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制造工程与材料理学硕士...
制造工程与材料加工理学硕士旨在培养精通制造技术、材料加工和管理的工程师或管理人员。本课程以全日制和非全日制形式提供。课程将在莎阿南玛拉理工大学工程学院机械工程学院进行。全日制课程的最短时间为一年（两个长学期和一个短学期），而非全日制课程的最长时间为 1.5 年。全日制课程的最长时间为 1.5 年，而非全日制课程的最长时间为 2 年。本课程的总学分为 42 学分。评估将通过课程作业、测试和考试进行。学生将完成硕士项目以满足本研究生课程的要求。
空中客车制造的 TEXUS 探空火箭升空……
在六分钟的微重力时间段内，西蒙娜进行了一项实验，研究液态合金在微重力下的特殊反应，以增强汽车发动机轴承的先进材料，而 GECO 则记录了植物中钙与微重力的相互作用，以扩展我们对植物栽培的了解，例如确保太空中的食物来源。最后，凤凰 2 号更深入地研究了多个燃料液滴自燃中的液滴相互作用，这将有助于更好地了解液体喷雾燃烧，这种燃烧用于工业炉、锅炉、燃气轮机、柴油机、火花点火和火箭发动机。
清晰的融合二氧化硅用于半导体制造
沉积过程的一种非常特殊的情况是所谓的外延沉积，或者只是外延。该专业局部旨在将材料沉积到单晶模板上，生长为单晶层。半核心设备制造链中的第一步之一是在空白硅晶片上沉积外延硅。这是在外交过程中完成的。经常运行这些过程，一次仅处理一个晶圆（即单个晶圆处理）或少数数字（即多窃听或迷你批次）。
制造Si/Chaphene/Super-P复合应用程序
锂离子电池（LIBS），其特征是高容量，延长的寿命和环境友好性，已成为储能技术的领先选择。然而，硅（SI）作为阳极材料在电荷和放电周期期间过度的体积扩张引起了重大挑战，从而导致结构性损害和性能降解。在这项研究中，我们使用球铣削技术研究并成功合成了Si/Super P：石墨烯复合材料，以检查碳含量比对材料稳定性和特定能力的影响。实验结果表明，SI/30％Super P：50％石墨烯复合材料表明，电化学性能最高（初始特异性能力为1500 mAh.g -1），在100个循环后保持稳定的特异性能力（库仑效率> 90％），并且能够以高电流率（10C）保持快速电荷率。这项研究强调了将导电超级P碳与石墨烯集成的重要性，石墨烯会形成一个导电网络，从而增强了LI +运输，并在充电和放电过程中降低了内部电阻。Si/C（石墨烯和超级P碳）复合材料与超级P碳和石墨烯的组合结合在一起，不仅提供了一种有效的解决方案来减轻SI体积扩展，而且还扩展了SI在LIBS商业阳极材料中的应用潜力，并承诺在现代电池技术中具有突破性的突破。
合成生物学的植物底盘及其在生物制造中的应用
近年来，全球粮食和能源危机引起了广泛关注。植物合成生物学正成为解决这些问题的一个有吸引力的解决方案，它将植物生物学与工程原理相结合，设计和生产价格低廉且易于扩大规模的新设备或产品。植物合成生物学以植物为底盘，设计和构建具有特定功能的新型生物系统，或通过基因编辑和代谢工程等技术生产有价值的化合物。虽然植物合成生物学在过去几年中取得了重大进展，但对其潜在的生物合成和调控机制的全面理解仍有待探索。本研究主题包含一系列原创研究论文和评论，共同呈现绿色生物制造中植物底盘和植物基因的最新研究趋势和方法，旨在促进植物底盘材料在生物制造中的更广泛应用和植物合成生物学的发展。在这里，我们重点介绍了几项旨在优化代谢途径和植物底盘整合的研究，以经济高效的方式生产有价值的化合物。涉及各种策略，包括多组学分析、底盘开发和基因功能研究。烟草是一种植物底盘，已广泛用于植物合成生物学的体外培养。因此，研究其体外培养中的代谢网络具有重要意义。这有助于促进体外技术在植物繁殖中的应用。为了全面了解烟草体外培养中的代谢网络，Yu等人。建立了一个基因组规模的代谢网络（GSMN），这是一种旨在促进整体代谢谱表征的工具。与土壤种植的烟草相比，体外烟草生长速度较慢、生物量减少、光合作用受到抑制、代谢物和代谢途径发生改变。辣木及其相关物种在健康、食品、化妆品和制药行业具有潜在应用。Klimek-Szczykutowicz 等人提出综述，
通过增强 CRISP-DM 实现人工智能在制造业的前景
摘要 为了帮助制造企业实现人工智能 (AI) 的价值，我们开始了为期六年的研究和实践，以增强流行且广泛使用的 CRISP-DM 方法。我们通过添加“操作和维护”阶段以及嵌入基于任务的框架将任务与技能联系起来，将 CRISP-DM 扩展为 AI 解决方案的连续、主动和迭代生命周期。我们的主要发现涉及操作和维护 AI 解决方案和管理 AI 漂移的艰难权衡和隐性成本，以及确保在整个 CRISP-DM 阶段中存在领域、数据科学和数据工程能力。此外，我们展示了数据工程如何成为 AI 工作流程中必不可少但经常被忽视的一部分，对这三种能力的参与轨迹提供了新颖的见解，并说明了如何将增强的 CRISP-DM 方法用作 AI 项目的管理工具。
人工智能（AI）在生物技术制造中的作用
日期：2024摘要生物技术制造中人工智能（AI）的整合标志着该领域的变革性进步，为创新，效率和精确性提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在生物技术制造的各个方面的多面作用，包括药物发现和开发，过程优化，自动化和数据分析。AI驱动的预测建模和高通量筛查正在通过实现个性化医学并加速新疗法的发展来彻底改变药物的发现。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。 自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。 此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。 尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。 但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。总而言之，AI在生物技术制造业中具有变革性的潜力，在推动进步和创新的同时，为该行业最紧迫的挑战提供了解决方案。随着技术的不断发展，AI与生物技术之间的共生关系可能会产生新的突破，最终增强了生物技术过程和产品的疗效和效率。
多尺度混合制造：体积打印与两种技术的结合
最近，一种名为体积打印 (VP) 的新型基于光的制造方法已成为此类应用的一种有前途的技术，它能够在几秒钟内打印复杂的厘米大小的模型。[26,27] 最近的研究表明，使用从玻璃到生物聚合物等材料，可以创建中空、可灌注结构，并可能针对中尺度血管系统。[28–31] 然而，与上述所有方法一样，VP 也无法覆盖从 µ m/亚 µ m 到 cm 的分辨率范围，因此目前将其应用限制在特征 > 100–200 µ m 的微流体结构上。另一种基于光的方法双光子烧蚀 (2PA) 则提供了互补功能，虽然打印时间和构造尺寸有限，但达到了所有生物制造方法中最高的分辨率（≤ 1 µ m）。 [8] 2PA 是基于高强度脉冲激光诱导的多光子电离，[32,33,34] 并且已被探索用于各种应用，从“纳米手术”到形成细胞指导微通道。[35–41]