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2024 年可持续电池路线图
Magda Titirici 1，∗ק，Patrik Johansson 2，30，∗ק，Maria Crespo Ribadeneyra 3，Heather Au 1，Alessandro Innocenti 4，5，Stefano Passerini 4，5，5 ，杰克·阿斯皮纳尔（Jack Aspinall），10，11，毛罗面（Mauro Pasta），10，12 Vadhi Babulal 12，Marine Reynaud 12，Kenneth G Latham 1，Tomooki Hosaka 13，Shinichi Komaba 13，Jan Bitenc 14，Jan Bitenc 14，Alexandre Ponrouch 15 ，19，20，Marja Vilkman 21，Kamil Burak Dermenci 22，Seye Boul Mahazi，21 Ecibar 22，Jean E Marshall 23，Con Robert McElroy 24，Emma Kendrick 25，Tayeba Safdar 11，11，26，Chun Huang 11，26，26，26，26，26，26，26，26，28，28，28，28，j.nian dian dian， Dali 28，Utkarsh Vijay 28、30，Alejandro A Franco 28、29、30、31ϧ，Sivaraj Pazhaniswamy 32，Patrick Strick，Steven Guzman，Steven Guzman 12 33
使用 CRISPR-Cas9 系统进行基因编辑......
摘要 CRISPR-Cas9系统是一种强大的技术，可以快速、精确、有效地编辑真核生物基因组。该工具彻底改变了我们修改从微生物到哺乳动物的不同生物基因组的方式。通过使用 CRISPR-Cas，不仅可以引入突变来研究某个基因的缺失，还可以让我们编辑基因组以引入荧光标记甚至编辑表观基因组。 CRISPR-Cas9 协议基于将 Cas9 蛋白和引导 RNA 与同源模板一起引入细胞。在本章中，我们介绍了将该基因组编辑技术应用于不同模型生物的详细方案，例如线虫秀丽隐杆线虫、果蝇细胞系、斑马鱼和小鼠卵母细胞。我们希望本章能够让不同的研究小组在他们的实验模型中应用这项强大的技术。
2024可持续电池的路线图
约翰逊2，20， *玛丽亚，斯蒂芬·帕塞里尼（Stephen Passerini）4，5，6，6，6，6，6，6，6，evi petavratzi 7，保罗·卢斯蒂（Paul Lusty），保罗·卢斯蒂（Paul Lusty）7，安妮卡·阿尔伯格·巴巴尔（Annika Ahlberg Babulal）12雷诺（Annika Ahlberg Babulal）12Reynaud12 reynaud 12 reynaud 12 reynaud 12，12，12，12，，Heng Zhang Zhang，Heng Zhang，Heng Zhang，Heng Zhang16 Dermenci 22 , Jean In Marshall 23 , With Robert McElroy 24 , Emma Kendrick 25 , Tayeba Safdar 11 , 26 , Son 11 , 26 , 27 , 29 , 29 , 28 , 28 , 28 , 29 , 29 , 29 , 29 , 29 , Patrick S Grant 32 MSse I Galcerate 12 and Nestor Antu
第19届计算智能方法...
