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有机溶剂纳米过滤溶剂流的物理基础
有机溶剂纳米过滤（OSN）是一种新兴的膜技术，可以彻底改变许多重要行业的化学分离。尽管具有重要意义，但仍缺乏对OSN膜中溶剂运输机制的基本了解。在这里，我们使用扩展的Flory-Rehner理论，非列表分子动态模拟和有机溶剂传输实验，以证明OSN膜中的溶剂流量由压力梯度驱动。我们表明，溶剂分子通过膜孔结构内的互连途径迁移，挑战了OSN中溶剂转运的广泛接受的基于扩散的观点。我们进一步揭示了溶剂渗透性取决于对OSN膜的溶剂亲和力，后者又控制了膜孔结构。我们的基本见解为开发下一代OSN膜的发展奠定了科学基础。
在量子材料中，在量子材料中均通过软X射线Xanes探测的量子
1 Icfo-Institut de Ciencies fotoiniques，巴塞罗那科学技术研究所，巴塞罗那（巴塞罗那），西班牙，西班牙2 Departimento de Qu i Qu atimica，Aut Madrid大学，马德里大学，西班牙马德里大学3号，西班牙3号，加利福尼亚州伯克利大学伯克利大学，伯克利大学，美国4材料，美国4材料美国加利福尼亚州伯克利5级研究生和艾里斯·阿德尔斯霍夫（Iris Adlershof）研究所 - 固体和纳米结构，G€€€€€€€€€€€€€€€€€9塔苏巴大学计算科学中心，日本杜斯库巴10号实验物理研究所，格拉兹，格拉斯，奥地利格拉兹11弗里茨·哈伯·哈伯学会，马克斯·普朗克学会，德国柏林，德国12伊克里亚，第12页。lluıs公司23，巴塞罗那，西班牙
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
大西洋行动决心 - 美国国际开发署监察长办公室
不确定的资金给美国军方和乌克兰都带来了挑战。12 4 月 24 日，本季度结束后，拜登总统签署了自 2022 年 12 月以来第一份针对乌克兰的新补充资金法案。13 虽然国防部在本季度仍然有权将现有武器和材料转移到乌克兰，但它已经用完了更换这些物品的资金，因此不愿进行可能损害美国军事准备的转移。14 由于国际支持减少，乌克兰空军采取了弹药配给制。15 3 月 12 日，国防部宣布了一项新的、一次性的 3 亿美元乌克兰安全援助计划，资金来自国防部合同中实现的成本节约。16 国防部预测，这将延长乌克兰空军继续战斗的能力数周。17
大西洋决心行动向国会提交的季度报告，2024 年 1 月 1 日至 2024 年 3 月 31 日
不确定的资金给美国军方和乌克兰都带来了挑战。12 4 月 24 日，在本季度结束后，拜登总统签署了自 2022 年 12 月以来第一份针对乌克兰的新补充资金法案。13 虽然国防部仍然有权在本季度向乌克兰转移现有武器和物资，但它已经用完了更换这些物品的资金，因此不愿进行可能损害美国军事准备的转移。14 由于国际支持减少，乌克兰空军采取了弹药配给制。15 3 月 12 日，国防部宣布了一项新的、一次性的 3 亿美元乌克兰安全援助计划，资金来自国防部合同中实现的成本节约。16 国防部预测，这将延长乌克兰空军继续战斗的能力数周。17
大西洋决心行动简介，2024 年 1 月 1 日 - ...
• 美国和丹麦的训练旨在让乌克兰的 F-16 飞行员在 2024 年夏天之前做好准备。 • 顾问培训乌克兰空军人员担任教员并提高自给自足能力。 • 顾问致力于建设乌克兰的维护能力，但重大维修仍需要将设备运出国外。 • 国际合作伙伴建立了能力联盟，以建立乌克兰空军的长期战斗能力。 • 国家提供培训和设备，以调查和起诉战争罪犯和侵犯人权者。
具有单核苷酸的高保真DNAZYME辅助CRISPR/CAS13A系统解决特异性
有两种改善特定城市Cas12a和Cas13a核酸酶的常用方法。是工程师CRRNA，包括将合成不匹配引入crrna的间隔域，设计发夹 - 间隔者CRRNA，以及用2 0 -O -methyl修改CRRNA。21 - 25然而，必须仔细设计不匹配的CRRNA中的数量和位置，以减少无靶标的效果，而无需牺牲CAS蛋白的裂解活性。22,23更重要的是，使用发夹蛋白 - 间隔者CRRNA和2 0-O-methyl modi crrna仅将原始CRISPR/CAS系统的特定城市提高了2至3倍。24,25另一种方法是高级工程cas蛋白。26 - 28，由于复杂的蛋白质表达和筛选过程，它仍然与之合作。此外，所有这些策略旨在优化CRISPR/CAS系统的不同组成部分，而无需克服裂解效率和特定城市之间的基本交易。因此，可以显着改善特定城市的策略对于它们的实际应用（例如生物传感）非常需要，因为它们将避免误解积极的结果。dnazymes（也称为脱氧核酶，DNA酶或催化DNA），是单链DNA分子，具有
溶剂法回收多层塑料包装材料
2.1 引言 ................................................................................................................................................ 12 2.2 方法 ................................................................................................................................................ 15 2.2.1 计算方法 ................................................................................................................................ 15 2.2.2 实验方法 ................................................................................................................................ 18 2.2.3 技术经济分析（TEA） ............................................................................................................. 20 2.2.4 生命周期评估（LCA） ............................................................................................................. 22 2.3 结果 ............................................................................................................................................. 24 2.3.1 采用多层膜 A1 的 STRAP-A ............................................................................................. 24 2.3.2 计算建模结果 ............................................................................................................................. 25 2.3.3 采用多层膜 A1 的 STRAP-B ............................................................................................................. 27 2.3.4 用 STRAP-A 和 STRAP-B 回收的固体特性 ............................................................................................. 28 2.3.5 采用多层膜 A2 的 STRAP-C 及回收固体的表征 ............................................................................. 30 2.3.6 技术经济分析 ...................................................................................................................... 34 2.3.7 了解 STRAP-A、B 和 C 的环境效益 ............................................................................. 39 2.4 结论 ...................................................................................................................................... 41 2.5 参考文献 ...................................................................................................................................... 42
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。