摘要 CRISPR-Cas 系统已被广泛用作基因组编辑工具,其中两种常用的 Cas 核酸酶是 Spy Cas9 和 Lb Cas12a。虽然这两种核酸酶都使用 RNA 向导来寻找和切割靶 DNA 位点,但这两种酶在原间隔区相邻基序 (PAM) 要求、向导结构和切割机制方面有所不同。在过去的几年里,合理工程设计导致了 PAM 放宽变体 Sp RYCas9 和 imp Lb Cas12a 的诞生,以拓宽可靶向的 DNA 空间。通过使用它们的催化无活性变体 (dCas9/dCas12a),我们量化了蛋白质特异性特征如何影响靶标搜索过程。为了进行量化,我们将这些核酸酶与光激活荧光蛋白 PAmCherry2.1 融合,并在大肠杆菌细胞中进行单粒子追踪。通过跟踪分析,我们推导出了每种具有非靶向 RNA 向导的核酸酶的动力学参数,这强烈表明 Lb dCas12a 变体对 DNA 的询问比 Spy dCas9 更快。在存在靶向 RNA 向导的情况下,模拟和细胞成像均证实 Lb dCas12a 变体在找到特定靶位点方面更快、更高效。我们的工作展示了使用强大的框架工作放宽 Spy dCas9 和 Lb dCas12a 中的 PAM 要求的权衡,这可以应用于其他核酸酶以量化它们的 DNA 靶标搜索。
未来的德国能源供应有望主要或完全依赖于可再生能源。这种能源系统将需要的主要挑战是风能和太阳能光伏(PV)发电厂的高度波动性质,具有巨大的昼夜和季节性波动。在平衡供求的所有策略中,应优先考虑在没有中间存储或转换的情况下的电子,因为它往往具有降低成本和提高效率的效果。[1]假设预计每年4000–5000 h的不足需求负剩余负载。仍然,国内可再生电力发电将在一年中大部分时间内无法满足需求。因此,电力进口,国家和国际网格扩展,能源存储,跨部门整合以及灵活性选项至关重要。绿色氢被设想为可以作为能量载体的关键作用,该能量载体可以桥接不同的部门并实现能量产生和使用的时间解耦。
完美预测方法通过模拟获得年度负荷曲线作为预测负荷,代表完美负荷预测的情景。区间抽样方法 (1) 根据温度特性将日期分为具有代表性的区间,(2) 对每个区间的样本日进行模拟以创建具有代表性(或预测)的负荷,以及 (3) 根据区间分类为一年中的所有日期分配具有代表性的负荷。固定时间表方法为一个季节或一年中的所有日期定义统一的峰值窗口开始和结束时间,假设每日峰值时间固定。基于 OAT 的预测方法使用 OAT 的统计数据(最小值和最大值)作为峰值负荷的指标,并指定建筑负荷对温度的延迟响应时间。固定时间表和基于 OAT 的预测方法
DOI:https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用:综述 Sara Bunian,1,# Meshari A. Al-Ebrahim 2,*,# 和 Amro A. Nour 3,# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步,对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造,以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力,以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域,ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降,现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中,以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域,最初被称为基于物联网的技术。
在任务集之间灵活切换的能力会尽早增加并减少生命后期。这种寿命模式在混合成本之间有所不同,与单个任务相比,在任务切换过程中的性能降低以及开关成本,表示任务相对于任务重复进行试验后的试验切换后的性能降低。通常,混合成本至少达到其寿命,并且比开关成本更早地增加。我们建议,认知灵活性的寿命变化与实施持续和瞬态控制过程的神经过程有关,分别是混合和切换成本的基础。为了更好地了解持续和瞬态控制过程的寿命发展,未来的研究需要描述功能连接模式和任务集表示的纵向变化。
本研究旨在确定数字化转型的影响,并分析约旦海关将数字技术整合到其中所面临的障碍和复杂性,以及它们对实现战略灵活性的后续影响。本研究旨在发现挑战,评估其影响,并提出建议,以加强约旦海关在考虑数字化转型的情况下的适应性战略。研究对象包括约旦海关总署的员工,包括海关官员、IT 人员和从事数字化计划的行政人员。研究确定了 670 人的群体,从中选取了直接参与数字化转型工作的有目的样本(465 人)参与研究。本研究采用描述性分析方法,全面调查约旦海关数字化转型面临的挑战。调查、访谈、监管文件分析构成了数据收集方法。定量数据经过描述性分析和回归建模,定性见解则按主题进行分析,以全面了解所面临的挑战。分析结果显示,最重要的是数字化转型在实现约旦海关战略敏捷性方面具有积极的、统计显著的影响,包括四个维度(战略、组织文化、变革领导力和人力资源),并揭示了约旦海关内部存在的多方面挑战,包括结构性制约、基础设施、变革阻力、网络安全漏洞和劳动力技能差距。回归分析强调了这些挑战在阻碍海关部门实现战略灵活性方面产生的重大影响。根据研究结果,建议约旦海关采取积极措施应对已发现的挑战。这包括投资于强大的技术基础设施、实施有针对性的培训计划以提高员工技能、促进创新文化以及建立跨部门协作以提高适应性和战略灵活性。该研究建议更加重视培训员工,提高他们积极应对数字化转型和改善服务的能力。
我们克服习惯反应以支持目标驱动的新颖反应的能力取决于额叶认知控制网络(CCN)。最近和正在进行的工作正在揭示大脑网络和信息过程,这些过程允许CCN产生认知灵活性。首先,最近发现对与目标相关表示的灵活维护和操纵所必需的工作记忆过程取决于CCN区域内的短期网络可塑性(与持续活动相反)。第二,构图(即摘要和可重复使用的)在CCN中维持的规则表示形式已被发现将网络活动从刺激转移到响应,从而实现了灵活的行为。一起,这些发现表明,通过CCN协调的网络机制来增强认知灵活性,利用神经表示和网络流的组成重用来灵活地实现任务目标。
随着电力系统和整个经济的脱碳目标不断推进,很明显,未来的能源网将与今天大不相同。随着风能和太阳能水平的上升,电力系统将越来越需要不同类型的灵活性来平衡供需并保持可靠性。氢气生产有可能提供这种灵活性。 ESIG 2022 年的报告《提高电力系统灵活性:工业电气化和绿色氢气生产的作用》指出,需要将绿色氢气生产更深入地融入电力系统规划流程,并需要开展更多工作来了解绿色氢气生产对电力系统运营和市场运营的影响。 1
为了管理灵活性服务,ENEL X最先进的网络操作中心(“ NOC”)于2011年在都柏林的“硅码头”建立为我们的高级网格监控中心。它是需求响应服务的真正控制中心。这是所有能源调度都均经过行动,监控和管理的地方。通过NOC,我们运营着全球最大的灵活能源资产投资组合,以减少全球碳排放并促进我们运营的所有国家 /地区的国家电网稳定性。我们目前在18个国家 /地区管理9.4 GW*需求响应,并在全球范围内从15,000个企业网站流式传输数据。NOC管理的功率负载分布在75个以上的需求响应计划中,这些响应计划在动态和监管方面差异很大。