确定切换机制后,我们将开发至少三种新型塑料,这些塑料在 30°C 的海水中放置六个月后可实现 90% 的生物降解。然后,我们将在海洋(包括深海)中证明其生物降解性,并使用生物质和碳基材料完成四款带有这些开关的原型。
摘要 - 除了改变人类的生活质量外,塑料废物的积累是影响陆地和海洋生态系统的问题。这项研究的目的是通过系统的综述和荟萃分析评估塑料使用不同种类的细菌的生物降解。该研究具有定量方法,应用类型,文献综述和描述性解释水平的非实验性设计。从Scopus和Web of Science数据库收集了502项研究,从2012年1月至2021年9月。结果表明伪鼠sp。细菌生物降解的低密度聚乙烯(LDPE)的生物降解为1.8%,而假莫纳AK31将聚苯乙烯(PS)的质量降低了19.9%。关于殖民地的生长,一个细菌联盟的生长为1.9e+06 cfu/ml,在聚氨酯薄膜上,副细菌paralicheniformis的生长为6e+5 cfu/ml 30天。最后,得出结论,细菌菌株可以降解塑料,并且为了评估,有必要了解其细菌群体和聚合物的质量减少。
成功地开发了一条与非海洋可生物降解钓鱼线相同程度的淋巴结伸长率,并展示了海洋生物降解性。钓鱼线在遗弃后沉入海底时会加速。实际上在实际海洋区域的现场测试中确认了钓鱼线的降解性。
摘要:在电子垃圾日益成为全球关注的时代,可生物降解传感器的开发代表着朝着可持续环境监测迈出的关键一步。由不可生物降解材料制成的传统传感器是电子垃圾日益增多的重要原因。本文探讨了人工智能 (AI) 与可生物降解传感器的集成,这不仅可以减轻电子垃圾对环境的影响,还可以提高环境监测系统的精度、实时决策和效率。虽然这些 AI 增强型传感器提供了有希望的进步,但数据隐私、基础设施成本及其部署对环境的影响等挑战仍然存在。此外,本文还讨论了 AI 伦理和偏见缓解的关键问题,强调在开发 AI 驱动技术时需要透明、包容和跨学科的方法。讨论为 AI 增强型可生物降解传感器的未来可能性提供了见解,包括扩大应用、可生物降解材料的进步以及这些技术的道德部署。该论文强调了跨学科合作的必要性,以充分利用这些创新的潜力,同时确保它们符合可持续性和道德目标。
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要,其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理(PHM)框架内的两个挑战:对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型(MSDM)来代表下水道管道中的随机降解过程,并使用深度加固学习(DRL)来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能,节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略,选择一种被动方法,用于新的管道,并过渡到较老的策略,以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性,探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理,以改善模型。
引用Chang,Huibin,Jie Xu,Luke A. Macqueen,Zeynep Aytac,Michael M. Peters,John F. Zimmerman,Tao Xu,Philip Demokritou和Kevin Kit Parker。2022。“用可生物降解的抗菌pullulan纤维进行高通量涂层延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻。”自然食品3(6):428–36。
除了土地覆盖数据外,Mapbiomas还扩展到其他产品,例如绘制消防疤痕,水面,土壤有机碳和森林砍伐警报。本文档介绍了在巴西Mapbiomas平台(https://plataforma.brasil.mapbiomas.org)中应用于降解模块的Beta版本的方法。该模块允许分析1986年至2021年所有巴西生物群落中的天然植被降解。该模块的第一个版本中考虑的降解驱动器包括天然植被碎片的大小和隔离,其边缘区域,自上次火灾以来的火频率和时间以及次要植被年龄。使用Mapbiomas Collection 8和Mapbiomas Fire Collection的年度消防疤痕提供的年度土地使用/土地覆盖(LULC)的年度地图计算降解驱动程序。
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果,其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时,用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制(即对象)组成图像,并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2,15,24,27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观,因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时,迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号,例如Hu等人。[18],Patashnik等。[34],Zeng等。[58],草图[50],图像[5,47,54]编辑图像。但是,其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱,要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同,我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件,即对象级编辑。我们表明,我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务,从而实现全面的编辑功能。
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中,提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型,以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试,用于瑞士苏黎世市的案例研究,并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行,而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明,所提出的模型可以显着降低计算成本,而无需大多数改造维度的误差准确性。例如,改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后,重要的是,这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析,并有助于加速采用改造措施。
为绿化经济的社会努力通常伴随着关于公司或政府法规的自愿倡议是否更有效的争议。最近的研究认为,公众舆论在这方面起着重要作用,因为当民主政策制定者决定时,公民的偏好至关重要。我们调查了公民对私营部门与政府之间关系的一般态度是否可以帮助解释其政策偏好。我们认为,公民是否将国家私人部门的关系视为协同或拮抗作用,对他们对私营部门自我调节或政府监管的支持有影响。我们根据瑞士的代表性调查(n = 1677)的信息评估了这一论点。我们发现,在环境政策制定中将国家私人部门关系视为协同偏爱私营部门自我调节的公民。相比之下,将国家私人部门关系视为对抗的花旗Zens更喜欢自我调节或政府干预。我们还观察到,关于公司是否从事自我调节以获得竞争性生态提名优势的观点塑造了对协同国家私人部门关系的感知。我们的发现与当前的绿色经济辩论有关,因为欧洲和其他地方的决策者试图超越监管环境政治中的“公司或国家”范式。