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理解 - inditex
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热泵常见问题解答-Uny
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气候变化的生物多样性指标：了解我们星球未来的关键工具
被称为生物多样性指标的生物多样性的可量化组成部分提供了有关物种，生态系统和遗传多样性的状况和模式的关键细节。他们充当代理，提供有关复杂的生态过程的信息，这些过程很难看到。这些指标对于评估生态系统的状况，人类活动的影响以及保护工作的功效至关重要。生物多样性的指标可以表明在极端天气事件的频率与气候变化有关的频率中，温度，变化的降水模式改变和增加如何影响不同的生态系统。生物多样性指标监视物种种群，范围和行为的变化，以帮助科学家评估如何有弹性和适应性生态系统对气候变化的变化。通过指出特别有弹性或敏感的地方，它们也可以用来指导维持和保护生物多样性的努力。
使用残基相互作用网络了解蛋白质功能和进化，并为设计新蛋白质
残基相互作用网络（RINS）提供了基于图的蛋白质相互作用网络的表示，从而对驱动蛋白质结构，功能和稳定性关系的因素提供了重要的见解。存在多种工具来执行RIN分析，考虑到不同类型的相互作用，输入（晶体结构，模拟轨迹，单蛋白或跨蛋白质的比较分析）以及格式，包括独立软件，Web服务器和Web应用程序应用程序界面（API）。尤其是，使用“ metarins”对蛋白质家族进行比较RIN分析的能力提供了一种有价值的工具，可以剖析蛋白质进化。反过来，这突出了热点，以避免（或目标）体外进化研究，提供了一个强大的框架，可以利用该框架为工程师新蛋白质。
关于从实验室规模到中试规模的 NMC 氢氧化物前体共沉淀的博士项目 - 36 个月固定期限合同
PEG（环境与地质资源过程）研究部门围绕矿物化学（湿法冶金、形态形成、沉淀、结晶）这一中心主题，在过程工程和地质过程方面开展研究，实现从纳米到千米空间尺度变化的多相和多物理模型。该部门汇集了一个由大约十名讲师研究员组成的多学科社区，他们一方面具有过程工程和结晶背景，另一方面具有地球科学背景。该部门隶属于两个 CNRS 单位，包括 Georges Friedel 实验室（UMR CNRS 5307），负责工业维度的过程工程主题。在这种环境下，待填补的职位是 SPIN 中心其他部门更广泛动态的一部分，旨在开发过程工程无机化学。尽管SPIN中心，更具体地说是PEG部门，目前汇集了与地球科学、结晶、热力学、湿法冶金和多相流有关的多项技能，并希望加强无机化学方面的实验技能，以支持该部门现有的主题：
理解的备忘录
1。在开发可再生能源（包括但不限于地热能源）以及相关技术和专业知识的交换方面的合作努力。2。地热地下探索，建模和生产监测，包括但不限于概念建模，储层模拟，预防量表和注射井的管理，井下监测，DAN Surface设施计划和监测； 3。促进地热能最佳化和创新，包括共同发电厂，闭环和地热直接使用； 4。分析有关政策，法律框架，研究，培训，能力建设和意识建设的地热能开发的障碍。这包括评估是否需要支持计划，提高意识的运动以及对政策和/或法律框架的更改，以促进地热发展。5。促进绿色能源过渡 - 绿色燃料（绿色氢，绿色氨，绿甲醇）的生产和利用； 6。清洁技术的合作和部署，专注于碳捕获以及储存以应对气候变化并促进环境可持续性；
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 发布日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 摘要 目的/宗旨——这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 出版日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍。
使用3M Harvest RC色谱澄清器
3M™Harvest RC色谱澄清仪是Solventum提供的基于电荷的澄清解决方案，用于生物制造制造业，通过替换离心液和/或深度过滤步骤来替换产物产量的增加，并简化了重组蛋白质过程的功效。5此外，已经通过行业标准平台建模显示了3M™Harvest RC色谱澄清仪，以降低销售商品成本（COGS）6。我们试图探索3M™Harvest RC色谱澄清板是否设计用于简化MAB生物处理，但可以为AAV生物处理提供类似的简化过程和成本益处。尤其是，由于细胞裂解过程中同时释放HCDNA，AAV生物处理在收集AAV颗粒方面面临重大挑战，经常将昂贵的核酸酶用于预贴上HCDNA。