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最终：全氟辛烷磺酸（PFO）和相关盐的人类健康毒性评估
该文件是由美国环境保护署（EPA）的水科学和技术办公室的健康与生态标准部门编写的。该机构非常感谢OW，研发办公室（ORD），儿童健康保护办公室（OCHP）（OCHP）和土地和紧急管理办公室（OLEM）的EPA科学家的宝贵贡献。该文档的作者包括布列塔尼·雅各布斯（Brittany Jacobs）；凯西·林德伯格；卡莉·奥斯丁；凯利·坎宁安（Kelly Cunningham）；芭芭拉·索尔斯（Barbara Soares）；和露丝·埃茨（Ruth Etzel）。该文件的作者包括J. Michael Wright；伊丽莎白·拉德克（Elizabeth Radke）； Michael Dzierlenga；托德·祖林登（Todd Zurlinden）；杰奎琳·温伯格（Jacqueline Weinberger）；托马斯·贝特森；汉古鲁；和凯利·加西亚（Kelly Garcia）。该文档的OCHP作者包括Chris Brinkerhoff；和格雷格·米勒（Greg Miller）（以前是OW）。EPA科学家为OW的文档开发提供了宝贵的贡献，其中包括Czarina Cooper；乔伊斯·多纽（Joyce Donohue）（退休）； Adrienne Keel;阿曼达·贾维斯（Amanda Jarvis）； James R. Justice;来自ORD包括蒂莫西·巴克利（Timothy Buckley）；艾伦·戴维斯（Allen Davis）；彼得·埃吉（Peter Egeghy）； Elaine Cohen Hubal；帕梅拉·诺伊斯（Pamela Noyes）；凯瑟琳·纽豪斯（Kathleen Newhouse）； Ingrid Druwe;米歇尔愤怒；克里斯托弗·劳；凯瑟琳·吉本斯；和保罗·施洛瑟（Paul Schlosser）；从Olem中包括发电的福斯特。 对经理和其他科学专家的文件审查草案的额外贡献，包括ORD毒性途径工作组和预防化学安全和污染办公室（OSCPP）的专家。EPA科学家为OW的文档开发提供了宝贵的贡献，其中包括Czarina Cooper；乔伊斯·多纽（Joyce Donohue）（退休）； Adrienne Keel;阿曼达·贾维斯（Amanda Jarvis）； James R. Justice;来自ORD包括蒂莫西·巴克利（Timothy Buckley）；艾伦·戴维斯（Allen Davis）；彼得·埃吉（Peter Egeghy）； Elaine Cohen Hubal；帕梅拉·诺伊斯（Pamela Noyes）；凯瑟琳·纽豪斯（Kathleen Newhouse）； Ingrid Druwe;米歇尔愤怒；克里斯托弗·劳；凯瑟琳·吉本斯；和保罗·施洛瑟（Paul Schlosser）；从Olem中包括发电的福斯特。对经理和其他科学专家的文件审查草案的额外贡献，包括ORD毒性途径工作组和预防化学安全和污染办公室（OSCPP）的专家。该机构非常感谢伊丽莎白·贝尔（Elizabeth Behl）（退休）提供的有价值的管理监督和审查； Colleen Flaherty（OW）；杰米·斯特朗（Jamie Strong）（以前是OW;目前的ORD）； Susan Euling（OW）；克里斯蒂娜·泰耶（Kristina Thayer）（ORD）；安德鲁·卡夫（Andrew Kraft）（ORD）； Viktor Morozov（ORD）； Vicki Soto（ORD）;和Garland Waleko（ORD）。
EPA-815-R-24-001 PFAS NPDWR 最终版经济分析
本文件由美国环境保护署 (EPA) 水资源办公室 (OW) 编写。该机构衷心感谢 OW 标准与风险管理部、水资源经济中心、科学技术办公室和政策办公室国家环境经济中心的 EPA 科学家和经济学家的宝贵贡献。本文件由 Katherine Foreman、Rachel Gonsenhauser、Austin Heinrich、Erik Helm、Kirsten Studer 和 Morgan Webster 编写。为本文件的制定做出宝贵贡献的 EPA 科学家和经济学家包括 Lena Abu-Ali、Carlye Austin、Wes Austin、Keelan Baldwin、Elizabeth Berg、Adam Cadwallader、Stanley Gorzelnik、Ashley Greene、Hannah Holsinger、Won Hyung Lee、Brittany Jacobs、Rajiv Khera、Alexis Lan、Casey Lindberg、Gregory Miller、Michael Trombley 和 Holly Young。该机构非常感谢 Chris Dockins 和 Ruth Etzel 的宝贵技术评审以及 Ryan Albert 和 Eric Burneson 的执行指导。
海上风的供应链的状态和挑战...
