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标题：EPL项目的恢复策略/技术的制定：向东南亚（ICARE）的响应式橡胶行业（ICARE）监督者：
第一个结果是沿橡胶种植园的方向引入新土地引起的森林砍伐。后者对生物多样性有不利影响，尤其是在热带环境中；但是，它也对当地人口所呈现的生态系统服务有直接的影响（流域退化，通过致密植物覆盖，土壤侵蚀和土壤质量损失所实现的蒸散限制，水手的沉积以及landsslides的风险增加1.tropical Forest地区的风险。项目区域中的某些物种尤其受到森林砍伐的威胁，例如亚洲大象。除了森林砍伐外，自然橡胶的单栽培产生意味着生物多样性的直接丧失。
与食品作物相关的基于橡胶的农林业系统：可持续橡胶和食品生产的解决方案？
1印度尼西亚萨姆巴瓦印尼橡胶研究所，印度尼西亚贝蒂30953； norcayo.andi@yahoo.co.uk（A.N.N.C。）; sahuri_agr@ymail.com（S。）; andreaakbar12@gmail.com（A.A。）; hajarasywadi@gmail.com（H.A.）; ardika_risal@yahoo.com（R.A.）; dwishinta_sbw@yahoo.com（D.S.A.）; fetrina_oktavia@yahoo.com（f.o。）2国际de recherhe agronmique pour pour ledéveloppement，UMR AAP Institute，F-34398法国Montpellier； ying.dong@etu.univ-amu.fr 3 Cirad，Inrae，UMR AP Institute，Institute Agro，Agro，University Montpellier，F-34398蒙特佩利尔，法国4号农业学院，Gadjah Mada University，Bulaksumum，Bulaksumum，Slempan，Slempan，Yoglama 552281; tarino600@ugm.id（T。）; taufan.alam@ugm.id（T.A.）; persinundiyah@ugm.id（S.S.）5食品作物研究中心，宾，西比诺，印度尼西亚16911年，哥贝诺； yudhistira.nugraha@gmail.com（y.n。）; a.hairmansis@gmail.com（A.H.）6 Indonesian Rubber Research Institute，Galang，Deli Serdang，Medan 20585，印度尼西亚； junaidi.sp5@gmail.com 7 UMR Innovation，Cirad，F-34060法国Montpellier； Eric.penot@cirad.fr 8生物技术研究中心，加德贾·马达大学，布拉克苏穆尔，斯莱曼，Yograyara，Yograyara 55281，印度尼西亚； yekti@ugm.id 9获得了印度尼西亚Salatiga 50702印尼橡胶研究所的研究部门； eiconur@gmail.com *通信：pascal.montoro@cirad.fr
可再生二甘醚（rdme）轴是货币和湖泊的兼容性或橡胶材料。
*hans.van.der.meer@kiwa.com介绍当前社会在防止进一步的全球变暖方面面临巨大挑战。为了提供可持续的未来新的可持续燃料，以减少化石燃料的使用。在实施新燃料之前，应评估其使用安全性。这需要对与这些新燃料接触的橡胶材料的抵抗力进行透彻的了解。在LPG行业中，重点是引入可再生二甲基醚（RDME）作为丙烷的（部分）替代。这项研究是通过使用RDME来评估橡胶材料的性能的。为此，选择了目前正在使用LPG应用中使用的橡胶材料。Kiwa技术在2021年和2022年进行的研究表明，与丙烷混合的RDME浓度增加会导致聚合物材料的体积变化增加。它还提出了一种测量体积变化的摄影方法。结论是，将RDME添加到LPG到达并包括20％RDME的浓度被认为是可能的。对低丙烯腈含量和FKM的NBR橡胶提出了一些担忧。世界液体气体协会（WLGA）要求荷兰Kiwa B.V.（Kiwa）在丙烷环境和20％二甲基醚（DME）的环境中测试基于聚合物的材料。丙烷中的测试被用作参考，以查看DME对液化石油气体（LPG）系统实际使用的一系列材料的影响。在以下气体的液相测试了橡胶材料：•丙烷； •混合20％二甲基醚和80％丙烷。为了收集有关这些橡胶材料的性能的更多信息，测试了以下参数的更改：•通过新的照相方法更改音量； •批量提取； •机械性能。体积变化提供了有关测试橡胶材料的吸收现象的信息。使用曝光后快速捕获体积变化的一种新的照相方法。这种新方法的原理在2024年的新版本ISO 1817中采用。
目的：本文提出了使用线性编程共享成本在橡胶零件供应链中的新原材料成本管理概念（LPS
目的：本文使用线性编程共享成本（LPSC）在橡胶零件供应链中提出了新的原材料成本管理概念。橡胶零件广泛用于汽车零件行业。有多种产品模型和材料类型，以及由2层公司中的几个分包商生产的。但是，整个连锁店将整体成本管理作为1号公司。成本效益的模型在竞争时代更为重要。设计/方法论/方法：研究方法结合线性编程（LP）与共享成本（SC），并应用于库存管理。开发了LPSC模型，以与与分包商的第2级公司相关的第1层公司。LPSC与EOQ库存管理模型结合使用。调查结果：已开发了一种新方法来降低橡胶部件供应链中原材料管理的成本。研究局限性/含义：模型开发的局限性是它尚未对供应链管理系统具有实时控制。实际含义：将概念思想引入泰国的汽车橡胶部件供应链，并通过实际订单的试点测试接受测试。独创性/价值：本文在汽车橡胶零件供应链中介绍了新的概念原材料成本管理模型。与EOQ结合的LPSC是有效的，增加了供应链的价值，并同时减少了废物和生产过多。doi：https：//doi.org/10.5604/01.3001.0054.6085关键字：原材料成本管理，LPSC模型，橡胶部件制造，供应链管理对本文的参考，应通过以下方式提供：C。C. Klaidaeng，S。Butdee，K-O。Boonmee，使用LPSC模型的橡胶零件制造供应链的原材料管理，材料与制造工程成就杂志123/1（2024）25-32。
