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离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
Rotherham公共电动汽车充电基础设施策略
作为对气候紧急紧急情况的认可的一部分，该理事会设定了一个目标，可以在2040年将温室气体排放到整个罗瑟勒姆自治市镇。达到零净的净碳排放量与从空气中取出的碳排放平衡，这是一个重大的挑战，是柴油和汽油汽车等运输的巨大挑战，占罗瑟勒姆碳排放量的很大一部分。根据能源安全和净零净（以前是商业，能源与工业战略或贝斯部）在2021年发布的数字，大约四分之一的罗瑟勒姆碳排放量归因于通过汽车，出租车，摩托车和货车的运输。向电动汽车的过渡将提供更清洁的替代方案，而公共交通或主动旅行不合适。提供EV电荷点是此过渡的重要组成部分，因此该策略支持了这种愿望。
联邦海事委员会
在这一中间上诉中，受访者对ALJ的程序和实质性理由提出了质疑。受访者认为，委员会缺乏管辖权，因为受到挑战的限制与他们与底盘提供商的合同有关，并涉及港口和内陆设施之间的陆上运输，并且也断言，申诉人的第41102条（c）索赔不能在没有加入主要chassis提供者的情况下解决。实质上，受访者认为，委员会对评估独家安排的合理性的长期测试不应适用，并声称ALJ在第41102（c）节中误以为受访者的惯例，因为他们没有合理地相关，不合适，适合其目标，以确保其目的是确保供商提供商品供应商品中的商人供应。投诉人反对受访者的上诉，并要求委员会确认ALJ的最初决定部分批准了摘要决定（I.D.）整体。
发展中国家的可持续能源系统规划：促进能源系统模拟中的负荷曲线生成
成功的能源系统规划依赖于详细的电力需求信息。特别是在发展中国家，预先生成的负载曲线通常不合适，因为电器的所有权和使用情况在跨境、城乡之间以及家庭和行业层面存在很大差异。由于成本障碍、全球不可用或所需的技术知识，合成负载曲线通常受到工具无法访问的阻碍。由于目前，在发展中国家农村地区的能源系统规划中没有易于使用的工具，我们将开源负载曲线生成器 RAMP 整合到我们的基于 Web 的能源系统模拟器 NESSI4D web+ 中，以提供直观的用户界面。我们使用从斯里兰卡一家宾馆自行收集的数据进行适用性检查，分析负载分布和幅度对经济、环境和可靠能源供应的影响，验证了该工件的相关性和赋予当地决策者权力的能力。
使用 AI 文本生成器撰写学术文章是否构成抄袭？
话虽如此，这篇文章的引用比传统文章少得多，而且大多数都与文本中的相关“命题”无关。正如 ChatGPT 在下面描述其自身操作时所述，它基本上将所有内容用作来源；如果一切都是来源，那么如何引用任何东西呢？因此，许多引用不一定指向对任何给定“命题”的支持，而是指向 Frye 教授关于类似主题的著作——毕竟，他的查询产生了回应——或其他可以进一步告知读者所提出问题的评论来源。是否值得问一问，这些是否是“命题”，或者仅仅是一些具有某种有意排序的符号的组合，几乎就像成功完成的数独的英语版本？可能吧。文章后半部分的引用也减少了；此时，ChatGPT 似乎开始蚕食和/或重复使用自己的答案，因此提供引用似乎 ...不合适。
可持续投资和管理策略
SISS私人投资组合是一个系统的平台，可作为长期资本欣赏的来源，并有机会地增加对总基金添加的低碳解决方案的曝光，并为全球更可持续的全球经济表现出积极的贡献。SISS私人投资组合的结构是通过“扩展”投资组合组件和“新机会”组合组件来促进其目标。规模投资组合利用了与其他资产类别的现有CALSTRS伙伴关系，以进一步实现协作模型的目标，并增加以可持续性为中心的共同投资和合资机会。新的机会投资组合允许SISS探索以可持续性为中心的新型CALSTR，以利用独特的Alpha机会，并且在其他资产类别中可能不合适。
卫星遥测由新芯片增强，以增强和保护无线电链接（TT＆C）2023年3月
天线单元：典型的TT＆C天线是抛物线菜。它很方便，具有高收益的优势，结合了相对较低的制造和维护成本。，但随着追踪卫星数量的逐渐增加，机械扫描的天线（使用伺服电动机）越来越不合适。进入天线设计中最重要的创新之一，是电子扫描，平面阶梯式阵列天线（PAAS）的开发。PAAS越来越关注卫星应用，因为它们可以生成多个RF载体梁，因此同时跟踪多个卫星。与机械扫描的天线相比，PAAS可以同时进行快速光束扫描，而无需进行物理旋转并同时跟踪多个目标。就像半导体的进步正在改善基带电子设备一样；这些相同的进步使电子束转向TT＆C系统中的RF链路敏捷性。
事故和事件根本原因分析
不受控制或控制不佳的危险会造成不安全行为和/或不安全状况，这些几乎总是潜在故障或组织故障的结果。电缆拖尾、地板上漏油、缺少警卫、梯子不固定等不安全状况通常很容易在检查中发现。在偶尔的检查中，很难发现用叉车载客、不戴护目镜研磨或爬上储物架等不安全行为。许多不安全状况都是由不安全行为引起的，因此，尝试将每种不安全状况追溯到其根源非常重要。不安全行为和不安全状况几乎总是潜在故障的结果。例如，缺乏适当的信息或培训、不安全的工作系统、设备维护不善或不合适、计划不周、职责不明确、监督不力。而这些潜在故障是管理控制失败的症状，而管理控制失败是大多数事故的根本原因。根本原因有很多定义，但最有用的定义是 Paradies 和 Busch (1988) 使用的定义，即：
人工智能和机器学习的最佳实践用于医学成像中的计算机辅助诊断
简介美国医学任务小组的物理学家协会（TG）273被指控制定有关计算机辅助决策支持系统开发和绩效评估的最佳实践建议。TG报告[1]解决了大多数（即使不是全部）计算机辅助诊断（CAD）和人工智能（AI）应用程序（AI）应用程序的常见问题，及其从板凳到诊所的翻译。的目标是引起人们对机器学习（ML）算法的适当数据收集，培训和验证方法等问题的关注，旨在提高发电性和可靠性，从而加速采用CAD-AI系统进行临床决策支持。该报告重点介绍了CAD-AI的几个开发阶段：数据收集，参考标准，模型开发，绩效评估以及转化为诊所。CAD是使用计算机分析的信息来协助医疗决策。传统的ML CAD被引入了二十多年前的放射学临床实践中。近年来，ML和深度学习技术的快速进步引起了CAD工具的开发，使AI不合适，并大大增加了
飞行数据记录器读出技术和监管...
范围 无论是在法国还是其他地方，飞行数据记录器 (FDR) 的读取通常都会暴露出各种问题，例如飞机运营商的文件不完整、过时或不合适，或者根本没有相关文件。有时这会大大延迟读取工作的验证。但是，在事故或事件发生后迅速获得完整准确的数据通常对于技术调查至关重要，从更广泛的意义上讲，对于航空运输安全也至关重要。从 FDR 中提取的数据有助于确定原因并制定适当的预防措施。没有与 FDR 法规相关的单一指导文件。一些国际和法国文本涉及这些方面，尽管并不总是以连贯的方式。为了全面了解遇到的问题，BEA 在对已知问题的分析和与法国飞机运营商的磋商的基础上进行了这项研究。其目标是提高各参与者对 FDR 对于预防事故的重要性的认识并提出改进建议。