Program Committee Abbas Alameer, Alessia Paglialonga, Alex Graudenzi, Alfredo Vellido, Andrea Campagner, Angelo Ciaramella, Anna Bernasconi, Annamaria Carissimo, Antonella Iuliano, Antonino Staiano, Antonio Colaprico, Antonio De Falco, Aurora Saibena, Benoit Liquet, Bruno Giovanni Galuzzi, Carmelo Militello, Chiara Damiani, Chiara Damiani Christian Blum, Christoph Friedrich, Claudia Angelini, Claudio Angione, Daniela Besozzi, Dario Righelli, David Dannhauser, Davide Bressan, Emanuela Merelli, Enrico Formenti, Enrico Longato, Erica Tavazzi, Eva Viesi, Fabio Cumbo, Filippo Geraci, Filippo Utro, Francesca Longhin, Francesca Longrano, Francesca P. Caruso, Francesco Prinzi, Fulvio D'Angelo, Giacomo Baruzzo, Giancarlo Mauri, Gianni Monaco, Giosuè Lo Bosco, Giovanni Ciccheri, Giovanni Scala, Giulia Cesaro, Giuseppe Agapito, Giuseppe Jurman, Helena Aidos, Henrik Imberg, Hugo López Fernández, Ines Simeone, Ka-Chun Wong, Krabra Etminani, Krzysztof Bartoszek, Laura Table, Lirina Aversano, Lorenzo Di Rocco, Luciano Garofalo, Luigi Ferraro, Luis Rueda, Marco Beccuti, Marco Podda, Margherita Mutarelli, Maria Claudia Costa, Maria Raposo, Martina Vettoretti, Marzio Pennisi, Matteo Baldan, Michele Tebaldi, Mihail Popescu, Mika, Mika, Mika Sato-Ilic, Mikele Milia, Mirko Treccani, Paolo Cazzaniga, Pasquale Sibilio, Paulo Ribeiro, Petra Baumann, Pietro Bosoni, Pietro Zoppoli, Raffaele Giancarlo, Remo Sanges, Riccardo Rizzo, Roberto Gatta, Rosalba June, Rossella Tufano, Salvatore Calderaro, Saman Halgamuge，Sansanee Auephanwiriyakul，Sean Holden，Simona Migliozzi，Simone Avesani，Simone Pernice，Stefania Orini，Stefano Rovetta，Teresa M.R. Noviello，Tiziana Sanavia，Umberto Ferraro Petrillo，Veronica Vinciotti，Vincenzo Bonnici，Yair Goldberg，Zeinab MahmoudiProgram Committee Abbas Alameer, Alessia Paglialonga, Alex Graudenzi, Alfredo Vellido, Andrea Campagner, Angelo Ciaramella, Anna Bernasconi, Annamaria Carissimo, Antonella Iuliano, Antonino Staiano, Antonio Colaprico, Antonio De Falco, Aurora Saibena, Benoit Liquet, Bruno Giovanni Galuzzi, Carmelo Militello, Chiara Damiani, Chiara Damiani Christian Blum, Christoph Friedrich, Claudia Angelini, Claudio Angione, Daniela Besozzi, Dario Righelli, David Dannhauser, Davide Bressan, Emanuela Merelli, Enrico Formenti, Enrico Longato, Erica Tavazzi, Eva Viesi, Fabio Cumbo, Filippo Geraci, Filippo Utro, Francesca