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联合国 2020 年人权报告 - 人权高专办
在全球范围内，我们制定并分发了广泛而实用的政策和技术指导，以确保人权成为各国、联合国伙伴、国家人权机构和民间社会应对新冠疫情和恢复工作的核心。通过将人权建议纳入联合国的共同国家分析和可持续发展合作框架，并制定详细的清单和其他基于证据的工具，我们帮助将秘书长的人权行动呼吁转化为实际行动——充分利用联合国大家庭的全部力量，支持在实地实现拯救生命的人权目标。
在学生专业培训中系统地运用数学概念
创新技术竞争性训练的本质是学生的创造主动性、自主学习的需要、提高理论训练水平以及发展独立活动。因此，在确定主要任务时，重要的是鼓励年轻人求知、积极主动，在各种实践活动中体现知识的重要性，并特别注意发展独立学习的能力。社会上任何领域的发展，高度的方向都与该领域专家的智力潜力密切相关。专家在高等教育中达到获得科学和实践潜力的初始阶段。高等教育机构的声誉取决于培养人员的素质，即结合现代知识、独立思考和高尚的精神和道德品质的能力。根据乌兹别克斯坦共和国总统于2019年10月8日颁布的“关于批准2030年前乌兹别克斯坦共和国高等教育体系发展概念”PD-5847号令，培养高素质人才的过程教育体系的主要任务是发展社会领域和经济[1]。因此，遗传弹性理论的方法和问题引起了研究人员的广泛关注。有大量的出版物致力于解决计算粘弹性薄壁结构特性的问题[2-7]。尽管有大量研究致力于粘弹性薄壁结构，但迄今为止尚未研究飞机粘弹性机翼的弯曲扭转颤振。这种情况表明了这项研究的相关性。这项研究的目的是开发机翼在气流中的弯曲扭转振动的数学模型并确定设计的颤振。 * 通讯作者：Iscmmstiai2022@gmail.com
专用于超低功耗应用的无电感多模 RF-CMOS 低噪声放大器
摘要 本文介绍并分析了一种专用于 2.4 GHz 无线传感器网络 (WSN) 应用的多模式低噪声放大器 (LNA) 的设计。所提出的无电感器 LNA 采用 28 nm FDSOI CMOS 技术实现，基于共栅极配置，其中嵌入共源级以提高电路的整体跨导。该 LNA 经过专门设计和优化，可解决三种操作模式。重新配置是通过电流调谐以及切换放大晶体管的背栅极来完成的。所提出的实现方式可使品质因数 (FOM) 在不同操作模式下保持恒定。在低功耗模式下，LNA 仅消耗 350 uW。它实现了 16.8 dB 的电压增益 (G v ) 和 6.6 dB 的噪声系数 (NF)。在中等性能模式下，增益和噪声系数分别提高到 19.4 dB 和 5.4 dB，功耗为 0.9 mW。在高性能模式下，增益最大，为 22.9 dB，噪声系数最小，为 3.6 dB，功耗为 2 mW。输入参考三阶截点 (IIP3) 所表示的线性度恒定，接近 -16 dBm。报道的 LNA 仅占用 0.0015 mm 2 。
香港监管机构提醒业界确保负责任地使用生成式人工智能
近期，生成式人工智能取得了重大进展。生成式人工智能是一种人工智能模型，利用神经网络识别现有数据中的模式和结构，从而生成新的原创内容。这些模型有可能彻底改变包括金融服务在内的许多现有业务领域。然而，对于受监管实体而言，重要的是确保此类模型的任何使用均符合监管机构的期望以及有关使用人工智能和机器学习的现有规则。
俄罗斯空战和乌克兰的防空需求
因此，毫不奇怪，全球公众、政界、军界和媒体对这场战争的持续关注达到了前所未有的程度，推动了外部分析。自入侵开始以来，公众和专业界的军事分析都主要关注俄罗斯地面部队的使用。1 这是合乎逻辑的，因为俄罗斯地面部队造成的破坏最大，拥有俄罗斯大部分常规火力，是俄罗斯军事能力的最重要组成部分。相比之下，俄罗斯空天军 (VKS) 在冲突期间的固定翼和直升机行动记录较少，除了那些直接参与日常反击行动的乌克兰空军、海军和陆军人员之外，人们对此了解甚少。
在28nm n-mosfets中，氧化物分解事件的位置专用于RF应用程序
三维染色体 - 某些组织和基因组过程（例如复制和转录）之间的相互作用需要在体内研究染色体动力学。荧光或元素染料通常用于体内染色体标记。这些染料与DNA的结合方式导致其失真，伸长和部分放松。结构变化会诱导DNA损伤并干扰染色质相关蛋白的结合动力学，从而扰动基因表达，基因组复制和细胞周期过程。我们开发了一种微型扰动的，遗传编码的荧光DNA标记，该标记由（可拍摄的）荧光蛋白融合到H-NS的DNA结合结构域 - 一种细菌核苷相关蛋白。我们表明，该DNA标记缩写为Hi-度（基于H-NS的核酸染色指标），在培养中的Eu-Karyotion细胞中的染色体是最小的，在培养物中的染色体和标记ZebrafifeS胚胎中，在Zebrafif的胚胎中，在Zebrafif的胚胎中具有优先结合到富含富富酸性的熟食中。
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
功率循环测试台专用于大循环频率范围内的功率模块测试
本文介绍了功率循环测试台的最新进展，该测试台旨在在低 Δ TJ（>10 9 次循环，10 至 20°C）下执行非常高的循环次数。该测试台基于桥式逆变器的操作，其中功率器件是要测试的模块，并在实际条件（切换）下对功率芯片进行功率循环，具有很高的灵活性。该设备可以执行功率循环常规测试（低频，0.01Hz 至 0.1Hz）以及使用由 PWM 调制调整的中频（10Hz 至 100Hz）负载电流引起的温度变化进行快速测试。简要介绍了测试台，并通过使用红外摄像机对 1200V-75A IGBT 模块进行的热测量说明了现在可用的功率循环模式。最后，介绍了低温波动（10°C 和 20°C）下的老化测试结果。
专用于电池储能系统的中压ANPC转换器多层母线
能源转型加速了可再生能源的大规模使用，特别是太阳能和风能取代化石燃料[1]。然而，为了确保电力生产和消费之间的平衡，储能系统与可再生能源发电机相结合[2]。这些储能系统还必须满足效率和电网支持方面的要求。欧洲人才项目提出将BESS的电压从传统的低压机架[3]1kV-1.4kV提高到中压机架（2×1 500V，中点接地），以实现高效率（> 99%）并减少所需功率元件原材料的数量。在外部开关调制模式（OSMM）下工作的ANPC转换器的主要优势在于仅在逆变器或整流器模式下使用小开关环路，从而可以提高开关速度[4]。本文重点介绍ANPC转换器设计。作者将在后续文章中对DC/DC转换器进行分析。