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SOEC 制造系统自动化，以低成本实现高产量
拟议的授予活动将在三个预算期 (BP) 内进行，BP 之间设有 Go/No Go 决策点。SOEC 生产线的授予管理和安装将在犹他州北盐湖城的 OxEon Energy 进行。质量验证和建模将在华盛顿州里奇兰的太平洋西北国家实验室进行。社区福利计划的支持将在犹他州凯斯维尔的犹他先进材料制造计划进行。质量评估将在科罗拉多州戈尔登的国家可再生能源实验室进行。项目规划和能源分析将在犹他州盐湖城的犹他大学进行。设施规划和设备组装的支持将在田纳西州纳什维尔的 JR Automation 进行。生命周期分析将在佛罗里达州塔拉哈西的佛罗里达农工大学和佐治亚州亚特兰大的佐治亚理工学院进行。技术经济分析将在新墨西哥州阿尔伯克基的新墨西哥大学进行。
机器学习预测木质油液体期间的生物油产量的木质纤维素生物管道 - 科学生物管道-ScienceDirect
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咖啡产量预测的基因组和表型选择方法比较
在众多咖啡品种中，生产和消费分为两大类：阿拉比卡咖啡（Coffea arabica 种）和罗布斯塔/科尼隆咖啡（Coffea canephora 种）。阿拉比卡咖啡约占全球产量的 60%，被认为是饮料质量的主要来源。然而，它是一种易受疾病侵害的娇嫩作物，而且遗传多样性狭窄，过去几十年来该品种的遗传进展受到限制。同样，考虑到预期的气候变化，最近的预测预计到 2050 年阿拉比卡咖啡产量将减少约 80%（Davis 等人，2021 年；Imbach 等人，2017 年）。在这种背景下，罗布斯塔/科尼隆咖啡的生产在咖啡链中势头强劲，成为气候智能型品种的候选品种（Ferrão 等人，2023 年）。由于更适应高温且抗病能力强，其在咖啡市场的份额在过去三十年中从 25% 增长到 40%。虽然这种需求预计不会放缓，但 C. canephora 行业在未来面临着重大挑战，包括提高其饮料质量、生产一致性、农民盈利能力以及适应新生产系统 (WCR, 2023)。面对这些紧迫因素，有必要找到能够跟上传统咖啡育种计划的新方法，同时加速遗传增益和优良品种的开发。
改善光合作用以提高作物产量的前景
1 阿姆斯特丹自由大学理学院物理与天文系，荷兰阿姆斯特丹 1081 HV 2 兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心，英国兰卡斯特 LA1 3SX 3 伊利诺伊大学植物生物学系 Carl R. Woese 基因组生物学研究所，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801 4 莫纳什大学理学院生物科学学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本 3800 5 瓦赫宁根大学生物物理实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 WE 6 埃塞克斯大学生命科学学院，英国埃塞克斯 CO4 3SQ 7 爱丁堡大学生物科学学院、分子植物科学研究所，英国爱丁堡 EH9 3BF 8 爱丁堡大学生物科学学院工程生物学中心，英国爱丁堡 EH9 3BF 9 系加州大学植物与微生物生物学系，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 10 加州大学霍华德休斯医学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 11 加州大学创新基因组学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 12 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 13 米兰大学生物科学系，意大利米兰 20133 14 海因里希海涅大学植物生物化学研究所，植物科学卓越集群 (CEPLAS)，杜塞尔多夫 40225，德国 15 中国科学院碳捕获重点实验室，分子植物科学卓越中心，上海 200032，中国 *通讯作者：r.croce@vu.nl † 作者按字母顺序列出（以除了主要作者/协调编辑之外）。根据作者须知 ( https://academic.oup.com/plcell ) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Roberta Croce ( r.croce@vu.nl )。
使用人工智能预测可再生能源产量......
