磁性微型机器人有望在最低侵入性细胞的治疗中受益。但是,它们通常会遭受其磁反应能力和生物医学功能之间必然的折衷。在此,我们报告了一个模块化的微型机器人,该微型机器人由磁性致动(MA)和细胞支架(CS)模块组成。具有强磁性和pH响应性变形的MA模块以及具有细胞加载功能的CS模块是通过三维打印技术制造的。随后,通过设计轴孔结构并自定义其相对尺寸来执行模块的组装,从而在复杂的环境中启用了磁导航,同时又不降低细胞功能。在目标病变处的按需拆卸,以促进CS模块的输送和MA模块的检索。此外,在体内兔胆管中验证了拟议系统的可行性。因此,这项工作提出了一种基于模块化设计的策略,该策略能够毫不妥协地制造手动型微型机器人,并刺激其发育以用于将来的基于细胞的治疗。
此外,在审查期间,秘书处制定了一项为期三年的组织战略计划,为SANAC信托基金在短期和长期实现的目标提供了明确的路线图。该战略使组织能够在南非对抗艾滋病毒,结核病和性传播疾病的斗争中进行直接挑战和可持续影响的计划。该计划将为吸引利益相关者(包括政府机构,捐助者,合作伙伴组织和社区)提供基础。战略计划提供了潜在的风险和挑战,包括应急计划和缓解策略,增强了组织对意外事件有效反应的能力。战略计划还增强了组织内部的问责制。它设定了清晰的期望,使评估SANAC信任的性能更容易针对预定目标。本计划展示了SANAC信托对特定目标和结果的承诺。该战略可确保有效利用资源,实现目标,并且组织在公共卫生的动态环境中保持适应性和反应能力。该策略有助于传达SANAC信任的目标并获得支持。
摘要 - 在自动机器人导航中,路径规划师的轨迹被认为是安全区域,并且偏向可能危害船只。模型预测控制(MPC)是轨迹跟踪问题的流行选择,因为它自然地解决了操作约束,例如动态和控制约束。尽管如此,在不断受到重大外部干扰的不断变化的环境中实现稳健性仍然是MPC的持续挑战。即使在模型不准确和扰动的情况下,它也必须将系统始终保持在预定义的安全区域(例如参考轨迹)。为了应对这一挑战,我们提出了利用控制屏障功能(CBF)的强大模型预测控制策略,从而提高了干扰反应能力。我们在模拟和自然水中的自主表面容器上验证我们的方法,均具有外部干扰。具体而言,与传统的MPC方法相比,我们提出的MPC-CBF策略在模拟和现场实验中分别将跟踪误差分别减少了17.82%和40.26%。al-尽管控制工作略有增加7.78%和4.20%,但这些结果清楚地表明了MPC-CBF对干扰的弹性增强。
缺乏用于非水电的膜的膜,会限制有机氧化还原流细胞中的细胞容量和循环寿命。使用可溶性,稳定的材料,我们试图比较可使用市售的微孔分离器和离子选择性膜可以实现的最佳性能。我们使用具有证明稳定性的有机物种,以避免由于材料降解而导致的分频和/或细胞失衡而导致的反应能力褪色。我们发现了生命周期和库仑效率之间的权衡:非选择性的分离器的性能更稳定,但具有低库仑效率,而离子选择性膜的效率低,而离子选择性膜可实现高库仑的效率,但会随着时间的推移而经历能力损失。当骑自行车前混合电解质时,库仑效率仍然很高,但是由于细胞不平衡而导致的容量损失,可以通过电解质重新平衡来恢复。这项研究的结果强调了可以通过合适的膜可以实现的非水细胞性能增益的潜力。
政府支持 H.R.529,即《扩大美国海关水域范围法案》。目前的海事执法权仅限于美国历史上的“海关水域”——即距离海岸线 12 海里的区域。这种地理限制限制了联邦执法当局有效应对当前威胁和局势的能力,从本质上削弱了他们决定如何以及在何处与可疑船只交战的能力,并且经常妨碍及时拦截船只以防止其逃跑。H.R.529 将扩大和协调海关执法当局在 12 海里处建立领海,并将海关水域从 12 海里扩大到 24 海里。取消 12 海里限制将使联邦执法部门能够充分利用其跨领域权力,增强其对跨国犯罪组织现代化和复杂能力的反应能力,更好地支持其执法伙伴,并增加对非法走私、不安全入境或其他违反美国法律行为的侦查、拦截和最终起诉。通过将执法管辖权扩大到近岸水域,联邦当局可以更好地在海上执行美国海关、财政、移民和卫生法。