二氧化钛对高温硫化硅橡胶复合材料的治疗特性和物理机械性能的影响
硅胶橡胶（SIR），一种重要的弹性体，由于其独特的特性而广泛用于生产各种工程和一般产品。尽管具有显着的特性，但基于SIR的产品仍需要抗微生物剂，例如二氧化钛，TIO 2，以消除黑色霉菌问题。仍然，添加该试剂会改变复合材料的加工性以及物理和机械性能。这项研究研究了添加不同TiO 2含量作为填充硅橡胶复合材料的加工性，物理性能和机械性能的影响。使用两圈磨坊制备了20-耐度高温风化（HTV）的爵士，在0.0、0.3、0.6和1.2 wt％的情况下加固。结果表明，以0.3 wt％TIO 2加强的爵士复合材料表现出最佳性能，其拉伸强度为1.49 MPa，突破时伸长率为340.87％，模量为0.664 MPa，Modulus中的100％，Modulus 300％的0.822 MPA和Modulus 500％的0.954 mpa的300％。此性能可以归因于此浓度下TIO 2和硅橡胶颗粒之间的有效交联密度以及有效的相互作用。结构和形态分析进一步证实了结果。因此，可以推断出，用0.3 wt％二氧化钛固化的硅橡胶具有制定需要抗菌特性的有机硅橡胶化合物的潜力。
供应链管理分析：橡胶练习...
研究结果的研究结果突出了橡胶行业SCM中改进和最佳实践的几个关键领域：主动风险管理：积极识别和减轻风险的公司积极地为供应链中断做好了更好的准备，从而导致物流和分配更有效。技术进步：利用技术和数据分析提高了风险管理和整体供应链效率。可持续性实践：越来越需要将可持续性实践纳入供应链。政府关于可持续性的倡议和基准可以为绿色计划提供更好的管理支持。透明度和沟通：利益相关者之间的有效交流对于透明有效的供应链至关重要。
通过橡胶工艺分析仪（RPA）
氟培养物归功于氟原子的存在，氟原子的存在形成了强大的C-F键。这些材料表现出较高的热，化学，衰老，紫外线和耐候性，以及对油，溶剂，水和土壤的极大驱动。此外，它们具有低折射率，易燃性和介电常数，并具有高度保护氧化和水解降解[1] [2]。荧光植物体的独特特性可在电子，汽车，航空航天，石化和微电子学等新兴高科技行业中进行创新应用。这些行业要求具有特殊化学惰性的材料以及在广泛温度范围内保持出色特性（包括柔软度和弹性）的能力。
``这就像橡皮鸭会说话''：通过参与式促使研究理解生成的AI辅助数据分析工作流程
基于生成深度学习的最终用户工具，即“生成AI”（在第2.2节中定义）可以大大提高用户分析和了解数据的能力，尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知，乏味，具有挑战性，容易出错，并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试，重新使用分析工作流程，分析脚本的理解，学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴：强化（将应用于现有的工作流程更复杂的自动化），扩展（将自动化更多的工作流程）和加速度（以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜）。在最终用户数据驱动的感官中，即生成转移的一个重要用户方案，即在某些数据的上下文中进行分析（通常是开放的，定义不明和探索性的）（第2.1节中详细介绍）。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算，电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划，或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述，生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物，以及主观和“客观”迹象；要选择一部电影，人们可能会考虑一个人的偏好和心情，任何同伴的喜好，对预告片的反应，批判性评论和评分，电影持续时间，流派，导演，演员等。它可以建议相关数据集或分析程序，编写数据转换和分析脚本或电子表格公式，帮助调试或重新使用现有脚本，提出主观标准以评估不同的选项，教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具，甚至可以帮助用户脱颖而出，以使用户脱颖而出，以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序，系统设计师面临的关键问题是范围之一：在何处，通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战？我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统，例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的，因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究，参与者的经验可以基于实际的AI功能，而研究人员将其范围为特定领域（在我们的情况下，是数据驱动的感官）。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值（第3节）。我们的研究发现，生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流