5 Suman Ramesh Tulsiani 技术园区-工程学院 摘要：本研究论文重点关注预测可再生能源生产，特别是太阳能和风能，在向可持续能源过渡中发挥着至关重要的作用。准确预测可再生能源产量对于有效融入电网至关重要。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法，利用天气预报模型来预测可再生能源产量。具体来说，我们采用深度学习技术，包括长短期记忆 (LSTM) 网络，来预测太阳辐照度和风速，这是影响可再生能源发电的关键因素。我们使用各种质量指标来评估我们提出的框架的性能，包括平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE)、归一化指标 (nMAE、nRMSE) 和判定系数 (R2)。 关键词：可再生能源预测、人工智能、天气预测模型、可持续性。 1. 引言 近年来，由于人们对气候变化的担忧以及减少对有限化石燃料的依赖的需要，全球向可持续能源转型的势头愈演愈烈。在可再生能源选择中，太阳能光伏 (PV) 能源因其丰富的可用性和相对较低的环境影响而成为一种有前途的解决方案。然而，太阳能生产固有的多变性和间歇性对电网稳定性和能源管理构成了重大挑战。因此，准确预测可再生能源生产对于优化其与现有能源系统的整合以及确保可靠高效运行至关重要。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的最新进展为提高天气预报模型的准确性提供了有希望的途径，从而提高了可再生能源预测的可靠性 [1]。研究人员已经展示了基于 AI 的方法在包括太阳能预测在内的各个领域的潜力。例如，Adeh 等人的研究。 [1] 和 Chandola 等人的研究。 [6] 强调了基于人工智能的模型在预测太阳辐射和能源生产方面的有效性，特别是在多样化的气候条件下。此外，Roy 和 Mitra [2] 强调了优化控制系统以有效整合可再生能源的重要性，进一步强调了对稳健预测方法的需求。本文旨在利用现有研究的见解来开发一种基于人工智能的天气预报模型，该模型专门用于预测可再生能源生产，主要关注太阳能光伏能源。
提高植物油产量：基因工程在工业应用中的作用
随着气候变化的加剧，减少人为造成的排放的需求变得更加紧迫，过渡到基于生物的经济至关重要。本文探讨了植物油作为基于石油的产品的可持续替代品的各种工业应用，包括它们在食品，聚合物，润滑剂，表面活性剂，农药，润肤剂和生物燃料中的使用。本综述深入研究了生物合成途径，详细介绍了涉及三酰基甘油合成的关键酶和过程。它彻底讨论了遗传和代谢工程如何不仅可以增加油产量，还可以改变脂肪酸成分以更好地满足工业需求。通过了解遗传学并利用先进的生物技术，植物来源的石油含量和质量可以显着增强，与可持续性目标和工业需求保持一致。本文对植物石油生产的当前用途和基因工程进行了全面概述，提出了创新的策略，例如利用生物质或种植不可食用的油作物的油。这些方法旨在建立一种可持续的工业体系，减少对化石燃料的依赖，并促进基于环境负责的生物经济的增长。此外，该评论强调了未来的方向，研究了在各个部门采用植物油的经济影响和环境益处，并将其定位为实现生态友好的，基于生物的经济的关键。
基于机器学习的南印度作物产量预测：各种模型的性能分析
摘要：农业是最重要的活动之一，它生产对人类生存至关重要的农作物和食物。如今，农产品和农作物不仅用于满足当地需求，而且全球化使我们能够将农产品出口到其他国家并从其他国家进口。印度是一个农业国家，很大程度上依赖其农业活动。预测作物产量和单产是一项必要的活动，它使农民能够估算储存量、优化资源、提高效率和降低成本。然而，农民通常根据经验和估计，根据地区、土壤、天气条件和作物本身来预测作物，这可能不太准确，尤其是在当今不断变化和不可预测的气候条件下。为了解决这个问题，我们的目标是使用机器学习 (ML) 模型来预测各种作物（如大米、高粱、棉花、甘蔗和拉比）的产量和单产。