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解开LEO网络可伸缩性的物理空间限制
抽象的低地球轨道（LEO）卫星网络正在进行爆炸性扩展，以便为地球上任何地方的数量用户提供高速互联网。然而，作为一个网络物理网络，LEO网络的可持续扩展遭到了其苛刻，拥挤和不平衡的物理环境的影响。该立场论文对LEO网络的可伸缩性进行了两个物理约束：拥挤的外层空间的卫星安全距离的扩展限制，以及统一LEO网络能力供应供应与地理位置非统一的全球用户需求的规模限制。传统的网络研究对这些物理缩放限制的关注较少，这可能意味着呼吁进行网络物理共同设计，以帮助LEO网络在受到挑战的太空环境中发展。
稀土在能源转型中的作用和挑战
从化石燃料能源向低碳能源的转型需要大量矿产资源。在所需矿产中，稀土元素 (REE) 是风力涡轮机和电动汽车等清洁能源技术的核心组成部分。本文重点关注稀土元素与能源转型的关系，同时讨论能源转型过程中这些关键矿产的需求和供应。我们研究了当前和未来低碳技术稀土元素供应面临的挑战。中国准垄断、缺乏等效替代品、低回收率甚至与开采和生产过程有关的环境破坏等风险和挑战很多。面对这些问题，我们提出了具体的建议和政策，以应对能源转型的生态挑战并确保未来的可靠供应。
碳材料：电子产品领域前景光明
摘要：当前基于硅的电子技术正在接近其物理和科学极限。碳基器件对下一代电子产品具有众多优势（例如，速度快、功耗低和工艺简单），当这些优势与碳元素多功能同素异形体的独特性质相结合时，正在引发一场电子革命。碳电子器件正通过新的制备方法和复杂的设计取得长足进步。从这个角度来看，本文回顾了不同尺寸的代表，例如碳纳米管、石墨烯、块体金刚石及其非凡的性能。本文还强调了相关的最先进器件和复合混合全碳结构，以揭示它们在电子领域的潜力。商业化生产的进步提高了成本效率、材料质量和器件设计，加速了碳材料的应用前景。
技能 - adpted-thive.pdf
在工作中，戴维·布罗德兹基（David Brodzinsky）博士学位，罗格斯大学（Rutgers University）的临床和发展性PSY修道院名誉教授，多年来，他在收养机构和Prospec tive父母中做到了，他首先试图收集父母的动力，以确保他们想承担这种责任，以承担这一责任，以承担这种责任，以实现收养的孩子的最大利益。例如，如果他们想填补因不育症或流产而填补空白，那么重要的是，他们了解，收养孩子与生育孩子更加不同，更复杂，尤其是如果孩子对早期逆境的重要保守关系。他还问准父母，他们是否了解这些复杂性对育儿的影响，并以更长的时间与他们的行为问题进行交谈，这些问题可能会出现和育儿策略，这些策略可以在各种情况下有所帮助。
将微电力系统（MEM）应用于传感器：评论
本文对机器人技术和工业应用中微机械系统（MEMS）的当前应用进行了综述。mems在我们的日常生活以及自动线和工业应用方面广泛用作执行器或传感器。建立新的聚合物和复合材料的交集，例如硅和微型制造技术进行微型缓存和微型组装，带来了MEMS设备的应用和效率的重新增长。mems表示，尺寸降低，更高的可靠性，多功能性，cus tomized Design和功率使用情况方面有很大改善。在机器人技术和工业应用中使用的各种设备和技术的演示以及硅在传感器开发中的使用和作用中进行了说明。还讨论了一些未来的趋势及其观点。
用于下一代测序数据分析的人工智能
人工智能 (AI) 算法和测序技术代表了两项突破性的创新，在过去几十年中取得了显著的进步。在人工智能和测序技术方面，第一个里程碑可以追溯到 50 年代初，这两个领域的快速同步发展导致了计算生物学这一新的混合研究分支的诞生[1]。测序实验产生的庞大而复杂的数据集包含了解许多尚未解答的生物学和医学问题所需的信息，但这些信息通常很难提取。随着生物医学领域变得越来越数据密集，人工智能算法越来越能够处理生物复杂性，这两个研究领域之间的相互联系必将加强。人工智能、机器学习和深度学习概述
从脱蛋白大豆壳中提取的功能化纤维素的抗菌特性
通过改变溶剂类型（乙醇或甲苯）和适合量来优化合成程序。总体而言，氨基官能化过程是有效的，并且对革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌的活性非常出色，在所有情况下，实际上都完全消毒了。通过几种炭化技术研究了样品，表明溶液和纤维素类型对物理化学特征以及该过程的生态可持续性具有重大影响。尤其是，使用绿色乙醇和废物纤维素（相对于商业）的使用导致更高的适应性的剂量效率和最终材料的卓越热稳定性。有趣的是，木质纤维素SBH基质的存在变异的未经兴奋的化合物，尽管少量出现在抗菌活性方面，这也是至关重要的因素，假设残留的植物化学物质的作用。
3.2材料特性的第一原理
尽管第一个原理电子结构计算方法具有很高的预测能力，并且已用于阐明各种反应过程，但由于高计算成本，空间尺度限制为NM，而时间范围则限制为大约几十ps。最近，通过将DFT与机器学习方法相结合来克服这一限制。使用多尺度模拟，我们已经能够在以前不可能的表面和面上实现大型的空间尺度和长时间尺度模拟。我们旨在通过多尺度模拟阐明异质催化反应过程，并确定控制催化剂的因素，并提供设计更多有效催化剂的指南。