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World File Search System受限于
通过体积复杂材料实现空间电力推进系统的推力致密化
空间电力推进 (EP) 技术的推力致密化对于实现未来雄心勃勃的太空任务和探索（例如载人火星任务）必不可少。EP 致密化主要受限于推进器材料承受极端等离子体条件的能力。本研究调查了最大化电流增强的相互关联的动力学、随后的溅射和电弧腐蚀挑战，以及一类有前途的新型先进材料——体积复合材料 (VCM) 对空间电力推进系统的影响。与标准材料相比，VCM 表现出增强的管理高水平等离子体能量和电流的能力，这主要归功于几何捕获和等离子体注入等原理的综合优势。研究了 VCM 中的能量管理和溅射剂传输机制，以深入了解最佳 VCM 几何形状，并探索利用先进增材制造方法的潜力。还通过耦合计算和实验分析确定了 VCM 电弧响应和有利的升华腐蚀特性。这一发现强调了 VCM 具有彻底改变与 EP 相关的面向等离子体应用的材料设计的潜力，为更耐用、更高效的推进系统铺平了道路。
2022 年通胀削减法案
• 150,000,000 美元，无配套资金要求，通过竞争性拨款为服务不足的林地所有者（包括印第安部落）提供气候缓解和森林恢复力项目的成本分摊； • 150,000,000 美元，无配套资金要求，通过竞争性拨款支持服务不足的林地所有者（包括印第安部落）在新兴私人市场上开展气候缓解或森林恢复力工作； • 100,000,000 美元，无配套资金要求，通过竞争性拨款支持拥有少于 2,500 英亩土地的服务不足的林地所有者（包括印第安部落）在新兴私人市场上开展气候缓解或森林恢复力工作；以及 • 50,000,000 美元，无配套资金要求，通过竞争性拨款向各州和其他合格实体支付款项，用于向私人土地所有者（包括印第安部落）支付款项，实施碳减排措施。 • 1 亿美元，受限于 50% 的非联邦配套要求和每笔拨款 500 万美元的限额，用于竞争性木材创新计划拨款，包括用于建设推进该计划目的的新设施，以及用于将为减少危险燃料而移除的材料运送到可以利用该材料的地点。
物理学中的实验悖论
任何有效实验的核心要求是它能够被其他实验者理解和重现。这一要求在 Ajdukiewicz (1949, 1978) 意义上的主体间性假设中得到了方便的形式化。一个实验包含两组数据：输入 d in 和输出 d out，以及关于如何进行实验的明确指令。数据和指令都应该是主体间可传达的。在实践中，理想情况下当然永远不可能重现实验。然而，主体间性假设保证了这样做没有先验的限制。换句话说，我们的经验知识仅受限于可用资源的数量，如时间、能量或记忆。任何一组实验数据最终都必须表示为一些主体间符号的有限组合。因此，在不失一般性的情况下，我们可以假设 d in 和 d out 是有限的比特集，因为任何更复杂的数据集通用描述最终都可以用二进制形式重写。每个实验都与一些事件和一个物理系统 F 相关。相关事件包括与实验装置的准备相关的事件（输入 d in ）和与仪器响应相对应的事件（输出 d out ）。我们观察到，输入和输出之间的区别需要一些时间概念。事实上，输入总是先于输出，更一般地说，实验指导总是具有内置的时间顺序。同样，为了构思两个或多个独立实验，需要一些空间概念。然而，这些是，
microRNA 处理器 DROSHA 是一种严重进行性神经系统疾病的候选基因
