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通过预设消除碱基调用中浪费的计算...
碱基调用是纳米孔测序分析中的一个重要步骤，其中纳米孔测序仪的原始信号被转换成核苷酸序列，即读取。最先进的碱基调用器使用复杂的深度学习模型来实现高碱基调用准确性。这使得碱基调用在计算上效率低下且耗费内存，成为整个基因组分析流程的瓶颈。然而，对于许多应用而言，大多数读取与感兴趣的参考基因组（即目标参考）不匹配，因此在基因组学流程的后续步骤中被丢弃，浪费了碱基调用计算。为了解决这个问题，我们提出了 TargetCall，这是第一个预碱基调用过滤器，以消除碱基调用中浪费的计算。TargetCall 的主要思想是在碱基调用之前丢弃与目标参考不匹配的读取（即脱靶读取）。 TargetCall 由两个主要组件组成：(1) LightCall，一种产生噪声读取的轻量级神经网络碱基调用器，以及 (2) 相似性检查，它通过将这些噪声读取与目标参考进行匹配，将每个噪声读取标记为在靶或脱靶。我们彻底的实验评估表明，TargetCall 1) 将最先进的碱基调用器的端到端碱基调用运行时性能提高了 3.31 倍，同时在保持目标读取方面的高 (98.88%) 召回率，2) 在下游分析中保持高准确率，以及 3) 与以前的工作相比，实现了更好的运行时性能、吞吐量、召回率、准确率和通用性。TargetCall 可在 https://github.com/CMU-SAFARI/TargetCall 获得。
氯化和光催化第三纪的碳足迹
摘要。本研究描述了两种三级废水处理方法的比较碳足迹分析：氯化和光催化。它整合了广泛的文献综述和西班牙Aqualia工厂进行的现场调查的数据。分析使用Simapro软件采用了生命周期评估（LCA）方法来评估每种治疗方法的碳足迹。数据是从各种文献来源和Aqualia工厂收集的。结果表明，氯化过程表现出比光催化过程低的碳足迹。值得注意的是，光催化处理的电力需求显着促进其较高的碳排放。文献综述和从Aqualia工厂收集的数据始终支持以下发现：光催化过程的能源密集型性质会导致更重要的碳排放。尽管光催化过程的治疗效率较高，但分析表明，氯化过程仍然是碳足迹方面更加有利的选择。光催化过程的大量电力需求抵消了其效率的好处，从而导致碳排放较高。总而言之，尽管光催化处理表现出优异的废水处理效率，但对环境影响的整体考虑至关重要。这些见解为废水处理行业的利益相关者提供了宝贵的指导，支持采用可持续实践，以优先减少碳排放。
欧盟电池及废旧电池法规 2023/1542(eu)
为建设更清洁、更具竞争力的欧洲”，其中指出，新的电池监管框架提案将解决回收内容规则和提高所有电池收集和回收率的措施，以确保有价值材料的回收并为消费者提供指导，并将解决在有替代品的情况下可能逐步淘汰不可充电电池的问题。还指出，将考虑可持续性和透明度要求，考虑电池生产的碳足迹、原材料的道德采购和供应安全，以促进电池的再利用、再利用和回收。
整合可再生能源冷藏解决方案，减少农村农业地区收获后食物浪费
收获后食物损失仍然是农村农业地区面临的一个重大挑战，储存设施不足和能源供应不可靠加剧了这一问题。本研究开发并优化了一种先进的可再生能源冷藏系统，该系统专门针对农村环境，将太阳能和风能与相变材料 (PCM) 相结合，实现高效的能源储存。该系统结合了基于物联网 (IoT) 的传感器和人工智能 (AI) 驱动的能源管理，以保持最佳储存条件并提高能源效率。在英国林肯郡和美国阿巴拉契亚地区进行的田间试验表明，收获后食物损失显著减少，平均减少了 43.5%，农产品保质期延长了 300%，小农户的收入增加了约 43%。与传统的柴油驱动系统相比，该系统还实现了温室气体排放减少 80%。经济分析显示，该系统的投资回收期更短，投资回报率更高，证实了该系统的可行性。高用户满意度和采用率表明该系统的实用性和广泛实施的潜力。研究结果表明，将可再生能源与智能技术融入冷藏解决方案，为加强粮食安全、促进农村经济增长和支持全球环境目标提供了一种可扩展且可持续的方法。
数字工具和人工智能：利用技术监控供应链每个阶段的碳排放和浪费，实现实时调整，改善可持续性
应对气候变化的紧迫性日益增加，因此有必要采用创新技术来监测和减少整个供应链中的碳排放和浪费。本文探讨了数字工具和人工智能 (AI) 在实现供应链每个阶段对环境影响的实时跟踪和分析方面的作用。通过集成物联网设备、大数据分析和机器学习算法，组织可以全面了解其运营情况，确定可以减少排放和浪费的关键领域。使用人工智能驱动的预测分析使公司能够模拟各种场景，优化资源分配和运营效率，同时最大限度地减少环境足迹。这项研究还重点介绍了公司实施这些技术的成功案例研究，从而显著提高了可持续性并节省了成本。此外，本文还讨论了与数据集成、系统互操作性相关的挑战，以及需要制定全行业标准以确保有效的监测和报告。强调了利益相关者合作的重要性，因为让供应商、客户和监管机构参与进来对于实现全面的可持续发展目标至关重要。最后，本文提倡战略性地实施数字工具和人工智能作为可持续供应链管理的关键推动因素，使组织能够适应不断变化的环境法规和消费者期望。通过利用技术来监测和减少碳排放和浪费，企业可以增强竞争力，同时为更可持续的未来做出贡献。