我们用天气、土壤和作物数据训练这些模型，以预测这些作物未来的产量和单产。我们汇编了影响印度特定邦农作物生产和产量的属性数据集，并对各种 ML 回归模型在预测农作物生产和产量方面的表现进行了全面研究。结果表明，在所考察的模型中，Extra Trees 回归器取得了最高的性能。它的 R 平方得分为 0.9615，平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 最低，分别为 21.06 和 33.99。紧随其后的是随机森林回归器和 LGBM 回归器，它们的 R 平方得分分别为 0.9437 和 0.9398。此外，进一步的分析表明，基于树的模型的 R 平方得分为 0.9353，与线性和基于邻居的模型相比表现出更好的性能，后两者的 R 平方得分分别为 0.8568 和 0.9002。
协同效应提高 CMP 产量 - 生命科学
特征尺寸的缩小、互连金属的进步以及对缺陷控制的日益严格的需求都表明，化学机械平面化 (CMP) 对于优化晶圆厂产量的重要性日益增加。每个芯片的更多层需要 CMP 才能达到平面度规格，并且必须将污染保持在最低限度。平面度和纯度是每层能否按预期执行的关键指标。表面异常和残留物可能会影响晶圆产量、设备性能和电子系统的长期可靠性。
甲基杆菌作为叶面接种剂对增强固氮和生菜干物质产量效果不大
摘要：氮 (N) 是大多数农业生态系统中限制植物生长的生态因素。近几十年来，生物固氮，尤其是来自结瘤豆科植物的固氮，已被推广为工业合成氮肥的替代品或补充。利用叶际固氮生物对多种作物都具有效果的可能性尤其令人兴奋。在本研究中，我们研究了最近投放市场的一种接种剂的固氮能力及其对生菜生长的影响，该接种剂含有微生物共生甲基杆菌，推荐用于各种栽培品种。采用因子设计进行了盆栽试验，包括接种剂（否和是）和四种氮施用率（0 (N0)、25 (N25)、50 (N50) 和 100 (N100) kg ha −1 N），在四个生菜生长周期内重复四次。接种剂仅在四个生长周期中的第二个周期对干物质产量 (DMY) 有显著影响。在四个生长周期中，接种和未接种接种剂的盆中，平均值分别为 9.9 至 13.7 g pot −1 和 9.9 至 12.6 g kg −1 。另一方面，植物对施入土壤的氮表现出强烈的反应，在所有生长周期中 DMY 和组织氮浓度都显著增加。处理 N0 和 N100 中 DMY 的平均值分别为 5.6 至 8.9 g pot −1 和 12.5 至 16.1 g pot −1 。组织中的氮浓度与 DMY 成反比，表明存在浓度/稀释效应。用以估计固定氮的经处理和未处理植物之间的氮浓度差异对于每种土壤的施氮率来说都非常小，假设四个生长周期的平均值分别为 N0、N25、N50 和 N100 的 -1.5、-0.9、2.4 和 6.3 kg ha -1。这项研究强调了接种剂提供给生菜的氮量低及其对 DMY 的影响有限。通常，在具有固氮微生物的生物系统中，要实现高固定率需要微生物和宿主植物之间具有高度的特异性，而生菜似乎并不满足这一条件。考虑到这个课题的重要性，必须进行进一步研究，以更准确地确定在哪些作物和在什么样的生长条件下接种剂被证明是农民的宝贵投入和减少氮矿物施肥的有效方法。
使用机器学习谷物的作物产量预测
农业是印度金融福祉的主要贡献者。但是，人口增长和气候变化等挑战会影响作物产量。机器学习对于作物预测和决策至关重要，根据我们的分析，有助于选择农作物并优化农作物实践，最常用的特征是湿度，温度，土壤类型，降雨，降雨，pH，面积，生产和应用算法是决策树，决策树，支持矢量机（SVM），随机森林和梯度培养。此预测有助于根据天气条件确定最佳的谷物作物。近年来，农民面临着降雨量降低和土壤质量差的问题，导致农作物失败。cision养殖有助于使作物管理适应不断变化的环境条件，从而使智能耕作发展。该研究旨在帮助人们种植高产谷物作物，计划其活动，并找到解决农业挑战的解决方案。