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国家援助报告T＆E-运输与环境
从纯粹的气候角度来看，在欧洲制造一些更强大和有价值的材料也可以减少其碳排放。与目前在中国生产的阴极活性材料相比，欧洲材料的碳足迹降低了12％。镍的本地来源的排放量将比当前的印度尼西亚供应低85-95％，而锂将在中国加工的澳大利亚矿石中提高50％，甚至在DLE的情况下达到负值。总体而言，如果所有电池和阴极都是在欧洲而不是从亚洲进口的，并且当地矿物的潜力得到了充分利用，那么在2030年可以节省以133块泥浆的二氧化碳排放量，可与2022年全智利或捷克共和国产生的排放相媲美。
欧洲电池产业蓝图
缩略词 5 执行摘要 6 当地存在巨大潜力 6 在岸生产带来巨大好处 9 但这并不容易 10 主要建议 11 1. 简介 13 2. 美国 IRA 生效一年后欧洲的电池价值链 13 2.1 电池超级工厂 13 2.1.1 电池计划一年后到期 16 2.2 正极活性材料与前驱体 19 2.2.1 前驱体 22 2.3 锂精炼 23 2.4 镍和钴精炼 25 2.5 锰精炼 27 2.6 电池回收 28 3. 欧洲在岸生产的气候效益 32 3.1 电池 32 3.2 正极活性材料 33 3.3 氢氧化锂 34 3.4 硫酸镍 35 3.5 锰硫酸盐 36 3.6 整体气候效益 37 4. 欧洲成功道路上的挑战 38 4.1 原材料的可用性 38 4.2 技术与创新 40 4.2.1 正极活性材料的生产 40 4.2.2 原材料精炼 41 4.2.3 电池回收 44 4.3 技能与专业知识 45 4.3.1 案例研究：法国的电池回收 49 4.4 资金 51 5. 欧洲产业战略蓝图 53 5.1 欧洲具有潜力 53 5.2 欧洲如何实现这一目标？ 55 5.3 T&E 的产业战略蓝图（建议） 56 明确的政策 56 欧盟制造 57 资金 58 构建供应链 59 可持续地完成所有工作 60 附件 1：欧洲超级工厂的风险评估 61 附件 2：方法论 62 1. 电池需求 62
认知增强蓝图（BDNF 指南）
● 提高 BDNF 水平的最佳持续时间：长时间（约 40 分钟）中强度至高强度运动（至少达到最大心率的 65%）对年轻健康男性的 BDNF 水平影响最大，比运动前高出近三分之一。然而，在大多数研究中，30 分钟的运动相对常见，似乎足以引起持续（24 小时）的记忆力改善。● 短期飙升，长期影响：运动后 BDNF 水平的上升是短暂的，通常在运动后不到一小时。然而，长期影响是相当大的，动物研究表明，运动会增加大脑中的神经发生。 ● 高强度骑行比长时间骑行更能增加 BDNF：六分钟高强度骑行间隔（6 个 40 秒间隔，100% VO2 峰值）使循环 BDNF 的每个指标比长时间低强度骑行（90 分钟，25% VO2 峰值）增加四到五倍。血浆衍生 BDNF 增加四到五倍与血浆乳酸增加六倍相关。● 增强老年人的血浆 BDNF 和脑容量：参加为期六个月的舞蹈课程后，老年人的脑容量在对记忆至关重要的区域增加，血浆 BDNF 水平显着上升。
CMU 阵列：3D 纳米打印、完全可定制的高...
微电极阵列提供了记录对大脑研究至关重要的电生理活动的方法。尽管它起着根本性的作用，但没有办法定制电极布局以满足特定的实验或临床需求。此外，目前的电极在覆盖范围、易碎性和成本方面存在很大局限性。使用克服这些局限性的 3D 纳米粒子打印方法，我们展示了利用 3D 打印过程灵活性的电极的首次体内记录。可定制且物理上坚固的 3D 多电极设备具有高电极密度（2600 个通道/cm 2 面积），组织损伤最小，信噪比极佳。这种制造方法还允许灵活的重新配置，包括不同的单个柄长度和布局，具有较低的总通道阻抗。这在一定程度上是通过定制的 3D 打印多层电路板实现的，这本身就是一项制造进步，可以支持多种生物医学设备的可能性。这种有效的设备设计可以实现整个大脑的有针对性和大规模电信号的记录。
基于纠缠水凝胶微型>的大孔材料的3D生物打印
卫生科学系 +技术部，HPL J 22，Otto-stern-Weg 7，8093ZürichSwitzerland电子邮件：Marcy.zenobi@hest.hest.hest.ethz.ch.ch.ch.ch.ch.ch.ch关键词：Microgels，Microgels，Bioinks，生物学，挤出生物插入，cartilage，Cartilage，Tissue Engineering Whycres and Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian diverric
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
EasyChair 预印本 - 人工智能的兄弟
约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927 年 9 月 4 日 - 2011 年 10 月 24 日）是美国计算机科学家和认知科学家。“人工智能”一词由他创造（维基百科，2020 年）。萨蒂什·加贾瓦达（Satish Gajawada，1988 年 3 月 12 日 - 至今）是印度独立发明家和科学家。他在本文中创造了“人工满足”一词（Gajawada，S. 和 Hassan Mustafa，2019a）。本文介绍了一个名为“人工满足”的新领域。本文发表后，“人工满足”将被称为“人工智能之兄”。本文设计并实现了一种名为“人工满意度算法（ASA）”的新算法。为了简单起见，粒子群优化（PSO）算法用人工满意度概念进行了修改，以创建“人工满意度算法（ASA）”。 PSO 和 ASA 算法应用于五个基准函数。对获得的结果进行了比较。本文的重点更多地在于定义和向世界介绍“人工满意度领域”，而不是从头开始实现复杂的算法。