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揭示 Exophiala spinifera 菌株 FM 的代谢景观：模型重建、对生物脱硫及其他方面的见解
Exophiala spinifera 菌株 FM 是一种黑酵母和黑色素子囊菌，利用二苯并噻吩 (DBT) 作为唯一硫源，显示出对石油进行生物脱硫的潜力。然而，由于对 E . spinifera 的基因组测序和代谢了解有限，参与这一过程的具体途径和酶仍不清楚。在本研究中，我们对 E . spinifera FM 的完整基因组进行了测序，以构建该生物的第一个基因组规模代谢模型 (GSMM)。通过生物信息学分析，我们确定了可能参与有害污染物 DBT 脱硫和降解途径的基因。我们专注于了解硫同化途径中代谢物相关的成本，以评估经济可行性、优化资源配置并指导代谢工程和工艺设计。为了弥补知识空白，我们开发了 E . spinifera 的基因组规模模型 iEsp1694，从而能够全面研究其代谢。该模型根据生长表型和基因必需性数据进行了严格验证。通过影子价格分析，当使用 DBT 作为硫源时，我们鉴定出昂贵的代谢物，例如 3'-磷酸-5'-腺苷酸硫酸盐、5'-腺苷酸硫酸盐和胆碱硫酸盐。iEsp1694 包含芳香族化合物的降解，这是理解该菌株泛代谢能力的关键第一步。
2024 年 SupTech 状况报告
缩小差距。新兴经济体在采用 SUPTECH 方面取得了进展。发达经济体保持领先地位，75% 的主管部门报告称已实施一项或多项应用，而新兴市场和发展中经济体的这一比例为 58%。虽然这反映了 17% 的采用差距，但这一差距已从 2023 年的 25% 和 2022 年的 19% 稳步缩小，表明采用率正在逐步趋同。导致新兴市场和发展中经济体落后的一个关键因素是它们实施数字化转型战略的速度较慢。这些地区只有 33% 的主管部门报告称拥有此类战略，而发达经济体的比例为 50%。这些战略框架对于推动更广泛地部署 SUPTECH 应用至关重要，为创新和资源配置提供了基础。令人鼓舞的是，新兴市场和发展中经济体的金融监管机构在缩小这一差距方面取得了重大进展。近一半接受调查的主管部门正在积极制定数字化转型计划，突显出他们认识到这些战略的重要性。随着这些计划的实现，预计将推动更广泛地采用监管科技工具，增强监管能力，并支持跨司法管辖区更公平的竞争环境。
风险管理
风险管理是一个系统的过程，涉及识别、评估、优先排序和缓解可能影响组织目标实现的潜在威胁或不确定性（Hillson 和 Murray-Webster，2017 年 [1] ；Hubbard，2020 年 [2] ）。它包括旨在最大限度地减少对绩效、盈利能力和可持续性的负面影响，同时最大限度地增加增长和成功机会的策略和实践（Beasley、Clune 和 Hermanson，2005 年 [3] ）。在管理和工商管理中，风险管理是决策过程、资源配置和战略规划不可或缺的一部分，有助于保护和提高组织价值（Hillson 和 Murray-Webster，2017 年 [1] ；Fraser、Quail 和 Simkins，2021 年 [4] ）。从经济角度来看，有效的风险管理使公司能够优化风险回报权衡，增强市场竞争力并适应动态的市场条件（Van Horne 和 Wachowicz，2008 年 [5] ）。在教育领域，风险管理原则被越来越多地应用于增强机构韧性、确保法规合规性以及保障利益相关者的福祉。总体而言，风险管理是一种积极主动且多学科的方法，用于应对不确定性、增强组织韧性并在当今复杂多变的商业环境中取得可持续的成功。
在嘈杂的量子上探测多体定位...
