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种植密尔沃基重新编写联盟计划
种植密尔沃基重新编写联盟计划 - EDA重新编写试点计划阶段1 Northstar目标与差异化：增长密尔沃基重新组合联盟将重点关注先进的制造业业务扩展，以解决该地区的最佳年龄就业差距和慢性就业不足。由西北地区社区发展公司（NWSCDC）领导，这是一个40年的非营利性社区经济发展实体，我们将将工业土地准备和业务扩展与对工会交易和劳动力合作伙伴的付费前批准的投资紧密联系。这将在经济机会中催化种族平等，并提供少数族裔企业家精神和公司所有权，共享员工权益模式以及工作安置的居民联系的途径。重新组合项目将以街道工业走廊为中心，带有轮毂模型激活工业站点，并连接到商业走廊，步行到工作和可访问的社区。变革性投资将带来就业机会，以家庭辅助工资释放高质量工作中的向上移动性。
3键电池驱动的墙开关-STANPRO
3个钥匙电池供电的墙开关是一种多功能，电池供电的无线壁开关，可提供无缝控制。它可以启用各种功能，包括开/关和可调节控制。此外，壁开关可以像遥控器一样起作用，使您可以从无线范围内的任何地方操作智能生态系统。通过智能手机轻松地使用我们的Genio应用程序来设置并重新编程或重新组合固定装置。
德国 HCI
通过重新组合在爱好者存储库中找到的模型来创建新的 3D 打印对象被称为“重新混合”。在本文中，我们探讨了如何最好地支持用户重新混合特定类别的 3D 打印对象，即那些执行机械功能的对象。在我们的调查中，我们发现制造商通过手动从一个父模型中提取零件并将它们与来自不同父模型的零件组合来重新混合这些机器。这种方法通常将一个制造商制造的轴放入另一个制造商制造的轴承中，或者将一个制造商的齿轮与另一个制造商的齿轮组合在一起。然而，这种方法是有问题的，因为来自不同制造商的零件往往配合不佳，这导致长时间的调整和测试打印，直到所有零件最终协同工作。我们通过交互式系统 grafter 解决了这个问题。Grafter 做两件事。首先，grafter 在很大程度上自动化了从 3D 打印机中提取和重新组合机械元素的过程。其次，它强制执行一种更有效的重用方法：它阻止用户提取单个部件，而是允许提取已经协同工作的机械元件组，例如轴及其轴承或齿轮对。我们称之为基于机制的重新混合。在最终的用户研究中，参与者使用 grafter 重新混合的所有模型都可以进行 3D 打印而无需进一步调整并立即工作。
推出可再生天然气和氢气
的专利生物质热解工艺主要由氢气 (H 2 ) 和一氧化碳 (CO) 组成。这两种分子可以重新组合以产生液体生物燃料 (SAF 或甲醇)。对于氢气生产，回收 CO 能量以增加氢气产量，释放 CO 2 ，将其与气体分离。这种生物 CO 2 可用于生产电子燃料（每公吨生物 CO 2 可生产 727 千克电子甲醇）。剩余部分还可用于需要生物 CO 2 作为原料的其他碳捕获和利用 (CCU) 应用（食品加工、工业）。它也可以进行地质储存（碳捕获和储存 - CCS）。
2012 年 10 月 28 日至 31 日 埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴大学
描述和目标 在互联网世界中，数字媒体的快速增长和指数级使用导致了虚拟环境的出现，即由多个独立实体（如个人、组织、服务、软件和应用程序）组成的数字生态系统，这些实体共享一个或多个任务，并专注于它们之间的交互和相互关系。数字生态系统由于其“数字组件”的重新组合和演变而表现出自组织环境，其中每个实体提供的资源都得到了适当的保存、管理和使用。底层资源主要包括数据管理、创新服务、计算智能和自组织平台。
猪繁殖和呼吸综合征改性的活病毒疫苗：一种具有可争议性和安全性的“漏水”疫苗
摘要：由PRRS病毒（PRRSV）引起的猪繁殖和呼吸综合征（PRR）是最经济上重要的疾病之一，由于它在1980年代后期在美国已被第一次认可，因此对全球猪肉行业产生了重大影响。归因于PRRSV广泛的遗传和抗原变异以及快速的可突变性和进化，几乎全球流行病已经通过一组新兴和重新出现的病毒菌株所维持。由于第一个修饰的活病毒（MLV）疫苗已市售，因此已广泛使用了20多年，用于预防和控制PRR。一方面，MLV可以通过减轻猪的临床迹象并减少受影响群中的病毒传播，从而诱导针对同源病毒的保护性免疫反应，并有助于提高受异型病毒影响的猪农场的生产性能。另一方面，MLV仍然可以在宿主中复制，诱导病毒率和病毒脱落，并且无法赋予免疫免受PRRSV感染的灭菌性，从而可以加速病毒突变或重新组合以适应宿主并逃避免疫反应，从而促进逆转毒气的风险。MLV的无调异源交叉保护和安全问题是两个有争议的特征，这引起了人们的担忧，即使用这种泄漏的疫苗来保护具有高可能性的可能性。在这里审查了与MLV相关的免疫保护和安全性，有关PRRSV衰减，保护效率，免疫抑制，重新组合和恢复毒力的最新进展和意见，希望对MLV进行更全面的认识，并为了激励新的策略，在这里进行了更全面的认识，以更全面地认识到了新的策略。
基于进化和物理学的机器学习
摘要 计算蛋白质设计有助于发现具有规定结构和功能的新蛋白质。最近报道了使用新颖的数据驱动方法进行的令人兴奋的设计，这些方法大致可分为两类：基于进化的方法和受物理启发的方法。前者推断进化相关蛋白质组所共有的特征序列特征，例如保守或共同进化的位置，并将它们重新组合以生成具有相似结构和功能的候选物。后者使用机器学习替代品估计关键的生化特性，例如结构自由能、构象熵或结合亲和力，并对其进行优化以产生改进的设计。在这里，我们回顾了这两个轨道上的最新进展，讨论了它们的优点和缺点，并强调了协同方法的机会。
