通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej,Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系,木材技术学院,生命科学学院,科学科学摘要:细菌性纤维素纤维素合成,由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果,以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明,康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词:细菌纤维素,康普茶,碳和氮源从化学的角度引入,细菌纤维素与植物纤维素相同,但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先,它的特征是高纯度,这是由于缺乏木质素和半纤维素,高结晶度,形成任何形状的易感性,高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学,作为敷料材料或外科植入物,作为生物传感器,以及食品,药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中,细菌纤维素主要用于漂白废纸,作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中,属于属的生物体:乙酰杆菌,动杆菌,achromobacter,achromobacter,agrobacterium,agrobacterium,psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化,生物膜的形式出现,通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点,但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高,生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法,这与营养物质的可用性有关,还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现,乙型杆菌开发的最佳碳源,Nust4.1菌株,是葡萄糖,微生物和纤维素合成的生长进一步增加了,在存在硫酸钠的存在下,乙型甲基菌的生长,BRC菌株的生长,是乙醇,是乙醇的其他动态,是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量,并增加了食品工业的废物。在这项工作中,尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率,这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
空间和地点:与物理空间互动时,成为有意义的经历Laura Lentini•FrançoiseDecortisL. Lentini和F. decortis Unit iku iku - 心理学学院– B 32,Liege大学,Bld du Rectorat,Bld du Rectorat,Bld du Rectorat,5,4000 Liel.Belgium url:巴黎大学段落实验室,第8卷,第2卷,第2期,第93526条圣丹尼斯·塞德克斯,法国电子邮件:francoise.decortis@univ-paris8.fr个人无处不在的计算地理和感官,以及更多的社会和人际阶层。我们从计算研究和环境心理学的理论见解就空间和地点确定了物理空间体验的不同维度。还提供了有关环境探索创意活动的案例研究的经验结果。我们指出了五个维度,这些维度涵盖了逮捕环境的不同方式,以及通过个人和人际关系经历与人际关系相对于它发展的情感关系。对我们来说,应根据支持物理空间的丰富经验的潜力来研究技术。我们假设识别尺寸可以作为开发在该角度使用的技术工具的基础。关键词空间,场所,户外活动,现场经验,针孔,数字和非数字文物1对大多数年轻人的介绍,因为数字本地人[42],网络空间成为他们空间体验的综合部分。然而,几项研究强调了物理和虚拟空间的破裂,并强调了一个事实,即由于与他们的交流机会减少,今天的孩子们在与他们的物理局部环境和空间接触方面更加困难[17,46]。如Bekker等人指出的那样。[6],通过花费越来越多的时间在计算机后面,孩子们的生活往往较少。根据Gauthier和Moukalou [17]的说法,新技术允许对世界的探索进行分散:它通过消除了体制和空间约束的网络空间发生,因此没有物理感觉与之相关。实际上,意大利和朱利亚尼[46]确定了几个有助于儿童独立和身体流动性下降的环境和社会因素:例如城市结构减少了公共场所的数量,并有利于提取的人数增加,以及生活方式和父母模型的相关变化,例如大量使用汽车和减少儿童独立流动性。在任何情况下,太空中主动式活动性的降低会损害感官运动信息的获取或任何其他使人们就其空间品质逮捕其环境的任何其他人,但也涉及其社会和文化方面[19,46]。在这种情况下,面对面互动的机会也减少了[27]。与此问题有关,使用计算机,在Internet上使用计算机或玩游戏可能会导致用户花费更多的时间独自一人,而忽略与身体亲密亲戚的互动。例如,Kraut等人的研究。[27]表明,更多地使用互联网与家庭交流减少有关。实际上,当前的研发趋势强调了维护面对面互动的重要性,因此已转向研究技术对增强直接互动的潜力,并寻求设计支持共同用户之间丰富相互作用的技术[9,14,14,21,21,31,54]。我们的假设是,通过物理运动和与构成它的要素的互动体验物理(而不是虚拟)空间,将允许特定环境的关联到将限制忧虑,知识以及最终与这些环境的情感关系的经验。考虑到这一假设,我们的目的是识别和鉴定我们拥有的不同经验
