能源弹性是能源政策和研究的重要焦点,因为能源系统正面临越来越多的挑战,例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺,以及极端天气导致的停电风险。通常,在这些情况下,能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点,以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解,我们提出了家庭能源弹性的定义,可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外,我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法(备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足),以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力,而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看,我们希望挑战电力需求不可协商的观念,并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
基于小分子受体(SMA)的全PSC。 [1–8] 近年来,随着新型高效PD和聚合小分子受体(PSMA)的快速发展,全PSC的能量转换效率(PCE)已升至16%。 [9–14] 然而,目前报道的PCE超过13%的全PSC仅有少数,仍然远低于最先进的基于SMA的全PSC。更重要的是,它们的机械性能还远远达不到可穿戴设备的要求(即要求裂纹起始应变(COS)至少为20–30%)。阻碍基于PSMA的全PSC性能的主要障碍是强烈相分离的共混物形貌,这是由于高分子量PD和PSMA的分离导致的,从而导致电荷产生和传输无法优化。 [15,16] 这些非最优形态通常包括共混膜中的许多缺陷位点(即尖锐的畴-畴界面和大的聚合物聚集体),限制了低 COS 下的机械强度和拉伸性。[17–19] 此外,聚合物共混物的相分离受 PD 和 PA 的聚集和结晶行为的影响。特别是,含有高度结晶、刚性 SMA 单元的 PSMA 通常具有非常强的结晶和聚集特性,导致强烈的相分离
煤炭处理厂中的抑制系统。seil确保了控制逃亡煤炭的有效机制。- SEIL提供了在煤炭破碎机和煤层堆场运行的粉尘抑制系统,即兴干燥的雾气抑制系统(DFDS)也安装在传输点,以最大程度地减少逃亡灰尘,沿着院子的两侧提供了沿着任何逃亡者的供应。
结核病仍然是全球的主要健康威胁,需要一种比目前的卡介苗 (BCG) 更有效的疫苗来替代或增强其效力。Spore-FP1 粘膜疫苗候选物基于 Ag85B-Acr-HBHA/肝素结合域融合蛋白,吸附在灭活枯草芽孢杆菌孢子表面。该候选物对未接种过结核分枝杆菌的豚鼠具有显著的保护作用,并显著提高了用 BCG 引发的动物的肺和脾脏的保护作用。然后,我们用 BCG 皮内注射免疫恒河猴,随后用一次皮内注射和一次气雾剂量的 Spore-FP1 进行加强,然后用低剂量气雾化结核分枝杆菌 Erdman 菌株进行攻击。接种疫苗后,动物没有出现任何不良反应,并且与单独接种 BCG 相比表现出更高的抗原特异性细胞和抗体免疫反应,但这并没有显著改善疾病病理或器官中的细菌负担。
摘要 皮肤是人体最大的器官,环境因素与人体皮肤的相互作用会导致一些皮肤疾病,如痤疮、牛皮癣和特应性皮炎。作为人体免疫防线的第一道防线,皮肤在人体健康中发挥着重要作用,它通过阻止受皮肤微生物群影响很大的病原体入侵。尽管人体皮肤是微生物的具有挑战性的生态位,但人体皮肤上却寄生着各种共生微生物,这些微生物塑造了皮肤环境。皮肤微生物群会影响人体健康,其失衡和菌群失调会导致皮肤疾病。本综述重点介绍了我们对皮肤微生物群及其与人体皮肤相互作用的理解进展。此外,还描述了微生物群在皮肤健康和疾病中的潜在作用,并重点介绍了一些关键物种。讨论了微生物相关皮肤病的预防、诊断和治疗策略,如健康饮食、生活方式、益生菌和益生元。讨论了使用合成生物学调节皮肤微生物群的策略,作为优化皮肤-微生物群相互作用的一个有趣途径。总之,本综述提供了有关人类皮肤微生物群恢复、人类皮肤微生物群与疾病之间的相互作用以及设计/重建人类皮肤微生物群的策略的见解。关键词:皮肤、微生物群、共生微生物、合成生物学、组学技术、宿主-皮肤微生物群相互作用、皮肤疾病、痤疮
在过去的二十五年中,MAX 相及其衍生物 MXenes 已成为材料研究的焦点。这些化合物无缝融合了陶瓷和金属特性,具有高导热性和电导性、机械强度、低密度和耐极端条件性。它们的多功能性使其成为各种应用的有希望的候选材料,特别是在用于氢气释放的先进光催化和电催化中。此外,MAX 相和 MXenes 是潜在的储氢材料,具有独特的结构,可为高效的氢气储存和释放提供充足的空间,这对于燃料电池等清洁能源技术至关重要。本综述旨在全面分析它们在光催化、电催化和储氢中的作用,重点关注它们的层状晶体结构。MAX 相集成了优越的金属和陶瓷属性,而 MXenes 提供可调节的电子结构,可增强催化性能。持续探索对于充分发挥其潜力、推动清洁能源技术及其他领域至关重要。
由于电池容量有限,能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模,以进行有效的导航。为了学习模型参数,我们开发了一个在线学习框架,并研究了几种探索策略,例如汤普森采样和上限限制。然后,我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置,在该设置中,多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法,我们分析了汤普森采样,并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后,我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
推动是一项必不可少的非划算操作技能,用于任务,从预抓操作到场景重新排列,关于场景中的对象关系的推理,因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因,在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是,当前方法受到限制,因为它们要么建模具有固定数量对象的系统,要么使用基于图像的表示,其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中,我们提出了一个基于图神经网络的框架,以根据触点或关节对对象关系进行建模,以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证,这些环境包含不同形状的多部分对象,这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接,并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外,我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
摘要 真实的核反应截面模型是可靠的重离子传输程序的重要组成部分。此类程序用于载人航天探索任务的风险评估以及离子束治疗剂量计算和治疗计划。因此,在本研究中,GSI-ESA-NASA 合作生成了总核反应截面数据集合。该数据库包括实验测量的总核-核反应截面。Tripathi、Kox、Shen、Kox-Shen 和 Hybrid-Kurotama 模型与收集的数据进行了系统比较。给出了有关模型实施的详细信息。指出了文献中的空白,并考虑了哪些模型最适合与太空辐射防护和重离子治疗最相关的系统的现有数据。
