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FDM Group Limited英国减少碳降亚计划
英国减少碳计划公司名称：FDM Group Limited出版日期：2024年6月对实现净零FDM Group Limited的承诺致力于到2050年实现零排放量。FDM Group完全致力于解决气候危机的角色，并致力于到2050年之前在所有范围内交付零排放。在合并的小组级别上，我们开发了雄心勃勃的近期科学目标，该目标对全球变暖的限制为1.5°C，这已通过基于科学的目标倡议来验证。我们对交付零排放的承诺适用于组中的所有实体，并具有以下最小界限：•范围1：来自拥有或受控来源的直接排放•范围2：范围2：来自购买的电力，供暖和冷却的间接排放，FDM消耗了fdm•Scope 3：scope 3：我们在范围内发生的所有内部控制>我们在范围内的行动> <我们在<我们范围内的行动> <我们在<我们范围内的行动> <
人机协作提高了技能标记速度，但降低了准确性
人工智能方法正在不断进步，在游戏相关任务（例如国际象棋）上超越人类。下一阶段预计将是人机协作；然而，关于这一主题的研究好坏参半，需要更多的数据点。我们通过研究人机协作在常见的管理教育任务上的表现，为这一新兴文献增添了新内容。教育是与人工智能相关的一个特殊领域，在实践中采用人工智能方法的速度很慢，因为担心教育事业失去人文关怀，而且由于对个人职业和发展轨迹的影响，对质量标准提出了要求。在这项研究（N = 22）中，我们设计了一个实验来探索人机协作对使用美国共同核心分类法中的技能标记教育内容任务的影响。我们的结果表明，与未使用 AI 的对照组相比，实验组（使用 AI 建议）在执行标记任务时节省了大约 50% 的时间（p << 0.01），但牺牲了 7.7% 的召回率（p = 0.267）和 35% 的准确率（p= 0.1170），AI+人类组介于单独使用 AI（性能最低）和单独使用人类（性能最高）之间。我们进一步分析了这项 AI 协作实验的日志数据，以探索在什么情况下人类在接受建议时仍会行使他们的辨别力。最后，我们概述了这项研究如何帮助在教育领域实施 ChatGPT 等 AI 工具。
通过基于组件的降阶模型库实现数据驱动的基于物理的数字孪生
这项工作提出了一种方法，将基于组件的降阶模型库与贝叶斯状态估计相结合，以创建数据驱动的基于物理的数字孪生。降阶建模产生的基于物理的计算模型足够可靠，可用于预测数字孪生，同时仍然可以快速评估。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效地扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数据驱动的模型自适应和不确定性量化被表述为贝叶斯状态估计问题，其中传感器数据用于推断模型库中的哪些模型是数字孪生的最佳候选者。通过为 12 英尺翼展无人机开发数字孪生来展示这种方法。离线时，我们构建了一个原始和受损飞机部件库。在线时，我们使用结构传感器数据快速调整基于物理的飞机结构数字孪生。数据驱动的数字孪生使飞机能够根据结构损坏或退化动态地重新规划安全任务。
Garetosmab，一种抗肽A的抑制剂，降低了异位量1
此预印本版的版权持有人于2023年1月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.11.11.23284254 doi：medrxiv preprint
利用径向流环形反应器实现较低压降的热化学储能
印度班加罗尔 pujari.ankush@iitb.ac.in; rudrodip@nias.res.in; sandip.saha@iitb.ac.in 摘要 - 热化学储能 (TCES) 因其高热能密度和在相当长的时间内可靠的保温而没有显著损失，在季节性储热和空间加热应用中越来越受到关注。盐水合物和潮湿空气基固气反应对已被证明对空间加热特别有用。以电能形式吹过填料床反应器所需的辅助功率是一个重要的考虑因素，因为它取决于系统的各种设计参数。本研究提出了一种径向流环形反应器配置。它显示流动工作要求减少了 65%-80%。需要优化流动方向和流速等参数以获得更好的性能并确保更少的流动工作要求。关键词：热化学储能、径向流、环形反应器、压降。1. 简介
TRIM5基因的编辑降低了人类T淋巴细胞对HIV-1
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2020年12月8日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2020.12.07.413708 doi：Biorxiv Preprint
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
PHA微塑料老化降低了N2O水槽的容量
摘要：细菌反硝化是土壤N 2 O水槽的主要途径，这对于评估和控制N 2 O排放至关重要。生物基多羟基烷烃（PHA）微塑料颗粒（MPS）在常规环境中缓慢降解，持续惰性持续时间。然而，在降解之前，PHA微塑料老化对细菌n 2 O下沉量的影响仍然很少。在这里，土壤模型菌株denitrificans暴露于0.05-0.5％（w/w）的Virgin和老年PHA MPS。尽管没有观察到分子量的显着变化，但老化的PHA MPS阻碍了细胞的生长和n 2 O的降低率，导致N 2 O排放的激增。1 h NMR光谱和UPLC-QTOF-MS分析确定γ-丁洛洛洛酮是从老年PHA MPS释放的关键成分。在细胞水平上的代谢验证证实了其对N 2 O水槽和ATP合成的抑制作用。在周围自发质子化和水解的γ-丁龙酮将与ATPase的质子竞争，并破坏硝化电子转移和氧化磷酸化之间的耦合。因此，能量缺陷的细胞减少了降低n 2 o的电子供应，这并不有助于节能。这项工作揭示了一种新型机制，通过这种机制，PHA微塑性衰老会损害细菌N 2 O下沉，并突出了考虑生物基型微塑性衰老带来的环境风险的需求。关键字：多羟基烷酸盐，生物塑性衰老，细菌反硝化，n 2 o下水道，能量代谢，γ-丁酸苯二甲酸，denitrificans
