“为了让公众信任基于人工智能的产品或服务,他们需要相信有法规确保人工智能产品或服务在达到安全性、可靠性、稳健性、公平性、透明度和其他关键必需属性的一定门槛之前不会在市场上发布”(Lobana,2022 年)。
Promicon项目旨在了解微生物组功能,以引导其表型生产生物聚合物,能量载体,原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘,建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程,以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台,用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合,促进了可持续的生物产品和循环经济。
Promicon项目旨在了解微生物组功能,以引导其表型生产生物聚合物,能量载体,原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘,建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程,以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台,用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合,促进了可持续的生物产品和循环经济。
此预印本的版权所有者于 2020 年 5 月 6 日发布此版本。;https://doi.org/10.1101/2020.05.01.20087411 doi: medRxiv preprint
满足不断增长的能源需求可持续发展是世界面临的最大挑战之一。太阳在1.5小时内用足够的能量击中地球,以满足年度世界能源需求,这可能使太阳能转化是未来可持续能源生产计划的一部分。光合生物已经在近35亿年内不断发展太阳能利用策略,这使得反应中心在内,包括非常稳定的光系统I(PSI),对于生物植物设备的集成特别有趣。尽管这些生物杂交设备稳步改善,但与传统光伏相比,它们的输出保持较低。我们讨论了改善基于PSI的生物伏洛尔甲基的策略和方法,重点介绍PSI表面相互作用增强,电解质和轻度收获的增强功能。理想的功能和当前对基于PSI的设备的缺点。
权利。特别是在操作层面的申诉机制方面,他理解公司的义务不仅可以由每家公司单独执行,还可以由公司与其他公司合作执行。这对于当今的全球品牌至关重要,因为欧洲和其他地区的监管机构要求进行透明的沟通,记录品牌保护其供应链工人的举措的影响,包括他们的申诉渠道。
量子架构搜索 (QAS) 是使用智能算法自愿设计量子电路架构的过程。最近,Kuo 等人 (Quantum architecture search via deepreinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2104.07715, 2021) 提出了一种基于深度强化学习的 QAS (QAS-PPO) 方法,该方法使用近端策略优化 (PPO) 算法自动生成量子电路,无需任何物理专业知识。然而,QAS-PPO 既不能严格限制新旧策略之间的概率比,也不能强制执行明确定义的信任域约束,导致性能不佳。在本文中,我们提出了一种新的基于深度强化学习的 QAS 方法,称为基于信任区域的 PPO 和 QAS 回滚 (QAS-TR-PPO-RB),仅从密度矩阵自动构建量子门序列。具体而言,受 Wang 研究工作的启发,我们使用改进的裁剪函数来实现回滚行为,以限制新策略与旧策略之间的概率比。此外,我们利用基于信任域的裁剪触发条件,通过将策略限制在信任域内来优化策略,从而保证单调改进。在多个多量子比特电路上的实验表明,我们提出的方法比原始的基于深度强化学习的 QAS 方法获得了更好的策略性能和更低的算法运行时间。
基于IQVIA桌面研究,参考期刊(例如Lancet,BMJ),公共机构(例如CDC,尼斯),非政府组织,例如AHA和其他次要来源
由基于生物的和/或可生物降解聚合物组成的摘要生物塑料具有在向可持续发展经济的过渡中发挥关键作用的潜力。使用可生物降解的聚合物不仅会导致温室气体排放减少,而且可能会解决环境中塑料废物持续存在的问题,尤其是在清除具有挑战性的情况下。尽管如此,鉴于其生物差异性强大取决于环境条件,因此不应将可生物降解的塑料视为适当的废物管理实践的替代品。在阻碍市场上可持续实施的挑战中,鉴于这些材料的生产量的增加,有效下游回收路线的降低至关重要。在这里,我们讨论了生物塑料最有建议的寿命终结场景。应考虑各种回收策略,包括机械,化学或生物学(酶和微生物)方法。使用酶作为生物植物作为化学回收的一种更具选择性和环保的替代品,从而可以生产新的生物塑料,并增加价值和高质量的产品。对生物塑料的工业提出的其他待处理问题包括最终用户的错误信息,缺乏标准化的生物塑料标签,不清楚的生命周期评估指南以及对更高金融投资的需求。尽管进一步的研发工作对于促进生物塑料的可持续性和广泛应用至关重要,但已经在这个方向上取得了重大进步。