由于自然变异性和不确定性，夏威夷太阳能发电的渗透不断增强，使Challenges向电网操作员提供了可靠的系统操作。需求响应（DR）有可能成为夏威夷实现其积极可再生能源目标的成本效率工具，同时保持电网的可靠性。夏威夷公共事业委员会已批准夏威夷电力公司修订的DR计划的投资组合。公司已发布了一项网格服务购买协议，并在其DR计划中订阅了最初的负载。本文提供了创新的分析方法和分布式光伏（PV）的全面经济评估，并与电池能量存储系统（BESS）配对了两个新的DR程序，包括快速频率响应和容量电网服务。考虑了二十个岛屿各个群岛的不同时间表和PV补偿计划，为配对系统提出了最佳调度和尺寸方法。发现，尽管最佳的资源配置和潜在的经济利益随塔里结构而变化，但可以最佳地派遣与PV配对的BES，以同时生成多个价值流。DR计划的补偿是一个重要的价值流，可帮助提高集成系统的成本效果。
斯图加特大学通信网络与计算机工程学院 Pfaffenwaldring 47, D-70569 斯图加特，德国电话：++49-711-68
摘要 — 按需提供各种网络服务需要具有快速适应和重新配置能力的敏捷网络。我们提出了一种基于量子计算 (QC) 和整数线性规划 (ILP) 模型的短期网络优化新方法框架，该框架有可能实现实时网络自动化。我们定义了将近乎真实的资源配置 ILP 模型映射到二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的方法，该问题可以在量子退火器 (QA) 上解决。我们专注于三节点网络，使用最先进的量子退火器 D-Wave Advantage™5.2/5.3 评估我们的方法及其可获得的解决方案质量。通过研究退火过程，我们找到了退火配置参数，这些参数可以获得接近经典 ILP 求解器 CPLEX 生成的参考解的可行解。此外，我们研究了网络问题的扩展，并对量子退火器的硬件要求进行了估计，以便能够正确地将 QUBO 问题嵌入到更大的网络中。我们在 D-Wave Advantage™ 上实现了最多 6 个节点的网络的 QUBO 嵌入。根据我们的估计，一个具有 12 到 16 个节点的实际大小的网络需要至少具有 50000 个量子比特或更多量子比特的 QA 硬件。索引术语 — 整数线性规划、网络自动化、光网络、量子退火、量子计算、资源分配
回顾 INST 10126.5 CH-2 N4 2023 年 2 月 23 日回顾...
OPNAV 指令 10126.5 来自：海军作战部长 主题：水面作战军官皮夹克的管理和控制 参考：(a) NAVPERS 15665I (b) COMNAVSURFPAC/COMNAVSURFLANTINST 1412.1A (c) MILPERSMAN 1070-320 (d) NAVSUP P-485 (e) SECNAVINST 5200.44 附件：(1) SWO 皮夹克申请信样本 (2) 样本第 13 页条目 1.目的。制定水面作战军官（SWO）皮夹克控制和核算的库存政策、管理政策和程序。 2.范围和适用性。本指令适用于负责 SWO 皮夹克控制和核算的资源配置、采购、库存政策、管理政策和程序的海军人员。3.背景。 SWO 皮夹克是美国海军 SWO 社区成员的专属组织服装。必须实施和维护严格的采购控制、适当的分发监督以及对库存、发放和处置的管理。4. 政策。根据参考 (a)，只有第 4(a) 至 4(d) 小段所列的各方才有权发放和穿着 SWO 皮夹克。例外情况须经海军水面部队司令 (COMNAVSURFOR) 批准。a. 美国总统就职时。b. 代号为 1110、1115 和 1117 的现役、预备役和全职支援 SWO，他们已根据参考 (b) 获得水面战资格。代号为 1115 的 SWO 必须积极执行命令或处于演习状态才能获得夹克。
基于人工智能的工业环境中超可靠低延迟服务性能预测
