摘要 蛋白质的正确折叠对于维持功能性活细胞至关重要。因此,蛋白质的错误折叠和聚集与多种疾病有关,其中非天然分子间相互作用形成具有低自由能的大型高度有序的淀粉样蛋白聚集体。一个例子是阿尔茨海默病 (AD),其中淀粉样蛋白-β (Aβ) 肽聚集成淀粉样蛋白原纤维,这些原纤维在 AD 患者的大脑中沉积为神经斑块。淀粉样蛋白原纤维的成核是通过形成较小的成核前簇(即所谓的低聚物)进行的,这些低聚物被认为具有特别的毒性,因此在 AD 病理学中具有潜在重要性。Aβ 聚集的详细分子机制知识对于设计针对这些过程的 AD 治疗非常重要。然而,由于低聚物物种的丰度低且多分散性高,因此很难通过实验研究它们。本文使用自下而上的生物物理学在受控的体外条件下研究了 Aβ 低聚物。主要使用天然离子迁移质谱法研究高纯度重组 Aβ 肽,以监测水溶液中低聚物的自发形成。质谱法能够分辨单个低聚物状态,而离子迁移率则提供低分辨率结构信息。这与其它生物物理技术以及理论建模相辅相成。还研究了调节内在因素(如肽长度和序列)或外在因素(如化学环境)的低聚物。研究了与两个重要的生物相互作用伙伴的相互作用:伴侣蛋白和细胞膜。我们展示了 Aβ 低聚物如何组装并形成可能与继续生长为淀粉样蛋白原纤维有关的延伸结构。我们还展示了不同的淀粉样蛋白伴侣蛋白如何与不断增长的聚集体相互作用,从而改变和延迟聚集过程。这些相互作用取决于伴侣和客户肽中的特定序列基序。另一方面,膜模拟胶束能够稳定 Aβ 寡聚体的球状致密形式,并抑制形成淀粉样纤维的延伸结构的形成。这可能有助于体内毒性物质的富集。与膜模拟系统的相互作用被证实高度依赖于 Aβ 肽异构体和膜环境的特性,例如头部电荷。还展示了如何添加设计的小肽结构来抑制膜环境中 Aβ 寡聚体的形成。
关于Holcim Holcim是创新和可持续建筑解决方案的全球领导者,净销售额在2023年为270亿瑞士法郎。在我们为人们和地球建立进步的目的的驱动下,我们的63,448名员工正在执行脱碳化建筑物的使命,同时改善所有人的生活水平。,我们赋予所有地区客户的客户能力以更少的速度建造,并具有广泛的低碳和圆形解决方案,从Ecopact和Ecoplanet到我们的循环技术平台Ecocycle®。通过创新的系统,从高架屋顶到PRB隔热材料,Holcim使建筑物在使用中更可持续,推动能源效率和绿色改造。以我们战略的核心可持续性,我们正在成为由SBTI验证的1.5°C目标的净零公司。
摘要:工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时,生产系统的复杂性也随之大幅增加,并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战,需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来,基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面,从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此,人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用,从传感器融合方法到新型模型预测控制技术,从自优化机器到协作机器人,从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用,以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后,讨论了主要的未决挑战和未来前景。
图 3:适用于 WAAM 构造的典型路径规划方法:a)均匀切片法与 5 轴打印相结合[16];b)均匀切片(不连续轨迹)与自适应切片法(连续轨迹)[64];c)针对更厚、更复杂几何形状的模块化路径规划[58](这些图片的转载许可已获得
准备细菌培养的最后一步是什么?从瓶子上取出接种环。将瓶脖子穿过火焰,然后将盖子放回原处。部分提起板的盖子,并使用环将细菌散布在琼脂上。拆下环路并关闭盖子。如果环为金属,请通过火焰将其传递。如果是塑料,请安全处理。将盖子胶带粘在板上,将板倒置,然后在25°C的孵化器中放入孵化器中。
在 Andrew Forrest 博士的领导下,FMG 制定了全国领先的脱碳路线图,目标是到 2030 年实现净零运营排放,并制定了世界领先的完整价值链目标,即到 2040 年实现净零排放(范围 1-3)。FMG 已承诺将其税后利润的 10% 通过 Fortescue Future Industries (FFI) 为可再生能源增长提供资金,另外 10% 则用于其他商品的增长机会。Fortescue 的资本配置与公司业绩挂钩,每年为可再生能源提供约 6.2 亿美元的稳定财务基础。到 2030 年,FMG 计划投资 62 亿美元用于引领澳大利亚的脱碳。35
摘要Burckhardt Compression Holding AG总部位于温特图尔,是一家具有国际活跃的往复式压力机制造商,在其Laby®往复式压缩机中使用三件式活塞。由于其铸造设计,活塞的重量很高,这限制了活塞的大小,特别是对于大直径。因此,正在寻找解决方案在轻质设计中使用金属添加剂制造工艺制作活塞,以抵消这些挑战。在各个科学和工业领域应用的减轻体重的创新技术之一是激光直接金属沉积(DMD)。因此,一个项目是从Burckhardt压缩开始的,以降低质量,从而实现更高的工作速度。这项研究提供了一个工作流程,可通过直接金属沉积(DMD)制造1.4313的轻质活塞,直径约为342 mm,高度为140 mm。活塞的特征是不同的片段,这些片段在传统上和附加性制造中以克服机器限制。活塞皇冠被连接到添加剂制造的部分,并由CO 2激光焊接密封。降低DMD的激光功率可降低温度,因此,锰和硅的氧化和降低载气流量可提高堆积速率,并降低了湍流诱导的氧化。每层交替的进料方向提高了几何准确性,并避免了在锋利的角落积累的材料。一种方法被发现在堆积方向上定量地表明半径的几何精度。选择了激光焊接的焊接类型和接缝以实现良好的力流;但是,需要夹紧装置。为了减少隐藏的T关节的缺口效应,考虑了双重焊接策略。该设计使40%的重量减轻,与铸件活塞相比,重量为40 kg,重量为24千克。的金理分析和3D扫描。该研究显示了DMD的局限性和挑战以及如何通过部分分割克服机器的局限性。
虽然激光可能是微加工系统的核心,但成功的加工过程依赖于机器各个方面的协调配合。需要精心挑选的光学元件和光机械元件来将光束传送到工件上。高精度、顶级的运动控制系统和平台必须与机器视觉协同工作,以精确、可重复地移动工件。此外,集成的机械臂、管式装载机和传送带必须自主工作(或与操作员协同工作),以安全地处理零件,支持大批量生产。
1。产品复杂性指数:生产产品所需的生产知识的多样性和复杂性。PCI值高的产品(最复杂的产品只能生产)包括电子和化学品。PCI值低的产品(几乎所有国家都可以生产的最不复杂的产品)包括原材料和简单的农产品。
aabstr abtract Act ..在这项研究中,开发了一种数据驱动的深度学习模型,以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下,许多沉积层(以上30)通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析(FEA)能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络(FFNN)方法,以重现由FEA产生的温度场。因此,训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量,节点坐标和时间外,还认为五个相关的层数,激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明,FFNN可以很好地预测温度演化,在12秒内精度为99%。