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状态报告 68 - 增强型 CANDU 6 (EC6)
工厂功率输出提高至 740 MWe（目标）。更坚固的遏制系统和增强的被动安全功能（例如，更厚的壁、钢衬里）。增强严重事故管理 增加紧急热量去除系统 (EHRS) 作为安全系统。提高停机性能，以应对更大的冷却剂损失事故 (LOCA) 裕度。升级防火系统，以满足当前加拿大和国际标准。遵循尽可能低的合理可行 (ALARA) 原则，增加设计功能，以改善对工人和公众的环境保护。自动化和单元化的备用电源和水系统。根据概率安全评估 (PSA) 研究，其他改进可满足与加拿大和国际标准一致的更高安全目标。增加反应堆停堆次数，提高停堆覆盖率和效率。电厂寿命为 60 年，燃料通道和进料器等关键设备在中期寿命延长一次。容量系数为 90%（寿命）
一种多视图聚类的锚点增强策略
近年来，基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而，以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息，忽略了不同视图之间的相关性。特别地，我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间，因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量，而这同样被忽略了。为此，我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言，我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习，我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点，从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外，大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
电气化增强了从非常规来源恢复锂
摘要：锂的需求预计在十年末之前将四倍。没有新的生产来源，供需曲线有望倒转。传统的地质储量将无法满足预期的差距，因此需要利用锂的非常规来源，为激烈的竞争奠定了基础，这可能是能源过渡所需的最挑战的矿产资源。直接锂提取是指为从非常规来源获取锂的技术的伞。电化学提取与可再生能源相结合时的选择性和低工作成本提供了巨大的希望。本综述旨在描述材料和过程设计考虑因素，用于从水源中电化学提取锂，并在我们的研究小组中专门强调ζ-V 2 o 5作为插入宿主。我们指出了基于长度尺度材料设计的电化学锂提取的能力和选择性的特定策略。策略范围从插入宿主的现场选择性修改到多孔电极体系结构中离子扩散途径的受控曲折。从非常规来源提取的电锂锂提取，即与清洗废水，氢产生和辅助关键金属的恢复相结合时，可以成为可持续经济的关键。
引用原始发表的论文（记录的版本）：刘C.，Choi，B.，Efimova，E。等（2024）。增强木质纤维素subs
抽象背景木质纤维素生物量作为原料具有巨大的生化生产潜力。仍然，源自木质纤维素衍生的水解物的有效液化受到其复杂和异质组成的挑战，以及抑制性化合物的存在，例如呋喃醛。使用微生物联盟，其中两个专门的微生物相互补充可以作为提高木质纤维素生物质升级效率的潜在方法。结果本研究描述了由合成的木质纤维素水解物的同时抑制剂解毒和产生乳酸和蜡酯，并通过确定的酿酒酵母和抗酸细菌的糖含量的共培养物和囊杆菌baylyi adp1。A。Baylyi ADP1显示出存在于水解产物中的Furan醛的有效生物转化，即富含毛细血管和5-羟基甲基甲基甲基甲醛，并且没有与S. cerevisiae竞争的底物，从而强调了其作为同伴的潜力。此外，酿酒酵母的剩余碳源和副产品由A. Baylyi Adp1引向蜡酯的产生。与塞维西亚链球菌的单载体相比，与贝利a a a a a baylyi ADP1的共培养中，酿酒酵母的乳酸生产率约为1.5倍（至0.41±0.08 g/l/h）。结论显示，酵母和细菌的共培养可以改善木质纤维素层的消耗量以及乳酸从合成木质纤维素水解的生产力。关键词乳酸，共培养，排毒，acinetobacter baylyi adp1，酿酒酵母，蜡酯，木质纤维素高排毒能力和通过A. baylyi Adp1产生高价值产物的能力表明，这种菌株是共培养的潜在候选者，以提高酿酒酵母发酵的生产效率和经济学。
通过创新的 Web 和应用解决方案增强企业能力
我们公司提供全面的服务，包括网站开发和应用程序开发，旨在满足客户的各种需求。通过我们的网站开发服务，我们可以创建动态且响应迅速的网站，以增强用户体验并提高参与度。同样，我们的应用程序开发服务专注于构建创新的移动应用程序，这些应用程序可根据您的业务目标量身定制，确保跨各种平台的无缝功能。通过整合这些服务，我们帮助企业建立强大的数字影响力并高效实现其战略目标。
创新材料探索人工智能增强应用
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入，材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力，人工智能增强材料是新一代材料，具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力，研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域：材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子，展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后，它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向，强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词：材料科学、人工智能、机器学习算法。
针对肠道菌群以增强抗肿瘤效率并减轻CAR-T细胞疗法的毒性：新希望吗？
嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法在血液学恶性肿瘤治疗方面已获得了巨大的效率，并且代表了一种有希望的癌症治疗方案。尽管血液系统恶性肿瘤患者的反应惊人，但大多数用CAR-T细胞治疗的实体瘤患者的反应率较低，并且经历了重大不良反应，这表明需要使用未来CAR-T细胞治疗的生物标志物来预测和改善临床结果。最近，已经建立了肠道微生物群在癌症治疗中的作用，越来越多的证据表明，肠道菌群特征可能会被利用，以个人预测治疗反应或在优化CAR-T细胞疗法中的不良反应。在这篇综述中，我们讨论了对CAR-T细胞疗法和肠道菌群的当前理解，以及肠道菌群与CAR-T细胞疗法之间的相互作用。最重要的是，我们重点介绍了利用肠道菌群作为CAR-T细胞疗法效率的预测因素和修饰的潜在策略和挑战，同时减弱了毒性。
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。