摘要:混合可再生能源系统是小型能源社区能源供应的最佳解决方案。其中一个关键问题是这些系统与室外气候条件的强相关性。目标是使当地社区越来越独立于能源。为此,对全球 48 个气候各异的地区为小型办公社区供电的混合光伏 (PV)-风能系统的行为进行了深入分析。系统大小各不相同,假设为独立或并网,总共有 343 种系统电源配置。当 PV 明显优于风能时,可获得最高的满意负荷分数 (SLF) 值;这种趋势在干燥和大陆性气候中更为明显(根据柯本气候分类为 B 区和 D 区)。利用率 (UF) 值很少达到 1,在仅风能或仅 PV 配置中从未达到过。在所有气候条件下,电网能量相互作用因子 (GEIF) 值永远不会达到零,但非常接近零。电网连接系统的效益成本比 (BCR) 明显高于独立系统。
摘要:我们提出了一个基于INP的光子积分电路(PIC),该电路(PIC)由广泛可调的激光主振荡器组成,该电路供应一系列集成的半导体光放大器,这些放大器是在单模式波导中进行干涉式芯片的。我们展示了稳定且有效的片上相干束组合,并从单片PIC中获得高达240 MW的平均功率,其中30-50 kHz Schawlow-townes线宽,并且在整个延伸的C波段中均具有> 180 MW的平均功率。我们还探索了基于INP的激光和放大器阵列PIC的混合整合,并具有高质量的氮化硅微孔谐振器。,我们根据来自硝基硅微孔子芯片的反馈形成的外部空腔中的外部空腔中的干涉放大器阵列的增益观察激光;这种配置导致Schawlow-townes线宽缩小到约3 kHz,在SIN输出方面的平均功率为37.9 MW。这项工作展示了一种用于高功率,狭窄线宽源的新方法,该方法可以与芯片单模波导平台集成,以用于非线性集成光子学中的潜在应用。
执行摘要 感谢您有机会对美国国家电信和信息管理局 (NTIA) 关于“具有广泛可用模型权重的双重用途基础人工智能模型”的评论请求 (RFC) 做出评论,1 涉及 NTIA 根据《关于安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》(EO) 第 4.6 节所承担的责任。2 此处表达的评论反映了约翰霍普金斯大学健康安全中心的想法,并不一定反映约翰霍普金斯大学的观点。下面,我们提供了有关“开放”双重用途基础模型(即模型权重广泛可用的模型)的政策和监管方法相关主题的生物安全考虑信息。约翰霍普金斯大学健康安全中心正在研究新政策方法、科学进步和技术创新如何加强健康安全和挽救生命。该中心在生物安全领域拥有 25 年的经验,致力于确保未来流行病、灾难和生物武器不再威胁我们的世界。我们的中心由科学、医学、公共卫生、法律、社会科学、经济学、国家安全和新兴技术领域的研究人员和专家组成。行政命令第 4.6 节要求 NTIA 编写一份报告,报告涉及具有广泛可用模型权重的双重用途基础模型的益处和风险。3 行政命令特别关注用户微调开放的双重用途基础模型或删除模型保护措施所带来的风险。行政命令将双重用途基础模型定义为,除其他外,任何包含至少数百亿个参数的人工智能模型,“适用于广泛的环境”,并且“在对安全、国家经济安全、国家公共卫生或安全构成严重风险的任务中表现出高水平的性能,或可以轻松修改以表现出高水平的性能。” 4 行政命令强调的第一个令人担忧的能力是“大幅降低非专家设计、合成、获取或使用化学、生物、放射或核武器 (CBRN) 的准入门槛。”
使用PET/CT或PET/MRI进行分子成像已经从1972年成立的实验成像方式演变为肿瘤学诊断程序的整体成分,并且在较小程度上,在心脏病学和神经病学上,通过成功地提供键入的病理学靶标的键入和定量,在心脏病学和神经病学中,通过成功地提供了刺激性刺激性的疾病。除了代谢探针外,新型的放射标记肽和抗体宠物示踪剂(包括放射标记的单克隆抗体(MAB))进入了临床领域,从而提供了靶向性能,可提供靶向特异性定量的靶向定量数据,以收集有关细胞和分子概述的量表,并提出了一项范围,并提出了一项构图,并提出了一项构图,并提出了整个范围,并在一定范围内提出了一个范围,并在范围内提出了一个范围,并且整合了构成范围,并且整合了构成的量表。用作预后指标。分子成像在整体量表上映射疾病严重程度的成功,并指导肿瘤学的有针对性疗法可能转化为2019年冠状病毒疾病的管理(COVID-19),通过识别,本地化和量化对在SARS-COV2的反应以及可能涉及SARS-COV2的反应以及可能的急性感染的反应以及可能急性的尖锐感染的反应,并可能导致尖锐的尖锐感应,并可能探究良好的急性感染。 C器官。作者总结了Covid-19中的当前医学成像知识,一般关注分子成像技术,并为对分子成像研究感兴趣的免疫学家提供了一种观点,并使用经过验证和立即可用的分子探针以及可能的未来目标以及可能的未来目标,强调了量身定制的治疗方法的关键目标,以提高关键人物的领导者的提升。
