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合成基因电路工程的机器学习
合成生物学利用工程原理来编程生物学，并在医学，能源，食物和环境中采用新功能。合成生物学的一个主要方面是创建合成基因回路 - 能够执行操作，检测信号和调节细胞功能的工程生物回路。它们的开发涉及大型设计空间，在电路组件和宿主蜂窝机械之间具有复杂的相互作用。在这里，我们讨论了机器学习在解决这些挑战中的新兴作用。我们表达了机器学习如何增强合成基因电路工程，从单个组件到电路级的方面，同时突出相关的挑战。我们讨论了将机器学习与机械建模相结合的潜在混合方法，以利用基于机制的模型的规定能力来利用数据驱动模型的优势。机器学习及其与机械建模的集成有望提高合成生物学，但是要努力实现其潜力，需要克服挑战。
PowerCut 和 Obfuscator：智能音箱隐私保护干预设计空间的探索
智能音箱的广泛使用引发了许多隐私问题。虽然迄今为止的工作提供了对用户对这些威胁的看法的理解，但有限的研究集中在如何减轻这些问题上，无论是通过重新设计智能音箱还是通过专门的隐私保护干预措施。在本文中，我们介绍了两种隐私保护干预措施的设计和原型设计：“混淆器”旨在禁用麦克风录音，而“断电”旨在禁用智能音箱的电源。我们展示了一项涉及 24 个与我们的原型互动的家庭的技术探索研究的结果；主要目标是更好地了解可能解决这些问题的技术干预措施的设计空间。我们的数据和发现揭示了实用性、隐私和可用性之间的复杂权衡，并强调了多功能性、美观性、易用性和外形的重要性。我们讨论了我们的研究结果对后续干预措施的发展和智能扬声器的未来设计的影响。
高度集成的飞机系统需求生成
摘要 - 本文介绍了一种使用 STPA 生成复杂且高度集成的飞机系统需求的方法，STPA 是一种危险分析技术，可处理硬件、软件和人工操作员，并将它们集成到一个统一的过程中。该方法使用通用商用飞机的空气管理系统（发动机排气、客舱空调、增压和防冰）的接口进行了说明。首先应用 STPA 通过结构化的自上而下的方法识别不良/不安全的系统行为。随后根据 STPA 的结果生成需求，以处理这些不安全行为。应用结果表明，这种方法允许从早期开发阶段开始系统地评估系统的设计空间，并生成需求来处理那些从间接组件交互中出现的属性，这些属性通常会危及高级系统目标的实现。这种方法还特别很好地解决了人机交互问题，将人为因素过程整合到整个工程过程中。
从自然语言迈向从头蛋白质设计
de从蛋白质设计代表了蛋白质工程中的基本追求，但是当前的深度学习方法仍受其狭窄的设计范围的限制。在这里，我们提出了一个大规模的边界框架，其中包括160亿个参数，并接受了17亿个蛋白质文本对的训练，它将其与蛋白质设计空间相融合，将人类的意图转化为新的蛋白质序列。Pinal不是直接的端到端文本到序列生成，而是实现了一个两个阶段的过程：基于语言指令的首次生成蛋白质结构，然后设计以生成的结构和语言输入为条件的序列。该策略通过在更可牵引的结构域中运行有效地约束了搜索空间。通过全面的实验，我们证明，与现有方法相比，Pinal的性能优于同时工作ESM3，同时表现出对PDB数据库以外的新型蛋白质结构的强大概括。在线演示可在http://www.denovo-pinal.com/上获得。
双邮配置，用于提高客运飞机的燃油效率
