学系,科学学院,国王沙特大学,国王科学院。Box 2455,Riyadh-11451,沙特阿拉伯Box 2455,Riyadh-11451,沙特阿拉伯
短波式红外(SWIR)光电探测器对于许多科学和工业应用至关重要,包括监视,质量控制和检查。在近几十年中,基于有机半导体的光电检测器已经出现,证明了为宽带和窄带成像和感应场景增加实际价值的潜力,在这种情况下,诸如热预算敏感性,大面积孔径的必要性,成本考虑因素,轻量级和相结构的灵活性需求等因素优先考虑。现在已经认识到,有机光电探测器(OPD)的性能,尤其是它们的特定检测率,最终受到陷阱状态的限制,陷阱状态普遍存在于无序的半导体中。这项工作采用了一种利用这些中间隙状态来特定创建SWIR照片响应的方法。为此,这项工作引入了在批量异质结(BHJS)光电二极管中“陷阱掺杂”的一种反直觉方法,其中有意将少量的来宾有机分子故意纳入半强化供体中:受体宿主系统。遵循这种方法,这项工作证明了可见的至静宽宽带OPD的概念验证,在关键光电探测器指标中接近(并在某种程度上,甚至超过)最先进的性能。陷阱掺杂方法是,即使目前只有概念验证,它广泛适用于各种光谱窗口。使用将限制变成功能的非常规策略来进行工程光进行的新模式。