从经验上,我们使用三个案例研究来证明我们的论点。这不是针对1990年代初期可能的所有可能(非)核期货的全面研究。然而,三个选定的案例研究 - 南非裁军,苏联国家分手和伊拉克未被发现的追求 - 每个人都为不同的核未来提供了具体且引人注目的先例。在1990年代,政策制定者和政策贴种空间中对所有这三个的讨论都进行了广泛讨论,但后者只有后者将其内部化为主流政策的时间范围。这需要对这三个核事件进行特定的时间化,这三个核事件是在紧急情况下发生的:进一步的增殖实例被暂时地属于未来,而其他两个案例则是暂时性的,是属于过去的一次性事件。
STTR计划的关键功能将其与小型企业创新研究(SBIR)计划区分开来是与研究机构合作的要求。虽然合作小型企业是正式获奖者并管理该项目,但合作研究机构可获得多达60%的奖励资金。STTR指南要求小型企业在项目上至少执行40%的工作,其中至少30%分包给了合作研究机构。剩余的30%可以分配给研究机构或其他研发分包商。
Wastrront已经与Gateway Resources达成了10年的协议,Gateway Resources是英国最大的临终轮胎(ELT)出口国,以在其在桑德兰的旗舰工厂中提供ELT的原料供应。在其初始阶段,该工厂将在过渡到完全专用的SAF生产设施之前,将其与第三方炼油厂共同加入SAF。该工厂将分阶段建造,从每年产生8,000吨石油的模块开始,最终扩展到四个模块,每年总容量为32,000吨。到2030年,废物前计划运营四个大型工厂,每年共同生产128,000吨石油。这将进入一个集中的SAF设施,能够将70%的石油转化为SAF,每年产生约90,000吨的SAF。
问题的问题也可能受到类似的自然灾害的影响以及气候变化将如何影响您将来对此类身体气候事件的接触,而无需可靠的专家见解,就无法负责任地回答。尤其是鉴于数量急剧增加,必须将气候风险数据作为您的业务决策不可或缺的一部分,以保护您的公司免受日益频繁的后果。您最好考虑气候变化。
由欧盟 - 利萨(Eu-Lisa)在布达佩斯(Budapest)主持的行业圆桌会议标志着欧盟机构,成员国和私营部门之间的十年促进了合作。今年的混合活动焦点了人工智能(AI)在正义和内政部的变革潜力,吸引了400多名参与者。讨论以AI在提高治理,运营效率和安全性方面的作用为中心,同时解决与采用相关的道德和监管挑战。此版本也是庆祝该行业圆桌会议成立10周年的机会。
有机材料的厌氧消化(AD)被认为是减少温室气体排放的有效方法,尤其是当与碳捕获和储存结合时。虽然生命周期评估(LCA)已被广泛用于评估AD系统的环境可持续性,但经济方面受到了较少的关注。最近的研究探索了财务利益,包括减少温室气体(GHG)的收入(碳信用额)。但是,参与碳交易并最大化实际广告项目的经济利益的实际意义仍然是一个挑战。要有效参与,AD系统必须成为经过验证的碳偏移方案。这需要遵守特定的碳偏移标准。实现认证需要在各种过程阶段证明有效的温室气体排放减少。在AD系统中捕获碳捕获和存储被视为实现负排放的成本效益方法。然而,由于附带CO 2或温室气体排放以及其他可能抵消所需的负排放的因素,可能会出现挑战。虽然AD项目提供了负面排放的潜力,但对相关的温室气体排放的深入分析至关重要。AD系统操作员必须了解特定的碳偏移标准,并与验证机构紧密合作,以导航参与碳交易系统的复杂过程。明确的指南和对实现碳偏移认证的支持可以促进更广泛地参与碳交易计划。强调碳信用额的收益货币价值对广告系统的货币价值可以推动支持可持续能源使用和供应的政策决策。
在介绍人工智能在创造力领域的新领域的文章中,人工智能被描述为对“创造力升级”的贡献,即“任何人都可以写出莎士比亚级别的作品,与巴赫一起谱曲,并以梵高的风格作画”[9]。世界经济论坛 [5] 等世界知名机构也发表了关于人工智能对创意产业影响的报告,详细说明了人工智能将如何慢慢完成日益复杂的创造性任务,而这些任务此前只能由人类完成。然而,这种说法具有误导性,因为它没有承认自动化技术发挥作用所需的人力。这些项目的驱动假设是,创造性知识可以被算法封装,并且通过使用正确的算法,艺术专业知识可以而且将自然而然地涌现。这种观点可以从 SonyCSL 的 FlowComposer 等项目中看出。该系统可以自动生成旋律,以“消除”音乐创作“耗时过程”带来的“障碍”,最终导致“新想法的涌现”[6]。因此,这些人工智能驱动的创意项目所宣传的叙事往往凸显了艺术媒介的技术奇迹(例如机器学习算法),而掩盖了制作、破解和调整算法以使其适用于定制艺术环境所需的劳动。实际上,人工智能艺术通常是构建和策划复杂相互作用的结果,不易分离成各个阶段或组成部分。在本文中,我们打算批判性地讨论随着艺术家将人工智能纳入他们的创作过程中,创意和艺术领域艺术创作叙事的转变。为此,我们报告了最近一项研究项目 [ 2 ] 的发现,该项目旨在更好地理解艺术家在所谓的 AI 艺术运动背景下对 AI 的实践。我们采访了五位艺术家,了解他们构思作品的方式、他们在创作艺术品中所扮演的角色,以及艺术品在他们艺术运动的社会文化结构中的接受程度。我们打算在这里报告有助于研讨会主题的选定发现。