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数字化设计是缩短 MEMS 开发周期的关键方法
20 世纪 70 年代，集成电路 (IC) 制造更像是一门“艺术”，每位设计师都必须与操作生产线的人员密切合作，以便定义适当的模式，这些模式与预想的加工顺序一起产生所需的电路行为。但早在 1980 年 [4] 随着“VLSI 系统简介”一书的问世，该领域就发生了新的范式转变。它包括电路元件的系统化、简化和标准化，这使我们能够通过一套规则将技术和制造过程分开。同时，电路的几何形状（尺寸、元件形状和定位限制）以及电路的结构和功能行为都要接受并行分析。Gajski-Kuhn Y 图（图 5）[5] 说明了这种方法。
整个生命周期的加利福尼亚野火PM2.5的健康影响
Ladot Transit运营着14条通勤Express路线以及Union Station/Bunker Hill Shuttle，该路线在洛杉矶市中心在洛杉矶市中心运行，并在奔跑的开始或结束时使用通勤Express Bus。通勤Express路线通常在上午5:30至8:30之间运行，然后在工作日的3:30 PM和7:00 PM之间进行操作，除了每天整天运行的142个。在下一个假期（142例除外）没有提供服务：元旦，阵亡将士纪念日，独立日，劳动节，感恩节和圣诞节。通勤Express服务经营CNG驱动的跨越教练，为通勤者提供高级服务，以吸引独奏司机乘坐运输。
商业周期的均衡模型 Robert E. Lucas, Jr.
本文提出了一种探索性的商业周期理论，其中非系统性货币冲击和加速器效应相互作用，产生序列相关的实际产出的“周期性”变动。与这些产出变动相关的是价格、投资与产出比率以及名义利率（在相当特殊的意义上）的顺周期变动。与传统的宏观经济模型相比，下面研究的模型具有三个显著特征：每个时间点的价格和数量都是在竞争均衡中确定的；鉴于代理人可获得的信息，代理人的预期是理性的；信息是不完善的，不仅因为未来是未知的，而且因为没有代理人完全了解当前的经济状况。试图发现商业周期的竞争均衡解释可能看起来只是古怪的，或者充其量只是一种美学上的
贯穿材料发现整个生命周期的人工智能应用
我们回顾了用于材料发现的机器学习（ML）工具以及不同ML策略的复杂应用。尽管已经发表了一些关于材料人工智能（AI）的评论，重点是单一材料系统或个别方法，但本文重点关注AI增强材料发现的应用视角。它展示了如何在材料发现阶段（包括特性、属性预测、合成和理论范式发现）应用AI策略。此外，通过参考ML教程，读者可以更好地理解ML方法在每个应用中的确切功能以及这些方法如何实现目标。我们的目标是使AI方法更好地融入材料发现过程。本文还强调了AI在材料发现中成功应用的关键和需要解决的挑战。
将生命周期的全球变暖潜力整合到欧盟分类法
体现的碳：在建筑物或基础设施的整个生命周期中，与材料和建设过程相关的温室气体排放。Embodied carbon includes: material extraction and upstream production (A1), transport to manufacturer/factory (A2), manufacturing (A3), transport to site (A4), construction and installation processes (A5), use phase (B1), maintenance (B2), repair (B3), replacement of building components (B4), renovation (B5), deconstruction (C1), transport to end-of-life设施（C2），重复使用，恢复或回收（C3）和废物处理（C4）的处理（C4）。产品再利用，材料回收和导出的能源 /能量回收率（d）以外的益处和负载应根据EN 15978及相关标准分别报告。
将最新的生物学进步整合到食品包装生命周期的关键步骤
本文献评论的重点是将最新的科学和技术进步整合到生物学领域的潜力，以改善食品包装生命周期的关键步骤：生产，使用，使用后和长期命运。A case study of such multi-biological food packaging is demonstrated based on the use of PHAs (polyhydroxyalkanoates) polymer, a microbiologically produced polymer from non-food renewable resources, activated by the use of bioactive components to enhance its usage benefits by reducing food loss and waste, displaying potential for reusability, compostability as post-usage, and finally, being ultimately在最常见的自然条件下，可生物降解可大大减少持续塑料对环境的负面影响。我们讨论设计安全有效的多“生物”食品包装如何意味着在有时矛盾的功能性能之间找到妥协。例如，活性抗菌剂有助于保存食物，但会阻碍聚合物的最终生物降解速率。本综述介绍了这种拮抗作用以及技术（例如涂料，纳米封装）和工具（例如，释放动力学），这些技术可以帮助设计优化，安全和有效的活性食品包装。