摘要:由于人为活性,海洋的汞含量(HG)含量增加了两倍,尽管黑海洋(> 200 m)已成为重要的HG储层,但有毒和生物蓄积的甲基汞(MEHG)的浓度很低,因此很难测量。因此,当前对深海中HG周期的理解受到严格的数据限制,控制MEHG的因素及其转换率仍然很大程度上未知。通过分析52个全球分布的巴基拉质深元素宏基因组和26个来自Malaspina Expedition的新元转录组,我们的研究揭示了在全球浴类海洋中(〜4000 m深度)中细菌编码基因Mera和Merb的广泛分布和表达。这些基因与Hg II还原和MEHG脱甲基化相关的基因在粒子附着的分数中尤为普遍。此外,我们的结果表明,水质量年龄和有机物组成塑造了拥有Mera和Merb基因的结构,这些群落和Merb基因生活在不同的粒径分数,其丰度及其表达水平。命令的成员Corynebacteriales,Rhodobacterales,Alteromonadales,Oceanospirillales,Moraxelleles和Flavobacteriales是深海中包含Mera和Merb基因的主要分类参与者。这些发现,加上我们先前具有具有代谢能力降解MEHG的深层层流海洋的纯培养物分离株的结果,表明甲基汞脱甲基化和HG II还原可能发生在全球黑暗海洋中,这是生物圈中最大的生物组。关键字:汞,甲基汞,浴样,细菌脱甲基化,宏基因组,metatranscriptomes,mer基因■简介
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。They exhibit a strong absorption in the visible spectral region and near- infrared, while ordered aggregates consisting of self- assembled porphyrin molecules may enable ultra-fast energy and electron transfer because of the delocalized excited states present in the aggregates as compared to the localized \xcf\x80\xe2\x80\x93\xcf\x80 transitions within单体。Porphyrins and their derivatives, such as porphyrin triads, liquid\xe2\x80\x93crystalline porphyrins have been widely used as photosensitizers in photodynamic, photothermal therapy (PTT and PDT) and dye-sensitized solar cells (DSSCs), as fluorescent materials in chemical sensors as light harvesting elements in organic solar细胞(OSC),以及在OSC和钙钛矿太阳能电池(PSC)中作为电荷传输材料。该特刊的目的是突出其合成,功能化,结构修饰和潜在应用的各个方面,重点是光动力疗法,光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
感谢您有机会对国家电信和信息管理局(NTIA)的评论(RFC)提出评论,以“双重使用具有广泛可用的模型权重的双重使用基金会人工智能模型”,1与NTIA在安全,安全,安全,安全以及可信赖的人工智能(EO OO)上的行政订单4.6中的职责相关的责任。2此处表达的评论反映了约翰·霍普金斯卫生安全中心的想法,不一定反映约翰·霍普金斯大学的观点。下面,我们提供了有关与“开放”双使用基础模型有关的主题和监管方法有关的主题的信息(即广泛可用的模型权重)的信息。
抽象的有氧γ-细菌甲烷嗜酸菌(GMOB)是控制淡水生态系统中甲烷 - 氧化界面的关键生物。在低氧环境下,GMOB可能将其有氧代谢转移到发酵中,从而导致细胞外有机酸的产生。我们最近分离了代表甲基杆菌属的GMOB菌株。北方湖水柱的 s3l5c)并证明它在低氧条件下将甲烷转化为有机酸(乙酸盐,甲酸盐,苹果酸和丙酸)。 对分离株基因组中有机酸产生的推定基因的注释以及代表甲基杆菌属的环境元基因组组装基因组(MAGS)。 表明,甲烷转化为有机酸的潜力在甲基杆菌属中广泛发现。 淡水生态系统。 但是,尚不清楚将甲烷转化为有机酸的能力是否仅限于甲基杆菌属。 或普遍存在的其他淡水GMOB属。 因此,我们从北方湖水柱中分离了两个额外的GMOB属的代表,即甲基瘤paludis s2am和甲基伏洛伏氏菌精神分裂症S1L,以及类似的生物转化能力。 这些属可以将甲烷转化为有机酸,包括醋酸盐,甲酸盐,琥珀酸酯和苹果酸。 另外,S2AM产生了乳酸。 