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智能原型的霍斯学学习
摘要B-千奇蛋白具有重要的生态和生理作用以及广泛应用的潜力，但是很少有来自B-奇异生产剂的差异相关酶的表征。针对Tara Oceans基因地图集的查询，在芽孢杆菌元转录组中发现了来自12个PFAM接收器的4,939个与丁氏蛋白相关的独特序列。假定的几丁质合酶（CHS）序列在甲壳类（39％），斯特雷默刺激（16％）和昆虫（14％）中降低，来自Tara Oceans Unigenes Unigenes Unigenes Unigenes Unigenes版本1 Metatranscrentsomes（Matouv1 1 T）数据库的昆虫（14％）。从模型diatom thalassiosira pseudonana（thaps3_j4413，指定为tp chs1）中的CHS基因被鉴定。海洋微生物真核生物转录组测序项目（MMETSP），Phycocosm和Plaza Diotom Omics数据集的TP CHS1的同源分析表明，Mediophyceae和thalassionemales物种是潜在的B -Chitin生产国。tp chs1在酿酒酵母和三角肌中过表达。在转基因P. tricornutum系中，TPCHS1- EGFP定位于高尔基体和质膜，并且在细胞分裂期间的裂解沟中主要可获得。增强的TP CHS1表达可以诱导异常的细胞形态并降低三角杆菌的生长速率，这可能归因于G2/M期的抑制。S.酿酒酵母被证明是表达大量活性TPCHS1的更好系统，在放射测定中，在放射测定中有效地不合适的UDP-N-乙酰葡萄糖胺。我们的研究扩大了有关海洋真核微生物中几丁质合酶分类分布的知识，并且是第一个集体表征活性海洋硅藻CHS的知识，该硅藻可能在细胞分裂过程中起重要作用。
建筑设计过程中基于数字物理模型的原型设计方法
摘要：本研究提出了一种基于原型设计的设计方法。该设计方法旨在增强测试的功能，使其与传统建筑设计项目中进行的原型设计区分开来。本研究的目的是探索参考案例，使设计师能够最大限度地利用目前在建筑设计中使用的数字模型和物理模型。此外，还探讨了数字模型和物理模型的互补作用和影响。智能建筑围护结构（SBE）是建筑设计中具有挑战性的课题之一，需要创新的设计流程，包括测试和风险管理。考虑到该主题的基于概念原型的模型应用于设计工作室（大学教育环境）。设计 SBE 并不难构思，但使用传统设计方法“实施”却是不可能的。实施 SBE 需要利用尖端技术和智能材料，在建筑设计阶段加强创意的有效性并提高其责任感。设计方法使设计师（以学生为代表）能够使用数字模型（参数化设计、模拟、BIM）和物理模型来应用材料和制造方法，而不是代表被认为是简单科幻的虚荣形象。
设计的第五代地区供暖变电站原型的设计
摘要：通过所谓的第四代网络，地区供暖网络的演变正在朝着热量分布的低温发展。但是，地区供暖中最低的传热流动温度是通过超低温度网络（称为第五代地区供暖网络（5GDHNS））实现的。与传统的地区供暖网络相比，热量分布的低温导致5GDHN的配置极为不同，尤其是在网格变电站中，由于无法将网格直接与建筑物直接搭配。本文介绍了第五代变电站原型的详细设计，该设计在实际案例研究中进行了验证适当的操作并监视此类变电站的性能。该原型由目前通过蒸发塔消散的低温废热供应，并将在意大利布雷西亚市建造。提供了变电站原型的布局，由双向抽水系统组成，可逆的水到水热泵，惯性的热能存储和热交换器。进行了分析以发现制冷剂提供热泵最佳性能。此外，与独立的空气到水热泵解决方案相比，加热和冷却的固定制冷剂的性能从加热和冷却的性能从29.5％增加到55.5％。最后，提出并评论了变电站的过程流图以及管道和仪器图。
dupont™liveo™智能生物传感补丁原型
本文所列出的信息是免费提供的，是基于杜邦认为是可靠的技术数据，并且属于正常属性范围。它旨在由具有自行决定和风险的技术技能的人使用。该数据不应用于建立规范限制，也不应单独用作设计的基础。处理预防信息的理解是，那些使用它的人会满足自己的特定使用条件，没有任何健康或安全危害。由于产品使用和处置条件不在我们的控制范围之内，因此我们不做任何明示或暗示的担保，并且对与此信息的任何使用无关。与任何产品一样，在规范之前的最终使用条件下进行评估至关重要。本文没有什么可以作为操作许可或建议侵犯专利的许可。
自主无人机原型的设计用于检查隧道
