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通过化学还原银盐溶液产生的银纳米颗粒的分析
本文介绍了对自动零件的多酰胺6（PA6GF30）和聚碳酸酯（PC）多酰胺6（PA6GF30）多酰胺6（PA6GF30）多组分废物聚合物组成的混合物的研究研究。根据其成分的含量进行了对所获得的混合物的熔体流速进行比较分析。研究了混合物中成分的兼容性及其在获得的聚合物组成中的分布。证明了次级多组分混合物对物理和机械性能的组成的影响。显示了注射成型技术过程的预测主要参数的多组分聚合物废物的可能性。关键字：多组分聚合物废物，聚酰胺6，聚碳酸酯，注塑成型，次要加工。1。简介∗
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
饲料氨基酸的微生物产生可促进大豆粉的减少和替代
摘要摘要，促进大豆粉减少和取代以及较低的蛋白质饮食技术，中国已成为饲料氨基酸的主要全球生产国。然而，由于氨基酸行业在独立发展工业菌株方面相对较晚而面临重大挑战，从而导致相对落后的主要经济和技术参数以及不那么强大的知识产权框架。合成生物学的快速进步为产生氨基酸的菌株设计和优化提供了有希望的途径，为氨基酸发酵行业提供了新的机会，以增强全球竞争力。这项研究对国内和国际市场对饲料氨基酸的需求进行了深入的分析，系统地回顾了微生物氨基酸生产中的关键技术突破，并确定了家庭氨基酸行业面临的主要挑战。此外，它还进一步探讨了微生物氨基酸产生的未来发展趋势和挑战，并提出了一系列有针对性和全面的解决方案，以提供深入的见解和指导，以为微生物氨基酸行业的稳定和加速增长提供指导。
声学刺激对情绪障碍和神经疾病的治疗和调节机制
运输业对于缓解气候变化至关重要（5）。为了应对这一紧迫的挑战，减轻交通拥堵并平衡运输服务的需求，许多新兴的移动服务模型都在移动互联网技术的快速发展中出现。这些新兴的移动性服务包括乘车（6），乘车（7），乘车驾驶（8），乘车共享（9），Carsharing（10），骑自行车共享（11），E驾驶员（12），Mobilitility-AS-AS-A-A-服务（13）和共享自动车辆（14）。尽管这些新兴的出行服务具有减少碳排放的巨大潜力，但至关重要的是要深入了解此类服务在碳排放领域的实际影响以及如何将其优化到其最大潜力。
SBTi FLAG 和 CSRD 显著减少碳排放
通过选择 Donau Soja 认证的大豆，企业可以根据原始数据显著减少其范围 3 排放 最新的 Donau Soja LCA 结果证实了 Donau Soja 认证大豆的卓越碳足迹，为通过认证大豆大幅减少企业碳足迹 (CCF) 提供了强有力的机会。 通过将 Donau Soja 认证的大豆整合到您的供应链中，您的公司可以显著抑制其范围 3 排放，以满足森林、土地和农业科学减碳倡议 (SBTi FLAG)、企业可持续发展报告指令 (CSRD)、企业可持续发展尽职调查指令 (CSDDD) 等。 Donau Soja 的卓越二氧化碳减排效果 Donau Soja 认证的大豆可显著减少二氧化碳：与未经认证的巴西大豆相比，二氧化碳足迹降低高达 90%，比未经认证的欧洲大豆或来源不明的大豆排放量降低约 60%。新的 Donau Soja 数据可独立于种植国使用。这简化了产品碳足迹 (PCF)、大豆供应链和 CCF 排放量的计算。
不同的光伏面板技术对电能生产的影响和CO 2发射还原
鉴于人口在地球上的增加，对能量的需求有相应的增加。满足这种能源需求的生态和经济方法之一是通过可再生能源。因此，这项研究分析了塞尔维亚太阳辐射产生电能的潜力。太阳是可再生能源的最大来源，塞尔维亚具有很大的利用太阳辐射的潜力。在这项工作中，我们使用不同的光伏面板技术对光伏发电厂的电能生产进行了比较分析。这些技术不仅会影响太阳照射到电能的转化程度，而且还影响有关使用CO 2排放的光伏面板的生态参数。在这项工作中，分析了以下光伏面板技术：单晶，多晶，多晶，薄层无定形（A-SI）和镉 - 泰特里德（Telluride）（CDTE）。用于分析的软件工具是PVSYST。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
转移负担：道路运输的延迟脱碳如何影响其他部门排放减少
在2022年，公路运输中的燃料燃烧占欧盟（EU）的CO 2排放量约为21％（7.6亿吨）。公路运输是唯一具有上升排放的部门，与1990年相比增加了24％。欧盟最初旨在在2030年之前禁止新CO 2发射汽车，但此后将该目标推迟到2035年，强调了持续的挑战，以推动快速脱碳。该部门的脱碳速度将减轻或加剧其他部门的压力，以保持在欧盟的碳预算范围内。本文探讨了加速或减慢道路运输过渡的影响。我们透露，较慢的脱碳路径不仅使系统成本增加了1,260亿e /a（6％），而且还需要在2030年将CO 2价格从137到290 E /T CO 2的翻倍，以触发其他部门的脱碳。在另一侧，加速向清洁运输的转变被证明是最具成本效益的策略，为供暖和工业部门的逐渐变化腾出了空间，同时减少了后来几年对碳去除的依赖。与当前的政策相比，欧盟目前所设想的比目前所设想的要避免滞留的资产，并节省多达430亿美元的资产。