此外,我们检测到编码其基因组中的有机酸产生的基因和代表甲基瘤属的MAG中。 和甲基化属。s3l5c)并证明它在低氧条件下将甲烷转化为有机酸(乙酸盐,甲酸盐,苹果酸和丙酸)。对分离株基因组中有机酸产生的推定基因的注释以及代表甲基杆菌属的环境元基因组组装基因组(MAGS)。表明,甲烷转化为有机酸的潜力在甲基杆菌属中广泛发现。淡水生态系统。但是,尚不清楚将甲烷转化为有机酸的能力是否仅限于甲基杆菌属。或普遍存在的其他淡水GMOB属。因此,我们从北方湖水柱中分离了两个额外的GMOB属的代表,即甲基瘤paludis s2am和甲基伏洛伏氏菌精神分裂症S1L,以及类似的生物转化能力。这些属可以将甲烷转化为有机酸,包括醋酸盐,甲酸盐,琥珀酸酯和苹果酸。另外,S2AM产生了乳酸。此外,我们检测到编码其基因组中的有机酸产生的基因和代表甲基瘤属的MAG中。和甲基化属。湖泊和池塘生态系统。总的来说,我们的结果表明,甲烷转化为各种有机酸是湖泊和池塘GMOB之间广泛发现的性状,突出了它们作为甲烷碳的关键介质的作用,以供淡水湖和池塘生态系统的微生物食品网。
摘要:热发光剂量计(TLD)由于其出色的特性,例如高灵敏度,小尺寸和测量低剂量的辐射剂量,因此广泛用于辐射剂量测定法。本综述着重于TLD材料的结构特性及其制备,应用和适应性。评论涵盖了各种类型的TLD材料,晶体结构和特性,包括能量响应和褪色特征。详细讨论了用于制备TLD材料的不同方法,例如固态合成,溶胶 - 凝胶合成和溶液生长方法。审查还包括对TLD的各种应用,包括医疗,环境和工业辐射剂量法的详细讨论。审查了有关TLD的广泛信息,并且可以使用天然和人工TL信号来完成对人类和其他目的利用率的TL剂量测定潜力的明显影响,例如矿物质,石油和天然气资源调查。有关TL测量过程需求和对复合TL剂量测定潜力显着影响的TL特征的信息。最后,审查结束了结论,以强调TLD材料对不同剂量测定应用的适应性及其将来的潜在用途。doi:https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i4.13 Open Access策略:Jasem发表的所有文章都是Open-Access文章,可以免费下载,复制,复制,重新分发,重新分发,重新分发,翻译,翻译和阅读。版权策略:©2024。(2024)。J. Appl。SCI。SCI。作者保留了版权和授予JASEM的首次出版物的权利,同时在创意共享署名4.0 International(CC-By-4.0)许可下获得许可。,只要引用了原始文章,就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文列为:Efenji,G。I; Iskandar,S。M; Yusof,N。N; Rabba,J。a; Mustapha,O。I; Fadhirul,I。M; Umar,S。A; Kamgba,F。A; Ushie,P。O; Munirah,J; Thair,H。K; Nabasu,S。E; Hayder,S。NOke,A O.热发光剂量材料,制备,应用和适应性的结构特性:系统评价。环境。管理。28(4)1129- 1150日期:收到:2024年1月22日;修订:2024年2月29日;接受:2024年3月23日发布:2024年4月29日关键字:剂量计;荷兰物理学家Nicolas Steno在1663年首次观察到辐射,热发光,热发光应用,他们注意到
Daniel A King 1 , Amber R Smith 2 , Gino Pineda 3 , Michitaka Nakano 4 , Flavia Michelini 5 , S. Peter Goedegebuure 6 , Sheeno Thyparambil 7 , Wei-Liao 7, Aaron McCormick 4, Jihang Ju 4, Michele Cioffi 8, Xiuli Zhang 6, Jasreet Hundal 6, Malachi Griffith 9, Carla Grandori 10, Maddy Pollastro 10, Rachele Rosati 10, Astrid Margossian 10, Payel Chatterjee 10, Trevor Ainge 10, Marta Flory 11 , Paolo Ocampo 12 , Lee-may Chen 13 , George A Poultsides 14 , King D Baron 15 , Daniel T Chang 16 , Joseph M Herman 17 , William E Gillanders 6 , Haeseong Park 18 , William A Hoos 19 , Mike Nichols 20 , George A Fisher 3 , Calvin J Kuo 3*