在农业供应链中打击食物浪费
食物浪费是全球重大的挑战，大约每年损失或浪费的人类消费生产的食物中约有三分之一，导致严重的环境，经济和社会后果。这个问题不仅加剧了粮食不安全性，而且加剧了每年估计超过1万亿美元的温室气体排放，浪费资源和经济损失。本文旨在系统地回顾农业供应链中食物浪费的原因，并探索有效的供应链优化策略以减轻这些损失。通过全面的分析，本文确定了食物浪费的关键驱动因素，包括收获后的损失，效率低下的处理和美学标准，同时提出了技术创新，例如物联网（IoT），区块链，人工智能（AI），作为提高供应链效率的解决方案。此外，它评估了支持减少废物的政策框架，强调了政府激励措施和法规在促进可持续实践中的作用。调查结果强调了减少食品浪费不仅对环境可持续性的重要性，而且要对经济盈利能力减少，因为优化供应链可以带来可观的成本节省，并增加了企业的收入。最终，本文强调了利益相关者（包括政府，行业和非营利组织）之间合作的必要性，以创造系统性变化，并有效地在全球范围内打击食品浪费。通过培养创新的实践和政策，我们可以为更可持续的农业未来铺平道路，最终有助于减轻粮食不安全性和增强经济韧性。
开发基于机器学习的废物
废物管理由于不正确的处置而与可生物降解和不可生物降解废物的隔离斗争，导致污染并降低可回收材料的质量。本研究通过开发基于机器学习的废物分类系统来解决这些挑战。利用图像分类技术，特别是VGG-16卷积神经网络（CNN）模型，该系统使用来自开源网站的数据集将废物分类为可生物降解和非生物降解的系统。该方法包括八个阶段：初步研究，知识和数据获取，数据预处理，模型设计，开发，测试和评估。使用制造商UNO和伺服电动机物理表现出废物分类的原型。尽管有限的高质量组件等挑战，但本研究旨在通过使用不同时期的VGG-16来提高回收效率和可持续性，并显示了原型的有效功能，为改善废物隔离和管理提供了有希望的解决方案。
管理可生物降解的塑料废物的挑战和机会：评论
随着雄心勃勃的回收利用和材料循环的增加，废料的数量和可变性越来越有挑战性。作为2020年欧盟循环经济行动计划的一部分（2020），回收利用现在是使用实际的回收率而不是集合率来测量的（Pires等，2019）。因此，随着收集废物的重新处理，将其重新处理成新的原材料同样重要。这说明了废物管理系统对欧盟（EU）（EU）的循环经济的重要性，这意味着该系统需要适当地为在产品中引入的新材料类型的有效回收配置。生物塑料是事实并非如此的例子之一。生物塑料定义为基于生物的或可生物降解或两者都定义（欧洲生物塑料，2018年）。它们占整个塑料产量的1％（MagalhãesJúnior等，2021），并在未来的前景中被动态增长（Döhler等，2022; Hottle等，2013; Niaounakis，2019年），具有全球产量
H2通过Cuo/ ... div>从铝废物产生能源生产H2通过Cuo/ ... div>从铝废物产生能源生产
通过含有高能量密度的废物的铜（II）（II）氧化物/石墨烯（CUO/GO）纳米复合材料生产。确定了纳米复合材料，例如CuO，铜（I）氧化物（Cu 2 O），Cuo-Go，Cu 2 O-Go对H 2生产效率的影响。用XRD和FTIR分析分析了Cuo，Cu 2 O，Cu-go，Cu 2 o的物理化学特性，例如其结构，形态和表面性能，用于H 2产生H 2的产生。用气相色谱 - 质谱法（GC-MS）测量 H 2（G）生产。在实验研究中，不断控制H 2产生的重要最佳反应条件，例如温度，压力和反应速率。对于最大H 2产生（4897 mmol），电子孔对和纳米复合材料直径的寿命应分别为350 ns和10 µm。阳离子（CD +2和Fe +3）阴离子（Cl -1和SO 4 -2）浓度应为0.01 mg/L和0.1 mg/L，而CuO/GO纳米复合材料中的Cu +2 persentage应在40 mg/L浓度的纳米复合浓度中为3％，在40 mg/L浓度下，在pH = 8.0 mg/l = 8.0，在ph 40 mg/l = 8.0。由于这些结果，Al的H IG -igh能量密度可提供高H 2的高生产，而Al +3消耗率低。最后，Al +3水反应导致零温室气体排放，而Al +3反应是放热的，并且氢氧化铝[AL（OH）3]可以转换为Al 2 O 3，可以回收Al +3。
使用2D纳米结构的废物制备碳化物 -
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