DROSHA 编码的核糖核酸酶是微处理器复合体的亚基，参与微小 RNA（miRNA）生物发生的第一步。到目前为止，DROSHA 尚未与孟德尔疾病相关联。在这里，我们描述了两个患有严重智力障碍、癫痫、白质萎缩、小头畸形和畸形特征的个体，他们携带有害的 DROSHA 从头杂合变异。DROSHA 受限于错义变异，并且对功能丧失有中等程度的不耐受性（o/e = 0.24）。果蝇直系同源物 drosha 的缺失会导致三龄幼虫发育停滞和死亡，脑尺寸严重缩小，幼虫成虫盘丢失。眼克隆中 drosha 的缺失会导致成年果蝇的眼睛小而粗糙。已识别的 DROSHA 变体之一 (p.Asp1219Gly) 在果蝇中表现为强烈的功能丧失等位基因，而另一个变体 (p.Arg1342Trp) 在我们的检测中危害较小。在线虫中，在相当于线虫的残基处模拟 p.Asp1219Gly 变体的敲入会导致 miRNA 表达丧失和异时性，这是 miRNA 丧失的一种表型特征。总之，我们的数据显示，根据模型生物的功能研究，本文所述个体中发现的 DROSHA 变体具有危害性，并且可能是涉及神经系统的严重表型的根本原因。
压力测试各州：展望下一次经济衰退
各州政府正处于关键时刻。两年的快速刺激增长即将结束，另一场衰退的阴影开始显现。尽管明年是否会出现衰退仍远未确定，但衰退及其在商业周期中的地位却是现实。因此，为衰退做准备同样是一个不可避免的概念，对于那些事后才考虑衰退的人来说，可能会带来毁灭性的后果。尽管即使在经济看似稳定的时候也是如此，但目前威胁美国经济的众多风险使得对潜在衰退及其导致的预算赤字的审查比以往任何时候都更加重要。为了帮助各州政府更好地为下一次衰退做好准备，穆迪分析公司已开始对各州的预算进行年度压力测试。在过去两年中，我们改变了方法，将重点放在 COVID-19 衰退的潜在影响上，本文将回到我们最初的目标，即估计在可能的下一次衰退情景下可能对州预算施加的财政压力，并将该压力与各州预留的资金量进行比较。本报告旨在告知政策制定者和其他主要利益相关者下一次经济衰退对各州预算及其经济的广泛财政风险，但受限于我们可用的 50 个州的数据量。这不应替代各州自行进行全面压力测试。为了最大限度地降低经济衰退的风险，鼓励各州使用自己的数据进行自己的压力测试，这些数据将始终比本报告提供的数据更全面、更详细。
指甲药物输送系统综述
摘要 指甲是角质结构。指甲板负责药物的渗透。由于指甲板足够硬，药物很难渗透，只有一小部分外用药物能够渗透过去。因此，药物无法达到有效的治疗浓度。指甲板可能由于光泽度降低而出现异常。指甲床受到影响、血液供应减少、指甲床的物理或化学特性降低。因此，各种疾病都可能因此发生。1 口服疗法伴有全身副作用和药物相互作用，而外用疗法则受限于指甲板的低渗透率。这些疾病可以通过指甲药物输送系统达到所需的治疗药物浓度来治愈。人类指甲不仅具有保护和装饰作用，还可以被视为药物输送的替代途径，尤其是在治疗甲真菌病或牛皮癣等指甲疾病方面。物理技术（手动和电动指甲磨损、酸蚀、激光消融、微孔、应用低频超声波和电流）和化学物质（硫醇、亚硫酸盐、过氧化氢、尿素、水、酶）已证明能增强指甲的反应性。为了有效地进行局部治疗，必须增强真菌药物的渗透性。3 这可以通过使用物理技术或化学药剂破坏指甲板来实现。或者，可以通过离子电渗疗法或通过在载体中配制药物来促进药物渗透到完整的指甲板中，从而使药物从载体中分离出来并进入指甲板。关键词：指甲药物输送、甲癣、离子电渗疗法、牛皮癣。
模拟无湍流量子增强干涉望远镜