2024 年 10 月 18 日（适用周期的开始日期）
学士学位介绍：本文件的内容构成了学院学生学术和行政规定的一般框架；确定了整个学生群体的权力和义务，在某些情况下，代表一般建议的规则和政策，定义了一些参数的最大值或最小值，最后，规定了必须建立的学术管理程序，以有效遵守国家教育体系现行的教育法规。本规定具有普遍性，适用于高中阶段的全体学生在教育机构内外发生的事件；其更新内容将在为此目的指定的机构网站上发布并被学生接受。即使学生不了解本规则所规定的戒律，也不意味着他们无需严格遵守这些戒律。
基于机器学习的基于锂离子电池生命周期的预测容量降解建模
特别关注容量降解建模，本文对机器学习方法的使用进行了开创性的研究，以确切预测锂离子电池寿命周期。由于锂离子电池对于许多技术应用至关重要，因此必须理解和预测其生命周期以最大程度地提高性能并确保可持续的能源解决方案至关重要。该研究从对文献进行广泛的研究开始，评估当前的方法，并为基于机器学习的模型引入模型奠定了基础。该过程需要在一系列操作设置，环境变量和充电减免周期中进行有条理的数据收集。彻底的预处理保证数据集的一致性和质量，用于进一步的机器学习模型培训。使用各种机器学习算法（包括回归模型，支持向量机和深层神经网络）创建预测模型。为了提高预测准确性，本文着重于模型选择，参数调整和集成方法的合并背后的推理。为了发现影响锂离子电池生命周期并为降解机制提供重要见解的重要元素，使用了特征选择方法。使用交叉验证技术和现实世界锂离子电池数据集，构建的机器学习模型通过严格的评估和验证过程，以确定其鲁棒性，概括能力和性能指标。将基于机器学习的预测与常规模型进行比较，对结果进行了介绍和讨论，从而提供了对模型的解释性的见解以及对重要影响元素的识别。为了促进主动维护并优化电池使用情况，预测模型被整合到实时监控系统中。检查了电池管理系统的后果。该论文继续讨论使用机器学习来估计电池生命周期的挑战，并概述了可能的进一步研究和开发方向，例如可伸缩性，可解释性以及新兴技术的结合。这项研究有助于持续的努力通过强调机器学习对能源存储系统优化的潜在影响来提高锂离子电池技术的可靠性和可持续性。
安全工程框架（SEF）：管理系统生命周期的安全和弹性风险
1 Introduction 2 1.1 Software Assurance 2 1.2 Security Engineering Framework (SEF) 3 1.3 SEF Problem Space 3 1.4 SEF Development History 4 2 Systems Concepts 6 2.1 Software-Reliant Systems 7 2.2 Real-Time and General-Purpose Systems 8 2.3 Operational Context 9 2.4 Lifecycle Approach 10 2.5 Integrated Systems and Software Engineering Practices 11 2.6 Organizational Paradigm 11 2.7 Roles 13 3 Risk Management 15 3.1 Risk Management Activities 15 3.2 Documenting风险16 3.3风险分析17 3.4处理风险的选项17 4安全/弹性风险管理19 4.1安全/弹性风险管理计划20 4.2安全/弹性控制20 4.3安全/弹性风险概念21 4.4识别安全/弹性风险22 4.5安全/弹性/弹性风险缓解策略23 4.6脆弱的策略23 4.6脆弱效果弱点23 4.7管理设计弱点24 4.8项目和产品风险管理27 5 SEF结构28 5.1 SEF域和目标29 5.2 SEF指南31
Schwalbe发布了绿色马拉松轮胎生命周期的详细评估
是世界上第一个自行车轮胎，并回收了物料回收。Schwalbe提交了对绿色马拉松生命周期（LCA）的详细评估，以量化其惊人的影响。结果：与先前的模型相比，绿色马拉松赛的等效二氧化碳（共2EQ）*可节省二氧化碳的41％。2010年马拉松的印记比其他自行车轮胎低于其他自行车轮胎的印记，这也是使用回收伴侣（也用于防forking保护）。