Longhin, Francesca Longrano, Francesca P. Caruso, Francesco Prinzi, Fulvio D'Angelo, Giacomo Baruzzo, Giancarlo Mauri, Gianni Monaco, Giosuè Lo Bosco, Giovanni Ciccheri, Giovanni Scala, Giulia Cesaro, Giuseppe Agapito, Giuseppe Jurman, Helena Aidos, Henrik Imberg, Hugo López Fernández, Ines Simeone, Ka-Chun Wong, Krabra Etminani, Krzysztof Bartoszek, Laura Table, Lirina Aversano, Lorenzo Di Rocco, Luciano Garofalo, Luigi Ferraro, Luis Rueda, Marco Beccuti, Marco Podda, Margherita Mutarelli, Maria Claudia Costa, Maria Raposo, Martina Vettoretti, Marzio Pennisi, Matteo Baldan, Michele Tebaldi, Mihail Popescu, Mika, Mika, Mika Sato-Ilic, Mikele Milia, Mirko Treccani, Paolo Cazzaniga, Pasquale Sibilio, Paulo Ribeiro, Petra Baumann, Pietro Bosoni, Pietro Zoppoli, Raffaele Giancarlo, Remo Sanges, Riccardo Rizzo, Roberto Gatta, Rosalba June, Rossella Tufano, Salvatore Calderaro, Saman Halgamuge，Sansanee Auephanwiriyakul，Sean Holden，Simona Migliozzi，Simone Avesani，Simone Pernice，Stefania Orini，Stefano Rovetta，Teresa M.R.Noviello，Tiziana Sanavia，Umberto Ferraro Petrillo，Veronica Vinciotti，Vincenzo Bonnici，Yair Goldberg，Zeinab Mahmoudi
轮状病毒疫苗接种建议
Aurora Limia Sanchez and Laura Sanchez-Cambronero Cejudo.疫苗接种计划区。健康促进和预防总局。公共卫生与健康公平总局（DGSPES）。卫生部（MS）。 何塞·安东尼奥·纳瓦罗·阿隆索。 DGSP 的永久名誉顾问。多发性硬化症。 大卫·莫雷诺·佩雷斯（安达卢西亚）。 阿莫斯·何塞·加西亚·罗哈斯（加那利群岛）。 Eva Borràs López（加泰罗尼亚，CIBERESP）。 Eliseo Pastor Villalba（瓦伦西亚自治区）。 海梅·赫苏斯·佩雷斯·马丁和马蒂尔德·佐诺萨·莫雷诺（穆尔西亚）。 曼努埃尔·加西亚·塞诺兹（纳瓦拉）。 Iñaki Imaz Iglesia 和 Montserrat Carmona Rodriguez。卫生技术评估机构。卡洛斯三世健康研究所（ISCIII）。 玛丽亚·卡门·瓦雷拉·马丁内斯、玛丽亚·格雷罗·巴迪略和玛丽娜·佩纽拉斯·马丁内斯。国家流行病学中心（CNE）。 ISCIII。西貝雷西。 Maria Dolores Fernandez Garcia, and Maria Cabrerizo Sanz.国家微生物学中心（CNM），ISCIII。 阿古斯丁·波特拉·莫雷拉和艾丽西亚·佩雷斯·冈萨雷斯。西班牙药品和保健产品管理局（AEMPS）。多发性硬化症。文件和工作组协调人：Aurora Limia Sánchez 和 Laura Sánchez-Cambronero 文件编辑和翻译 执行摘要：Laura Molinera García 感谢他们的合作：Daniel Cifo Arcos GT-RV 成员声明，他们与本文件中讨论的主题没有利益冲突。
挑战北方巨人：墨西哥、拉美和加勒比国家联盟和……
摘要：2021 年 9 月，墨西哥总统安德烈斯·曼努埃尔·洛佩斯·奥夫拉多尔 (AMLO) 主持了拉丁美洲和加勒比国家共同体 (CELAC) 第六次会议。该地区组织由当时的委内瑞拉总统乌戈·查韦斯于 2011 年创立，作为美洲国家组织 (OAS) 和美国在该地区组织中的主导地位的替代方案。作为 CELAC 现任主席，AMLO 正在推动分离主义议程，提议 CELAC 效仿欧盟，将其政治、经济和社会一体化打造为一个超国家组织，从而消除继续与 OAS 结盟的必要性。虽然很少有美洲观察家相信 AMLO 宣布 CELAC 可以取代 OAS，但使用未来预测的目的是评估可能发生的情况。将该方法与情报分析员使用的结构化分析技术 (SAT) 相结合，可以评估许多潜在情景并确定驱动因素，从而解释这些情景可能如何发生。本文首先介绍了西半球各国组建区域组织的背景和这些组织的背景。然后，本文解释了未来展望方法和用于制定情景和确定驱动因素的 SAT。随后，本文评估了西半球地区安全的四种未来，重点关注对美墨安全关系的影响。最后，本文评估了美国可能实施的政策选择，包括美国北方司令部的作用，这将支持首选的未来情景。关键词：拉丁美洲和加勒比国家共同体 (CELAC)；结构化分析技术 (SAT)；美洲国家组织 (OAS)；墨西哥；美国；西半球；美国北方司令部