这些研究的结果是在希腊的海上风供应链会议上提出的，该会议由Helenic Wind Energy Association Eletaen与挪威越野风的合作，于2023年11月23日与挪威越野车合作，以及在Hwea的HWEA大会上，于2024年3月5日举行。来自希腊，挪威和其他国家的65多家公司参加了这项活动。这是OW整个供应链的公司第一次在同一场所聚在一起，交流经验和知识，并考虑如何计划下一步。一个关键的结论是，OW的国内供应链的发展面临许多挑战，但与此同时，具有巨大的潜力和机遇。希腊已经在足够或很大程度上开发了该链的关键联系，例如电缆，水泥和金属工业。它在其他重要部门（例如造船厂，港口和运输以及通过学术界和大学的重要研究经验）中也具有传统。
计算工作流程符合自动电池循环
，虽然其用于X射线差异分析的粉末机与常见的差异仪连接在一起，但22不是作为计算工作OW的一部分而驱动的。然而，在A-LAB项目中，已经证明了由机器学习算法驱动的自动X射线差异，该算法已被证明，由定制的23驱动，但开源源是ware。同样，在物质实验室中，大型语言模型驱动的合成和湿化学已成功证明。24但是，此类任务的编排仍然是“针对现实世界合成的规格设置或[尚未实现]的量身定制”。25它还依赖于使用自定义编排者。为了提高RDM实践的采用和互操作性，使用常见，建立，开源的编排或工作OW Manager（WFMS）是至关重要的。在先前的工作中，Stricker等。进行定制实验的概念概念控制
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
2024 年航天工业日
网络靶场 交付网络防御环境代表 (CyDER) 基线能力 OW 靶场 向临时承包商主管交付靶场控制系统 (RCS) MVP 交付 TETRA 1 和 SBSS TACON • 于 2024 年 EW 靶场交付 RCS RMCC - Rm 106" 交付快速能力终端 (RCT) 1 和 2 交付 TROC 2-4 • ASTRO-E 第二阶段 SRR 和 PDR AP HWIL 设施 授予任务合作伙伴试验台合同
定向能量沉积中粉末流速变化的多方面监测
粉末流速是定向能量沉积 (DED) 工艺中的一个关键参数。在典型的构建过程中，如果粉末流速仅降低 1 秒，就会影响 30 毫米的熔体轨迹。因此，即使粉末流速发生微小变化也会对构建质量产生重大影响。在这项工作中，使用离线重量测量、流动成像、现场构建数据和同轴熔池成像等多种方法量化了不同类型 316 L 钢粉末的粉末流稳定性。观察到流速振荡，与粉末料斗转盘旋转的周期性相关，其幅度足以对构建质量造成影响并可在同轴熔池成像中识别。讨论了流速变化对使用熔池成像进行闭环控制的影响。
基于流量电池的自动供电系统的来源
摘要：本文涉及的紧急任务是为使用流量电池和基于它们的不间断电源系统开发和串行存储系统的技术和生产基础。流量电池是在关键和替代能源设施中长期存储的高度有效的解决方案。流量电池的主要优点是能够创建具有所需功率和容量的系统而无需冗余参数的能力，因为系统的特性受独立块调节（如燃料电池）。在流动电池中，钒氧化还原流电池（VRFB）特别感兴趣，因为它们的使用寿命很长。流量电池的主要要素是堆栈，它决定了电池的功率及其效率，以及电解质，它决定了电池的能量及其使用寿命。已经开发了用于测试流量堆栈的操作模式的支架。在电解质上运行的5 kW流量电池，添加了盐酸，该盐酸是新一代电解质中的稳定剂。
