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空气质量和心理健康：证据，挑战和未来方向
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安全食品生产的压缩空气过滤技巧
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空气和空间与伊朗
Air＆Space Forces杂志（ISSN 2834-8206）2025年1月/2月（第1卷108，no.1＆2）在1月/2月每两个月（每隔一个月）出版；三月/四月; 5月/ 6月；七月/八月; 9月/十月; Air＆太空力量协会（Air＆Space Forces Association）和11月12日，S。JoyceST，C6，阿灵顿，弗吉尼亚州22202-2066。电话（703）247-5800。在弗吉尼亚州阿灵顿支付的定期邮费和其他邮件办公室。会员率：每年$ 50； $ 35电子会员；三年会员资格$ 125。订阅率：每年$ 50；每年$ 29额外邮费到国外地址（加拿大和墨西哥除外，每年额外10美元）。常规发行$ 8。航空和太空部队年《年鉴》每发$ 18。地址的更改需要四个星期的通知。请包括邮件标签。邮政局长：将地址更改发送给Air＆Space Forces Association，S。Joyce St. 1201，C6，Arlington，VA 22202-2066。出版商对未经请求的材料不承担任何责任。Air＆Space Forces Association注册的商标。Air＆Space Forces Association的版权2025。
致病空气中真菌和细菌的综述
溃疡性结肠炎（UC）是一种慢性炎症性肠病，其特征是结肠持续性炎症。最近的研究强调了肠道菌群在UC的发病机理和治疗中的重要作用。本综述旨在全面概述肠道微生物群和UC之间关系的当前理解。我们讨论了肠道微生物群在UC发作中的参与，包括在患者及其潜在机制中观察到的营养不良。此外，还探索了肠外微生物群在UC发病机理中的作用，该发病机理的研究较少，但正在引起人们的注意。还检查了肠道微生物群对UC生物免疫疗法功效的影响，并强调了微生物组成如何影响治疗结果。此外，我们回顾了微生物群的移植及其在UC管理中的潜在益处。最后，我们考虑了UC治疗中抗生素和生物学剂的综合使用，讨论了它们的协同作用和潜在的缺点。本综述强调了肠道微生物群在UC中的重要性，并表明针对微生物群落可以为有效治疗提供新的途径。
科学概况的状态 - 空气质量
空气污染对人类健康，经济和生态系统造成重大伤害。美国每年花费数十亿美元来减少空气污染，以保护公共卫生和环境。超过50年，工业国家已减少了主要由发电厂，运输，工业和农业产生的有害空气污染物。在过去的几十年中，美国空气质量发生了很大的改进。但是，全国心血管和呼吸系统疾病每年仍然有差的空气质量导致大约100,000例过早死亡。NOAA提供了空气质量预测和批判性研究和观察，这些预测支持警报，并制定有效的空气质量管理政策和策略。什么是空气质量？空气质量取决于我们呼吸空气中气体和颗粒物污染物的数量和类型。污染物都是由化学反应在大气中直接发射和形成的。影响美国空气质量的关键污染物是：地面臭氧：一种由前体排放产生的气体，包括氮氧化物，一氧化碳，甲烷和挥发性有机化合物，在阳光下有反应。地面臭氧是烟雾的主要组成部分，对人类健康和生态系统具有有害影响。由于健康效应主要与小颗粒有关，因此PM 2.5是NOAA的研究和操作预测焦点。其他含氮污染物的其他来源可能源自农业活动，例如施肥和动物废物。细颗粒物质（PM 2.5）：小颗粒（有效直径为2.5微米或更少）发射到空气中（例如，燃烧源的烟灰）或其他气体污染物的化学反应形成，例如硫，氮气，氮气和有机化合物（例如，从燃料燃料的燃料燃料，燃料燃料，燃料燃料），含有硫，氮气和有机化合物。其他空气污染物：主要由化石燃料燃烧发射的含有汞，硫或氮的化合物也可能是影响人类和环境健康的污染物。
微生物在空气中漂浮
尽管没有显微镜的帮助，我们看不到它们，但在地球上的每个环境中都发现了微生物，包括海洋，土壤，森林，冰川，冰川和空气中，我们都呼吸。空气中微生物的数量和多样性取决于您位于地球上的位置。例如，与站在城市中间相比，站在北极的冰川上时，您的空气传播微生物呼吸少。微生物，它们自己移动或附着在灰尘颗粒上。灰尘颗粒可能来自汽车排气和工业污染之类的东西。空气中的微生物具有各种形状（圆形，杆状或弦形），并且可以包括许多不同种类的细菌，真菌和藻类。考虑所有不同种类的鸟类，它们的各种尺寸，形状和生活方式，然后想象空气中的微生物也是如此。每天，您最多吸入15,000升空气，其中包含数百万个属于数千种不同物种的机载微生物。
控制储能系统的挑战和机会。专注于锌空气电池
当前的十年在与储能系统有关的研究中增加了势头，特别强调利用功能的电化学原理的模块。这项增加的研究活动是由多个社会需求和优先事项驱动的。最重要的AS策略之一是公众对可再生能源的广泛利益，从而使从物理原理到收获，能量转换和传播的不同研究主题。这些主题与全球能源消耗的增长以及与气候变化及其不可逆转的影响有关的目前关注而言，在世界范围内很受欢迎。例如，光电产量生产研发的进步在很大范围内证明了收集太阳能的能力（通过将太阳辐射转换为热量，然后随后转化为热能的能量），但同时表明太阳辐射表明，高度不规则性并带来了电源网络，因此具有电力网络。如果光电厂与储能系统（最常见的电池）结合使用，则可以缓解这些问题。同样，由于天气条件的可变性，风能可能受到限制，并且扩展到其他可再生能源。要解决此问题，需要一个可靠且具有成本效益的能源存储系统，此外，它必须能够提高稳定性
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。