定量和统计分析杂志
ADXL335加速度计的特征用于机械振动分析ADXL335 Screenermet的特征作者：Miguelángel，Herrera-aguilar / orc ID：0000-0002-069999-1488 0000-0003-0504-6780 ID 2 nd合着者：珍妮特，米格尔。 0009-0003-4749-6605 ID 3 RD合着者：SebastiánDaniel，Carmona-Hernández / orc ID：0009-0005-7587-1163，Cvu Conahcyt，Cvu Conahcyt ID：1106038 doi：1106038 doi：10.35429 / jector：10.35429 / jqsa.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27.27; Accepth于2023年12月30日摘要该项目着重于ADXL335加速度计对机械振动分析的表征，特别强调了其在教育嫉妒中可视化振动行为中的教育目的的应用。 div>在第一阶段，提出了有助于对振动实际观察的模块的创建。 div>该实现是通过与移动应用程序和Arduino-LabView平台结合使用ADXL335加速度计进行实现的。 div>在科学贡献的热量中，该项目解决了开发实用和教学方法来分析教育环境中机械振动的必要性。 div>表征，加速度计，机械振动诸如Arduino，Labview和ADXL335加速度计等技术的集成为与振动行为相关的教学概念提供了可访问且通用的平台。尽管传感器表征存在限制，但获得的经验和结果为未来的研究提供了有价值的见解，旨在提高测量精度。
钙钛矿太阳能电池的超薄血浆聚合物钝化，以提高稳定性和可重复性
在人类行为引起的气候危机的情况下，[1,2]由于基于杂种金属卤化物钙钛矿配合的太阳能设备的发展，光电场在过去几年中经历了快速行为。[3]当前，这些设备已经达到了商业硅细胞的竞争效率。[4]迄今为止，使用中孔TIO 2（M -Tio 2）作为电子传输层（ETL），通过中端架构实现了最高效的钙钛矿太阳能电池（PSC）。介孔支架与吸湿化合物（如锂盐）相掺杂，以增强其电子迁移率。[5–8]尽管Li-Greatment主要改善了钙钛矿设备的性能，因为它主要改善了细胞的开路电压和填充因子，但它也会导致太阳能设备针对环境水分的不稳定性以及其光伏参数的低可重复性。[9,10]的确，如今为PSC实际开发而要克服的一些最重要的瓶颈与记录效率无关，而与两者都没有有关：1）他们缺乏可复制的制造方法； 2）固有的低稳定性在逼真的室外条件下（水分，紫外线照明，温度等）。在第一种情况下，PSC的效率分散率在更公认的实验室中远非狭窄，因为它已经在有关该主题的参考文章中进行了彻底讨论，因为Saliba等人，[9] Jimenez-López等人，[11] Qiu等。[12]和许多其他。[19-21]在第二位，PSC对环境条件的敏感性，尤其是对钙钛矿材料的敏感性，施加了使用干燥大气盒的使用，这阻碍了这些太阳能设备的大规模生产。[13–18]在这种情况下，许多研究人员致力于寻找钝化材料，以修改不利于设备的性能但会提高其稳定性的层中层。到目前为止，用于钝化界面的材料包括2D钙钛矿，金属氧化物化合物或绝缘有机材料。这些报道的方法通常使用解决方案方法，但是，尚未探索任何可扩展到工业制造的替代真空工艺。
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和
钙钛矿太阳能电池的超薄等离子体聚合物钝化可提高稳定性和可重复性
在人类活动导致的气候危机背景下[1,2]，由于基于混合金属卤化物钙钛矿材料的太阳能装置的发展，光伏领域在过去几年中取得了迅速发展。 [3] 目前，这些装置的效率已经与商业硅电池相媲美。 [4] 迄今为止，最高效的钙钛矿太阳能电池 (PSC) 是通过使用介孔 TiO 2 (m-TiO 2) 作为电子传输层 (ETL) 的介观结构实现的。介孔支架通常掺杂吸湿化合物如锂盐以增强其电子迁移率。 [5–8] 虽然锂处理提高了钙钛矿装置的性能，因为它主要提高了电池的开路电压和填充因子，但它也导致太阳能装置对环境湿度的不稳定性更大，以及其光伏参数的低可重复性。 [9,10] 事实上，目前 PSC 实际应用面临的一些最重要瓶颈与创纪录的效率无关，而是与以下两个方面有关：1) 缺乏可重复的制造方法；2) 在实际室外条件下（湿度、紫外线照射、温度等）固有的低稳定性。在第一种情况下，PSC 的效率分散性在更受认可的实验室中并不狭窄，正如 Saliba 等人 [9] Jimenez-López 等人 [11] Qiu 等人 [12] 等许多学者在该主题的参考文章中对此进行了彻底讨论。其次，PSC 对环境条件的敏感性，尤其是钙钛矿材料，要求使用干气氛手套箱，这阻碍了这些太阳能装置的大规模生产。 [13–18] 在此背景下，许多研究人员致力于寻找钝化材料来修改中间层，这些材料不会损害器件的性能，但可以提高器件的稳定性。到目前为止，用于钝化界面的材料包括二维钙钛矿、金属氧化物化合物或绝缘有机材料。这些报道的方法通常使用溶液法，然而，尚未探索可扩展到工业制造的替代真空工艺。[19–21]