增加空气量的要求，同时增强其对下一代航空运输的可持续性要求飞机绩效的逐步变化，为此，超高宽高比翼的开发和技术升级是配合的一项关键策略是一项关键的策略。超高的纵横比翼结构具有更高的负载，这对飞机配置设计和相关技术构成了挑战。本文将双纤维（TF）概念描述为采用超高纵横比的有前途的配置之一。通过改进和集成多种方法和工具，开发了TF运输飞机概念设计和分析框架的方法。设计了中型TF运输飞机，并进行了灵敏度分析以探索设计空间，并使用多学科设计优化来优化TF运输飞机的配置。结果表明，与传统的悬臂配置相比，TF配置的优势显着，这在燃油消耗和最大起飞重量中分别降低了29.33％和33.60％。
高度集成的飞机系统的需求生成
摘要 — 本文介绍了一种使用 STPA 生成复杂且高度集成的飞机系统需求的方法，STPA 是一种危险分析技术，可处理硬件、软件、人工操作员并将它们集成到一个统一的过程中。使用通用商用飞机的空气管理系统（发动机排气、客舱空调、增压和防冰）接口来说明该方法。首先应用 STPA 通过结构化的自上而下方法识别不良/不安全的系统行为。随后根据 STPA 的结果生成需求，以处理这些不安全行为。应用结果表明，这种方法允许从早期开发阶段开始系统地评估系统的设计空间，并生成需求来处理那些从间接组件交互中出现的属性，这些属性通常会危及高级系统目标的实现。该方法还特别很好地解决了人机交互问题，将人为因素过程整合到整个工程过程中。
美国能源部高级研究计划局
关于加速净零应用催化剂开发周期简介：此信息请求 (RFI) 的目的是征求对潜在 ARPA-E 计划的意见，该计划专注于加速非均相催化剂开发周期，以纳入与美国 2050 年净零目标相关的反应堆、设备、装置操作和工艺技术应用。这些材料开发周期可能需要数十年才能完成，从毫克数量的发现规模开始，到千克数量的开发规模结束。ARPA-E 有意将开发周期（图 1）缩短至数月，同时显着提高能源效率、减少排放和/或减少贵金属。该过程中的主要瓶颈包括低效的发现、不可重复的多尺度合成、费力的表征、狭窄的设计空间优化、不相关的性能评估以及非均相催化剂与新兴技术的不切实际的集成（即不是“插入式”）。
一种多主体闭环方法，用于自主发现氮还原的电催化剂
快速发现新型高性能电催化剂对于促进化学和材料行业的电化学革命至关重要。1,2然而，从大量可能的设计空间中识别最有希望的催化剂系统代表了一个重要的挑战。3，这种挑战会随着电催化剂设计的细微差别而加剧，扩展到新型材料类别，在这种新型材料类别中，确定最佳的活动趋势可能是高度不平凡的。不仅新近培养的催化剂需要具有最佳的催化活性，而且还需要满足其他几个绩效限制，以便在工业规模上相关。例如，（1）任何有前途的候选系统都必须在经济上可行（例如能够以相对较低的成本以相对较低的成本进行大规模合成），（2）候选系统必须在动态和操作上稳定，等等。因此，理想高性能催化剂的发现和设计需要平衡几个标准，不限于催化性能，
引用发布版本（APA）：Kubulus，P。P.，Jørgensen，A。B.，Beczkowski，S。M.和Munk-Nielsen，S。（2022）。 LTSPICE -MATLAB接口fo
摘要 - 随着宽带半导体的最新出现，电力电子设计过程逐渐向数字空间移动。但是，作为准确的瞬态分析的主要工具的香料软件仍然缺乏所需的功能和鲁棒性，以探索数字双胞胎模型推出的大型设计空间。在这项工作中，香料电路求解器已与MATLAB编程环境连接。与文献相比，主要重点已放在减轻香料求解器固有的收敛误差而不改变求解器算法本身的情况下。收敛成为一个至关重要的问题，因此有必要确保它。这是通过基于电路元素公差，求解器参数适应和初始条件继承来实现参数变化来实现的。通过非数字（NAN）结果比例和运行时，将每种方法的效果比较了双脉冲测试电路的情况。索引术语 - 香料，收敛，接口，matlab，opimization