摘要 — 本文探讨了人工智能 (AI) 技术在工业物联网 (IIoT) 网络性能预测中的应用。在工业环境中，5G 超可靠低延迟通信 (URLLC) 旨在为具有非常严格延迟要求的关键服务提供服务，例如涉及协作机器人的服务。即使灵活的 5G 新无线电 (NR) 设计能够实现目标 IIoT 性能，也需要为 URLLC 提供和保留必要的频谱资源。因此，需要一种服务质量 (QoS) 预测方案来预测性能下降并采取必要的措施，例如网络资源配置或应用程序适配，例如进入适配模式。我们探索了用于工业环境中 QoS 预测的 AI 算法的设计，并比较了不同的回归和分类工具，包括神经网络 (NN) 和 K 最近邻 (K-NN)。我们探索基于信号与干扰和噪声比 (SINR) 的预测，或仅基于机器人在工厂内的位置的预测。由于延迟降低事件通常很少发生，我们观察到训练数据高度不平衡，导致预测准确率低。我们展示了如何通过重要性抽样技术和修改后的检测阈值（我们称之为 M-KNN 方案）来提高预测性能。
开发电动汽车电池系统的数字双平台
电动汽车中的电池系统需要适当的监控和控制，以确保可靠，高效和安全的操作。网络物理技术的最新进步带来了新兴的数字双胞胎概念。这个概念为电池系统的实时状况监测和故障诊断开辟了新的可能性。听起来很有希望，但概念实施仍然面临许多挑战。挑战之一是可以开发数字双胞胎的平台，该平台涉及数据管道和建模工具。数据管道将包括具有较高速度，音量，价值，多样性和真实性数据的采集，存储和提取转换载荷（ETL），称为大数据。建模工具必须提供应用程序来构建高保真模型，这是数字双胞胎所需的元素之一。基于这些迫切性，本文提出了一个平台，以促进电动汽车中电池系统的数字化对齐。该平台建立在开源框架CDAP上，配备了数据管道和建模工具。它已经运行了几个具有不同计算资源配置和工作负载的性能测试。加倍处理能力可以减少计算时间的12％，同时将记忆大小增加四倍，只会减少计算时间的10％。结果表明，处理能力比内存大小更影响性能数字双胞胎平台。
人工智能在预测性维护中的作用
摘要 城市交通基础设施包括道路、桥梁和隧道，对城市交通至关重要，但随着时间的推移，它们仍然容易磨损和损坏。传统的维护方法依赖于被动维修和定期检查，往往无法防止突然发生故障，从而导致代价高昂的中断和安全风险。本研究探讨了人工智能 (AI) 如何通过预测性维护彻底改变基础设施管理。通过部署智能传感器和利用预测分析，AI 能够持续监测结构健康状况，并在潜在问题升级为严重故障之前主动识别它们。该研究开发并测试了一种基于 AI 的预测性维护模型，该模型分析城市基础设施中嵌入式传感器的实时数据，以检测异常并预测故障模式。结果表明，预测性维护模型可以缩短响应时间，将维护成本降低 30%，并防止大约 92% 的意外故障。这些发现强调了 AI 驱动的方法在减少计划外中断、优化资源配置和延长基础设施使用寿命方面的潜力，最终创建更安全、更可持续的城市交通系统。然而，数据变化和环境干扰方面的挑战也值得关注，这表明未来还有改进的空间。这项研究为将人工智能融入城市基础设施维护提供了一个框架，凸显了人工智能在改变城市长期基础设施健康和可靠性方面所具有的潜力。
用于监控能源供应链运营的数字孪生技术的进步
摘要- 数字孪生技术的进步显著增强了能源供应链运营的监控和优化。数字孪生是物理资产、系统或流程的虚拟复制品，可以进行实时监控、模拟和分析，以提高运营效率。在能源领域，数字孪生的实施提供了一个强大的工具来模拟整个供应链，从能源生产到分配和消费，从而实现更好的决策、预测性维护和资源优化。本文探讨了数字孪生技术在能源领域的作用，重点介绍了其在监控能源供应链运营中的应用。通过利用来自传感器、物联网设备和高级分析的实时数据，数字孪生使能源公司能够创建其基础设施和流程的精确模型。这些模型可以持续监控关键系统，例如发电厂、输电线路和配电网络，在潜在问题变得严重之前识别它们，减少停机时间并优化资产管理。数字孪生技术与物联网和人工智能等其他技术的集成进一步增强了其功能。物联网传感器提供有关设备性能、能耗和环境条件的实时数据，数字孪生使用这些数据来模拟和预测未来场景。然后，AI 算法可以分析这些场景，以优化运营、减少低效率并增强资源配置。此外，数字孪生促进了能源供应链中不同利益相关者之间的协作，为监控和决策提供了一个共同的平台。本文还讨论了