可以根据特定要求定制针对GPS污染的隧道建设环境的无人机硬件平台设计。在[7]中，一种称为弹性微型传单的新型耐碰撞机器人旨在在密闭环境中进行导航。机器人保持低重量（<500g）和小框架（直径为0.32m），并通过在其坚硬的耐碰撞耐耐碰撞框架周围集成弹性襟翼来实现组合的刚性结合设计。在[8]中，为了提供快速的勘探能力，尤其是在地面机器人无法进入的区域中，使用了一支空中侦察员。这个空中机器人团队对建筑隧道环境的探索非常有用，同时考虑了一些极端的工作障碍。这些侦察员主要有三类，即中型多轨道，小型碰撞
咨询报告：香港绿色分类框架原型
香港金融管理局（金管局）委托气候债券倡议组织（气候债券）制定绿色分类框架，供本地市场采用。2023 年 5 月，我们发表了一份题为“香港绿色分类框架原型”的讨论文件。该文件除了概述我们对制定本地绿色分类框架的想法，包括背景、潜在好处和核心原则外，还提出了原型框架的结构和核心要素。根据该文件，我们进行了一次市场咨询，以收集持份者对该框架的开发和应用的反馈。金融业参与者、行业协会、学术界、智库和非政府组织 (NGO) 等一系列持份者均受邀参加咨询和相关的外展会议。
原型生物多样性数字双胞胎：疾病暴发
非洲猪发烧（ASF）是由Asfiviru属的DNA病毒引起的野猪和家养猪（SUS SCROFA）的可传播致命感染（家族Asfarviridae； Gabriel等人； Gabriel等人。2011）。研究表明，在欧洲，传统的传输路线涉及Ornithodoros属的血液滴答tick虫在ASF感染周期中不起作用（Pietschmann等人。2016）。相反，动物是通过与其他受感染动物或受污染的尸体，食物或设备直接接触而感染的（Gaudreault等人。2020）。尽管对人们无害，但该病毒可能会产生重大的经济影响。尽管进行了持续研究2019，Gaudreault等。2020）将控制措施限制在感染的早期发现，健康与患者的身体分离以及对感染动物的淘汰（欧洲食品安全局，2014年，Jurado等人2018）。
基于原型的神经网络，用于图像异常检测和定位
图像异常检测和定位不仅执行图像水平异常分类，还可以定位像素级异常区域。最近，由于其在各个领域的广泛应用，因此受到了很多研究的关注。本文提出了原型，这是一种基于原型的神经网络，用于图像异常检测和定位。首先，普通图像的贴片特征是通过对自然图像预先训练的深网进行提取的。然后，通过非参数聚类来学习北斑特征的原型。最后，我们通过将特征提取网络附加到具有L 2特征正常ization，1×1卷积层，通道最大 - 功能和减法操作的特征提取网络来构建图像异常定位网络（PITOAD）。我们将原型用作1×1卷积层的内核；因此，我们的神经网络不需要训练阶段，并且可以以端到端的方式进行异常检测和定位。对两个挑战的工业异常检测数据集MVTEC AD和BTAD进行了广泛的实验，这表明，原始AD达到了具有较高推理速度的最先进方法的竞争性能。源代码可在以下网址获得：https：//github.com/98chao/protoad。
脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号
用于 3D 脑卒中成像的原型微波系统
1 都灵理工大学电子与电信系，意大利都灵 10129；jorge.tobon@polito.it (JATV)；giovanna.turvani@polito.it (GT)；david.rodriguez@polito.it (DOR-D.)；mario.casu@polito.it (MRC) 2 意大利国家研究委员会环境电磁传感研究所，意大利那不勒斯 80124；scapaticci.r@irea.cnr.it (RS)；crocco.l@irea.cnr.it (LC) 3 那不勒斯费德里科二世大学电气工程与信息技术系，意大利那不勒斯 80125；gbellizz@unina.it 4 巴黎电气工程组 (GeePs)、法国国家科研中心、中央理工高等电力学院、巴黎南部大学、Univ.巴黎萨克雷大学，索邦大学，91190 伊维特河畔吉夫，法国； nadine.joachimowicz@paris7.jussieu.fr 5 Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S), Université Paris-Saclay, CNRS, CentraleSupélec, 91190 Gif-sur-Yvette, France; bernard.duchene@l2s.centralesupelec.fr 6 那不勒斯费德里科二世大学高级生物医学科学系，80131 那不勒斯，意大利； enrico.tedeschi@unina.it * 通讯：francesca.vipiana@polito.it