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World File Search System碳点
产品碳足迹核算及林草碳汇碳中和技术规程
GWP EF AD E ············································ （1） 式中： E —— 每功能单位或单元过程的温室气体排放量，以二氧化碳当量（CO 2 e）表示； AD —— 温室气体活动数据，单位根据具体排放源确定； EF —— 温室气体排放因子，单位与活动数据的单位相匹配； GWP —— 全球变暖潜势，以政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新发布数据为准。
草地碳汇监测与核算技术规程
涡度相关法直接测定的是净生态系统碳交换（Net Ecosystem Exchange, NEE）。监测样地的碳汇 为一定时期净生态系统碳交换（NEE）累加值的负值，即净生态系统生产力（NEP）。当NEP为正值时， 表示监测区域为碳汇；当NEP为负值时，表示监测区域为碳源。
草地固碳增汇技术评价规范
1) 计算权重在软件中可选择熵值法、层次分析法等计算方法； 2) 也可对定性指标进行权重计算。 d) 综合评价 — TOPSIS 分析。 根据软件运行结果，选择评价对象与最优方案接近程度最大的值，该值越大说明越接近最优方案 （系统会根据值的大小自动排序）。
基于合成生物学改造蓝细菌的光合碳固定
[4] Gibson B, Wilson DJ, Feil E 等人。野生环境中细菌倍增时间的分布。Proc Biol Sci, 2018, 285: 20180789 [5] Yu J, Liberton M, Cliften PF 等人。Synechococcus elongatus UTEX 2973，一种利用光和二氧化碳进行生物合成的快速生长蓝藻底盘。Sci Rep, 2015, 5: 8132 [6] Paddon CJ, Westfall PJ, Pitera DJ 等人。强效抗疟药青蒿素的高水平半合成生产。Nature, 2013, 496: 528-32 [7] Lin MT, Occhialini A, Andralojc PJ 等人。一种更快的 Rubisco，具有提高作物光合作用的潜力。 Nature, 2014, 513: 547-50 [8] Bailey-Serres J, Parker JE, Ainsworth EA 等. 提高作物产量的遗传策略。Nature, 2019, 575: 109-18 [9] Gleizer S, Ben-Nissan R, Bar-On YM 等. 转化大肠杆菌从二氧化碳生成所有生物质碳。Cell, 2019, 179: 1255-63 [10] Chen FYH, Jung HW, Tsuei CY 等. 将大肠杆菌转化为仅靠甲醇生长的合成甲基营养菌。Cell, 2020, 182: 933-46 [11] Kaneko T, Sato S, Kotani H 等.单细胞蓝藻Synechocystis sp. 菌株 PCC6803 的基因组序列分析。II. 整个基因组的序列测定和潜在蛋白质编码区的分配。DNA Res，1996，3：109 [12] van Alphen P、Najafabadi HA、dos Santos FB 等人。通过确定其培养的局限性来提高 Synechocystis sp. PCC 6803 的光自养生长率。Biotechnol J，2018，13：e1700764 [13] Sheng J、Kim HW、Badalamenti JP 等人。温度变化对台式光生物反应器中 Synechocystis sp PCC6803 的生长率和脂质特性的影响。 Bioresour Technol, 2011, 102: 11218-25 [14] 张胜山, 郑胜南, 孙建华, 等. 通过便捷引入 AtpA-C252F 突变快速提高蓝藻细胞工厂的高光和高温耐受性。Front Microbiol, 2021, 12: 647164 [15] Ungerer J, Lin PC, Chen HY, 等. 调整光系统化学计量和电子转移蛋白是蓝藻 Synechococcus elongatus UTEX 2973 快速生长的关键。Mbio, 2018, 9: e02327-17 [16] Wlodarczyk A, Selao TT, Norling B, 等. 新发现的 Synechococcus sp. PCC 11901 是一种可高产生物量的强健蓝藻菌株。Commun Biol, 2020, 3: 215 [17] Jaiswal D, Sengupta A, Sohoni S 等人。从印度分离的一种强健、快速生长且可自然转化的蓝藻 Synechococcus elongatus PCC 11801 的基因组特征和生化特性。Sci Rep, 2018, 8: 16632 [18] Jaiswal D, Sengupta A, Sengupta S 等人。一种新型蓝藻 Synechococcus elongatus PCC 11802 与其邻居 PCC 11801 相比具有不同的基因组和代谢组学特征。Sci Rep, 2020, 10:
碳点的特性与来自'...
摘要：Singlet Pission（SF）已被探索为通过产生更多激子来改善光伏性能的可行途径。通过高度的鸡际耦合实现了有效的SF，从而有助于电子超级交换以产生三重态。然而，强烈耦合的发色团通常会形成准分子，可以用作SF中间体或低能陷阱位点。然而，随后的破坏性过程需要最佳的电子耦合，以促进最初准备的相关三重态对孤立的三重态生产。构象柔韧性和介电调节可以通过调节鸡际表的电子相互作用来提供调整SF机制和效率的方法。在密集堆叠的传统有机固体中，这种策略不能轻易采用。在这里，我们表明SF活性发色团的组装周围定义明确的溶液稳定金属 - 有机框架（MOF）可以是模块化SF工艺的绝佳平台。一系列三个新的MOF，由9,10-双（乙烯烯基）蒽衍生的支柱建立，显示了拓扑定义的堆积密度和炭疽核的构象柔韧性，以决定SF机制。各种稳态和瞬态光谱数据表明，最初制备的单线种群可以偏爱准分子介导的SF或直接SF（均通过虚拟电荷转移（CT）状态）。这些溶液稳定的框架提供了介电环境的可调性，以通过稳定CT状态来促进SF过程。鉴于MOF是各种光物理和光化学发展的理想平台，因此产生大量长寿三胞胎可以在各种光子能量转换方案中扩展其实用程序。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
活性污泥生物碳制备及其锂氧电池性能研究
n，通过直接碳化制备具有介孔结构的杂种掺杂的活性污泥生物炭，然后通过腌制修改将其应用于非含锂氧气电池的正极电极。其在阴极中的应用可以以200 mA/g的电流密度提供7888 mAh/g的特定容量。锂氧电池的放电过程将产生
