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利哈伊保护机构知识库
镍基高温合金一直在满足燃气轮机对高温材料的需求，以提高工作温度 (T) 并实现更高的效率 [1]。然而，要进一步突破燃气轮机在 T > 1600 C 下的运行极限，就需要发现和开发除相当昂贵的镍基高温合金之外的新型合金。最近对合金探索的兴趣促使人们偏离传统的合金化策略，探索相图中心，从而产生了一种新的合金，即多主元合金 (MPEA) [2]。与沉淀强化合金相比，MPEA 具有单相/双相固溶体（由多种组成元素的比例相当导致的相对“更高”的混合熵驱动），这些固溶体在较高温度下稳定，即使在升高的 T 下也能保持优异的机械、腐蚀和热性能 [2e18]。 MPEA 可用的成分范围非常广泛，而且人们对使用计算和机器学习技术加速合金发现的兴趣日益浓厚，这促进了具有目标特性的 MPEA 的高通量设计研究[8、9、11、12、15、17、19 e 22]。尽管如此，在实验室规模上对这些成分的预测相 / 特性的验证通常仅限于电弧熔炼 [23、24]、机械合金化、放电等离子烧结 [25] 和薄膜沉积 [26]。基于激光沉积的增材制造 (AM) 技术的进步为高通量合成 MPEA 提供了机会，它提高了可扩展性，可以将合金和组件设计结合起来，以获得应用驱动的材料特性 [27 e 36]。然而，AM 的优势有时会被制造方面的挑战所取代，包括材料中的孔隙率
Han 等人 2022 PBJ - Rothamsted 存储库
Omega-3 长链多不饱和脂肪酸 (LC-PUFA)、二十碳五烯酸 (EPA；20:5 D 5,8,11,14,17) 和二十二碳六烯酸 (DHA；22:6 D 4,7,10,13,16,19) 现已被公认为健康均衡饮食的重要组成部分 (Napier 等人，2019 年；West 等人，2021 年)。供应 Omega-3 脂肪酸的野生捕捞渔业已达到可持续生产的最高水平；因此，满足日益增长的人口日益增长的需求的尝试依赖于替代鱼油来源 (Tocher 等人，2019 年)。亚麻荠 (Camelina sativa) 是一种油籽作物，含有高含量 ( > 35 % ) 的 α -亚麻酸 (ALA；18:3 D 9,12,15 )，并且已重建一条从 ALA 到亚麻荠 cv 中合成 EPA 和 DHA 的生物合成途径。 Celine 种子通过表达异源去饱和酶和延长酶基因，产生与海洋鱼油相当的 EPA 和 DHA 水平，以原型系 DHA2015.1（缩写为 DHA1）为例，积累了超过 25% 的 n-3 LC-PUFA（图 S1 和 S2（Petrie 等人，2014 年；Ruiz-Lopez 等人，2014 年）。英国、美国和加拿大的 DHA1 田间试验表明，omega-3 LC-PUFAs 特性在不同的地理位置和农业环境中是稳定的（Han 等人，2020 年）。同时，使用 DHA1 种子油的鲑鱼饲养试验和人类饮食研究均表明，这些转基因植物衍生油可以作为海洋衍生鱼油的有效替代品（Betancor 等人，2018 年；West 等人2021 年）。基于我们观察到的 ALA 是种子 omega-3 LC-PUFA 生产的内源性 C18 前体（Han 等人，2020 年），我们假设增加 ALA 库可以进一步增强 DHA1 亚麻荠中的 EPA/DHA 积累。DHA1 构建体已经含有 D 12 去饱和酶，可驱动脂肪酸流入 PUFA 生物合成（图 S1 和 S2）。然而，作为一种不太明显的方法，我们建议使用基因编辑的亚麻荠 fae1 突变体。亚麻荠 FAE1 与内源性 FAD2 D 12 去饱和酶（其
FIRDIANA NUR AULIYA NPM - upn 存储库
表 3.3 国际会计准则 ................................................................................................ 77
fpls-15-1376061 (1).pdf - 肯特学术资料库
白粉病是草莓生产中最严重的疾病之一。迄今为止，很少有商业草莓品种被认为具有完全抗性，因此必须实施广泛的喷药计划来控制病原体。在这里，我们进行了一项大规模田间试验，以确定不同草莓基因型的叶片和果实组织的白粉病抗性状况。这些表型数据用于识别与组织特异性白粉病抗性相关的数量性状核苷酸 (QTN)。总共发现六个稳定的 QTN 与叶面抗性有关，其中一个位于 7D 染色体上的 QTN 与抗性增加 61% 相关。与叶片结果相反，没有与果实抗病性相关的 QTN，在草莓果实上观察到高水平的抗性，果实和叶片症状之间没有观察到遗传相关性，表明组织特异性反应。除了识别基因位点之外，我们还证明了基因组选择可以快速提高基因型的叶面抗性，并有可能捕获种群中存在的 50% 以上的遗传叶面抗性。迄今为止，草莓中强抗白粉病的育种一直受到天然抗性的定量性质以及缺乏有关该性状的遗传控制知识的阻碍。这些结果解决了这一不足，为社区提供了可用于基因组知情育种的大量信息，实施该育种可以提供对抗白粉病的天然抗性策略。
实地报告 - UiTM 机构知识库
1.0 引言................................................................................................................................7 2.0 问题讨论...............................................................................................................................8 3.0 建议...............................................................................................................................12 4.0 结论...............................................................................................................................15 5.0 参考文献...............................................................................................................................16
都灵理工大学信息库 - CORE
摘要：现代航空业迎来了新关键要素的大规模传播，包括最初仅用于军事目的的遥控飞机系统 (RPAS)。近十年来，RPAS 已准备好成为各种民用应用中的新空域用户。尽管由于国家和国际飞行航空管理局 (FAA) 的限制，RPAS 目前只能飞入隔离空域，但它们在航空发展和经济投资方面具有显著的潜在增长。只有当获准飞入非隔离空域时，才能全面开发 RPAS，就像有人驾驶的民用和军用飞机一样。向 RPAS 披露空域的初步要求是为每个航空运营商实施国际民用航空组织规定的临时安全管理系统 (SMS)。根据欧洲的 SESAR-JU 和美国的 NextGen，这一问题出现在正在进行的空域管理重组背景下（SESAR-JU 已定义应如何在 SESAR 2020 中开展 RPAS 研究，所有这些都符合 2015 年欧洲 ATM 总体规划）。本文根据欧洲航空安全局 (EASA) 定义的操作场景，为实施风险模型和一般程序/方法以调查 RPAS 安全性提供了基础。该研究基于在 RAID（RPAS-ATM 集成演示）项目中进行的多次 RPAS 实验飞行所取得的结果。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
游客指南海军水面作战中心费城......
NSWCPD 团队负责海军水面舰艇和潜艇的非核机械、船舶机械系统以及相关设备和材料的研发、测试和评估、采购支持以及在役和物流工程。NSWCPD 也是为所有船舶系统提供网络安全的牵头组织。