摘要:母体抗体在妊娠期间通过胎盘被动转移到胎儿,在保护新生儿免受感染方面发挥重要作用。例如,在疟疾流行地区,母体抗体可能在出生后前 6 个月提供对恶性疟原虫疟疾的实质性保护。然而,循环母体抗体也会干扰疫苗效力。在这里,我们使用小鼠母体转移模型来评估母体抗体是否会干扰对以疟疾环子孢子蛋白 (CSP) 的 CIS43 表位为靶点的病毒样颗粒 (VLP) 疫苗的反应。我们发现免疫的母鼠会被动地将高水平的抗 CSP IgG 抗体转移到幼崽身上,而这些抗体会随着动物年龄的增长而稳步下降。我们还发现,免疫小鼠的新生后代对 CIS43 靶向 VLP 疫苗的从头免疫没有反应,直到母体抗体滴度降至抑制阈值以下。这些发现可能对于阐明母体抗体赋予的保护与后代对免疫的反应能力之间的微妙平衡具有重要意义。
呈指数级增长。人工智能 (AI) 的进步表明,它能够在无数领域增强人类的思想和行动,其中包括联合空中力量的指挥和控制 (C2)。为了在未来战争中取得胜利,美国需要有能力以压倒性的速度在多个领域创造多重困境,同时阻止敌人做同样的事情。人工智能将为 C2 部队提供所需的认知敏捷性,以提供这种能力优势。拥有信息优势和高速决策反应能力的一方将决定未来战争的结果。本文试图让读者熟悉人工智能的一些常见类型和功能,探讨具体的应用领域,并推荐协助使用空中力量进行联合瞄准的解决方案。以配对系统为目标的武器的开发通过一个示例 AI 创建过程揭示了具体细节。除了解释 AI 模型的构建之外,本文还提出了一种准备和验证 AI 以供作战使用的过程,并讨论了必要的实施考虑因素。联合空中力量 C2 中 AI 使用的理想最终状态是高效的人机协作和增强的认知敏捷性。
本出版物提供了实施空军政策指令 (AFPD) 63-1/20-1《综合生命周期管理》;AFPD 71-1《刑事调查和反间谍》;国防部指令 (DoDI) 5200.39《国防部内部关键项目信息 (CPI) 保护》;以及 DoDI 5200.44《保护关键任务功能以实现可信系统和网络 (TSN)》中项目保护规划要求的程序。此外,这本空军小册子 (AFPAM) 还提供了实施空军指令 (AFI) 63-101/20-101《综合生命周期管理》;AFI 63-114《快速反应能力流程》;AFI 63-131《修改管理》;AFI 71-101v4《反间谍》中指导的程序; AFI 61-204,传播科学和技术信息;AFI 33-200,信息保障 (IA) 管理;AFI 14-111,情报支持采购生命周期,AFI 14-201,情报生产和应用;以及 AFI 10-701,作战安全 (OPSEC)。本出版物适用于所有军事和民事空军 (AF) 人员,包括主要司令部 (MAJCOMS)、直接报告单位 (DRU) 和战地作战机构 (FOA);根据与空军部 (DAF) 的约束性协议或义务要求的其他个人或组织。本出版物适用于空军预备役司令部 (AFRC) 单位和空军国民警卫队 (ANG)。
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加,使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难,这些策略既能应对意外事件,又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中,代理通常会执行许多复杂的任务,这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存,但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务,则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构,旨在为具有
摘要 - 本文提出了一个基于分销的位置定位定价(DLMP)的BI级Stackelberg游戏框架 - Internet服务公司(ISC)与数据中心公园中的分销系统运营商(DSO)之间的工作。为了微型电力成本,上层的ISC在空间上跨不同数据中心构建的交互式工作负载(IWS),并根据DLMP的时间安排电池储能系统。光伏生成和静态VAR生成提供了额外的活跃和反应能力。在较低级别,DSO通过最大程度地降低两部分关税政策的总电量成本来计算DLMP,并确保分销网络未经汇总,并且总线电压在限制范围内。使用强双重定理和二进制扩展方法将双层优化转换为单层混合二阶锥体编程优化,获得了平衡解决方案。案例研究验证了所提出的方法在保留ISC的隐私时是否有利于DSO和ISC。通过考虑考虑IWS和光伏发电的不确定性,提高了分配网络的灵活性,这进一步促进了更高需求侧的重新源的适应。
