在经济上生产藻类生物量仍然是商业化藻类产品的主要瓶颈之一。这项工作的目的是确定可以在纤维素废物流的成本效益培养基上生长的新藻类菌株,表征这些菌株产生高工业价值的化合物的潜力,并确定能够轻松遗传转化的菌株。在这里,我们报告说,在最初隔离的45个菌株中,根据它们有效生长有机废物(玉米秸秆水解物)作为碳源的能力;叶绿体sp。,desmodesmus sp。和衣原体Debaryana。在每种菌株上进行了未靶向的代谢组学,鉴定出具有商业兴趣的高相对可怕舞的代谢产物,例如乳酸,乳酸-2,3-二醇,氨基酸,氨基酸,tartaric酸,Tri酰基甘油以及含有不同的,单糖浆和多核的脂肪和多型脂肪酸的脂肪和脂肪酸的脂肪和脂肪,并依赖于脂肪酸,并依赖于脂肪酸盐,并依赖于脂肪酸。菌株还产生了工业相关性的碳水化合物。叶绿体sp。使用标准的简单转换方案在遗传上可以转化。这些结果表明,随着进一步的发展,这些菌株可以利用纤维素生物量的废物流进行高价值商业化合物的经济生产打开大门。
卫星服务的双重使用提出了有关反对其在武装冲突期间功能的合法性的问题。本文的重点是研究国际人道主义法的关键原则的内容,即的区别和相称性,关于它们在空间活动中的应用。在这种情况下,分析了对军事行动的太空服务投入前后评估的标准。还观察到由于违反人道主义法而产生空间碎片云的风险。因此,开发和批准其他方案IV的建议将构成平民物体与军事目标区分开,并确定与攻击成正比的损害的范围和程度,被认为是能够在空间和网络战争期间节省外层空间资源和空间服务的手段。
摘要:微生物色素具有许多具有出色特征的结构和功能,例如可生物降解,无毒且对生态友好,构成了重要的颜料来源。工业生产提出了限制大规模商业化的生产成本的瓶颈。但是,由于其健康优势,微生物色素正在逐渐流行。使用行业副产品开发代谢工程和降低生物处理的成本为所有生产阶段的成本和质量提高开辟了可能性。因此,我们正在解决与微生物色素有关的几个点,包括发现的主要类别和结构,使用的优势,不同工业领域的生物技术应用,它们的特征及其对环境和社会的影响。
测试了 118 种菌株,从中选择了 110 种菌株用于以下分析,使用药典菌株和代表 NIH cGMP 环境的攻击性微生物的混合物。该菌株组显示 BACT/ALERT® 3D DUAL-T 系统的平均 TTR 为 60.8 小时 - 2.5 天(表 3) - 并且在与在 22.5°C 和 32.5°C 下孵育的 iFA PLUS/iFN PLUS 培养基瓶结合时,在不到 5 天(120 小时)内检测到所有菌株的 89% 以上 4 。
118个菌株,在以下分析中选择了一组110个菌株,使用了代表NIH CGMP环境的代表的药典菌株和挑战生物的混合物。本小组显示,BACT/Alert®3D双T系统的平均TTR为60,8小时 - 2,5天(表3),并且在不到5天(120小时)的情况下检测到与其培养基媒体瓶IFA Plus/IFN Plus在22,5°C和32,5°C和32°C和32,5,5°C 4相关的情况下,所有菌株中所有应变的超过89%。
为您的各种牵引力需求开发了所有新的动机管电池。这是您的电动汽车的优质选择,无论是用于剪刀,扫地机还是高尔夫球车。创新的管状板技术设计是提供更耐用和可靠的电池。在服务寿命和力量方面,这是最好的电池。
供暖约占全球所有最终能源消耗的 50%。为了减少供暖碳排放,必须使用可再生能源。为了解决可再生能源的间歇性问题并提供操作灵活性,需要低成本、多功能的热能存储单元集成系统。岩石基高温热能存储(高达 600 ◦ C)与高温太阳能集热器相结合,为减少中温(100 ◦ C – 250 ◦ C)工业过程中蒸汽锅炉的天然气消耗提供了一种解决方案。本研究使用实验数据开发并验证了现有垂直流 1 MWh 高温热存储单元的二维模型。进行了参数研究以评估关键设计参数及其对温度曲线和充电效率的影响。发现充电效率在 77 – 94 % 范围内。该中试规模模型在数值模型中被扩大到工业级 330 MWh 存储,其中输出温度和流量表示恒定功率输出,同时考虑到太阳能集热器的残余输入热量。
摘要使用AI和数据驱动的技术和基础架构来创新和开发高级研究和工业应用,需要在广泛的工具,学科和能力的广泛范围内集成。尽管具有巨大的破坏性潜力,但在工业应用程序中,AI在研究和开发中的作用通常受到缺乏合并和共同的共同实践来转化特定领域特定过程以将知识引起附加值的过程的阻碍。这些问题对于中小型企业(中小企业)尤其引人注目,该问题必须采取明确有效的政策来实施成功的技术转移道路进行创新。CNR-ISMN的Daimon实验室的活动集中在Hi-Tech应用程序中创新的集成建模,数据驱动和AI方法和基础架构的设计,开发,实施和应用。我们的方法基于水平平台的开发,可以应用于广泛的垂直用例。也就是说,我们针对与特定域和用例有关的高通量工作流的实现,这些域名和用例都能够收集和处理模拟和/或物理数据和信息。实施可互操作的集成框架是进一步应用AI工具进行预测和自动化的先决条件。强烈着重于开发关键启用技术(KET),例如高级材料,所采用的方法扩展到了各种应用领域和行业感兴趣的方案,包括电子和ICT,高级和可持续的制造,能源,能源,流动性。
量子退火是一种启发式量子优化算法,可用于解决组合优化问题。近年来,量子技术的进步推动了小型和中型量子处理器的开发,这些处理器实现了可编程使用的量子退火算法。具体来说,D-Wave Systems 生产的量子退火处理器已在不同学科的研究和工业环境中得到了广泛的研究和测试。在本文中,我们提供了文献综述,介绍了量子退火作为一种启发式量子优化算法的理论动机、使用此类量子处理器所需的软件和硬件,以及使用它们展示的最先进的应用和概念验证。我们综述的目的是提供有关量子退火技术应用的集中和简明来源。我们确定了量子退火对各个领域的研究人员和从业者的优势、局限性和潜力。
F77 系列超声波传感器具有 IO-Link、声束调节、同步、高达 800 毫米的长检测范围和最小的死区,可提供无与伦比的功能和调节选项。该系列提供标准版或侧视版,配有集成的 M18 螺纹。最小的死区和长检测范围意味着可以可靠地检测靠近传感器和较远的物体。声束宽度可根据需要轻松切换。同时,自动传感器同步使传感器在紧密安装时不会发生串扰。即使存在干扰表面或压缩空气工具的强烈振动,也能保证最高水平的检测可靠性。IO-Link 接口可通过控制面板快速调试并提供有价值的诊断信息。