望远镜系统的角分辨率受限于相干孔径的大小，孔径越大，角分辨率越精细。这可以通过制造更大的望远镜来实现，或者通过组合多个望远镜阵列来模拟更大的望远镜。后者允许用户在探测器之间创建非常长的基线，而无需使用单个的大型探测系统；使用甚长基线干涉测量法 (VLBI) 的望远镜系统已经能够获得更高质量的天文物体图像。然而，直接探测 VLBI 对于较高频率的光子（例如可见光子）来说更加困难，因为这些波长在光纤中的传输损耗较大，并且无法直接记录光频率的电场（与射电望远镜相比，射电望远镜的信号可以先以电子方式记录，然后像事件视界望远镜 [ 1 ] 一样进行“干涉”）。 Gottesman、Jennewein 和 Croke 提出通过检测望远镜之间的相关性来规避这一限制，每个望远镜都由一个天文光子和一个地面光子的叠加组成（望远镜之间的相对相位可控）[2]。本质上，这两个过程之间存在量子力学的双光子干涉，其中天文光子进入一个望远镜，地面光子进入另一个望远镜，反之亦然。干涉可见度作为望远镜基线分离的函数的变化决定了两个望远镜处光源的相互相干性，进而通过范西特-泽尔尼克定理，人们可以确定光源的强度分布[3]。在这里，我们使用来自自发参量下转换（SPDC）的光子进行了原理验证演示。
人工智能对教育系统中角色认知的影响的研究论文分析
以山西省太原市整个教育系统为例，采用问卷调查法，分析人工智能对教育系统中角色认知的影响。本次问卷调查的教育系统涉及学前教育、小学教育、中学教育、高等教育、成人教育、计算机网络教育、企业教育、社会教育8大类，受访者包括各教育类别的教师368人、学生或学习者402人、学校管理人员118人、学生或学习者家属124人。问卷设计共34道题，分为6个角色认知条目，设5级分值；共发放问卷1012份，回收问卷978份，回收率为96.64%，其中有效问卷957份，有效率为97.85%。研究结果表明:人工智能辅助课程的学习强烈依赖于课程角色认知,而角色认知的建构与对课程内容的理解、教学方式、活动方法相关。因此,需要从功能实现形式、资源呈现方式、支撑硬件形式、师生交互方式、作品呈现方式等方面对人工智能在教育系统中角色认知的影响进行系统分析。教师作为连接者,其角色认知受限于学习者的理解程度、资源数量和数据处理能力,但优势在于能够灵活地监控和调整。人工智能技术灵活多样,以多种方式作用于学习与教学活动,对其在角色认知中的作用描述尚无统一的术语。本文研究结果为进一步开展人工智能在教育系统中角色认知影响的研究提供参考。
甘蔗渣水解液绿色生产咖啡酸的共培养体系开发
咖啡酸（CA）是一种广泛用于药物和食品领域的酚酸化合物。然而，CA 的有效合成通常受限于单个微生物平台的资源。本文开发了一个跨界微生物联盟，以大肠杆菌和甘油假丝酵母为底盘，从甘蔗渣水解液中合成 CA。在上游大肠杆菌模块中，通过强化莽草酸合成途径和阻断莽草酸代谢来提高莽草酸的积累，为下游 CA 合成模块提供前体。在下游甘油假丝酵母模块中，通过增加胞质辅因子 FAD(H 2 ) 的供应来提高对香豆酸向 CA 的转化。此外，ABC 转运蛋白相关基因的过表达促进了 CA 的外排并增强了菌株对 CA 的抗性，使 CA 滴度从 103.8 mg/L 显著提高到 346.5 mg/L。随后，通过优化该跨界微生物联合体中菌株SA-Ec4和CA-Cg27的接种比例，CA产量提高至871.9 mg/L，较单培养菌株CA-Cg27提高了151.6%。最终，在5 L生物反应器中，以混合糖和甘蔗渣水解液为原料，通过优化共培养体系，获得CA产量分别为2311.6和1943.2 mg/L，较出发菌株提高了17.2倍和14.6倍。本研究开发的跨界微生物联合体为利用廉价原料生产其他芳香化合物提供了参考。
CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。