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美国商务部 (DOC)、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 用于快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞争资助通知机会 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求以行业为导向、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
美国商务部 (DOC)、国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞赛资助机会通知 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求行业知情、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
解决工业直接排放和工业雨水排放中 PFAS 的策略
所有 PFAS 化合物都是有意制造的，但有些化合物也可以作为其他氟化合物分解时的副产品产生。许多含有 PFAS 的产品用于多种工业过程，包括金属电镀、纺织品生产和处理以及特种纸生产。根据美国环保署 2017 年 11 月发布的 PFOS 和 PFOA 技术情况说明书，美国分别于 2002 年和 2015 年停止生产 PFOS 和 PFOA。其他 PFAS 化学品至今仍广泛用于工业和消费产品中。含有这些化合物的工业和生活垃圾可以通过市政或私人垃圾处理系统、工业排放、雨水径流、地下水排放或大气沉降物排放进入环境。此外，几种 PFAS 是水成膜泡沫 (AFFF) 的关键成分。这些泡沫已广泛用于全国各地机场和军事基地的灭火训练演习和测试以及紧急消防。近年来，各种工业场所的地表水和地下水中都检测到了 PFAS，包括军事设施、市政机场、金属电镀设施、散装燃料码头、造纸厂和垃圾填埋场。密歇根州各地的地表水中都检测到了许多 PFAS 化合物，在密歇根州水域进行 PFAS 分析的大多数鱼组织样本中都检测到了 PFOS。
第 374 维修组和工程兵中队合作拆除 C-130J 的方向舵
（照片 1）10 月 24 日，第 374 维修大队和第 374 工程中队的飞行员与日本人员一起准备拆除第 36 空运中队的 C-130J 超级大力神的方向舵。拆除方向舵是为了对飞机进行维护。
数据和工程管理是人工智能应用的基础
我们收集媒体提及各种技术的数据。定期收集数据。我们需要将估算准确率提高至少20%。同样重要的是要考虑到技术可能属于不同的行业并具有不同的生命周期。级别需要从 10 个类别汇总到 3 个类别。
疫苗事件报告和工作表说明
• 列出事件报告的所有细节。• 包括事件描述。• 描述事件解决方案。• 包括纠正措施计划。• 回答报告中的所有问题。• 列出事件发生时受影响存储单元中的所有疫苗（即名称、批号、有效期、剂量数）。• 记录制造商的建议以及箱号（如果有）。列出保存、销毁和退回的疫苗剂量。• 将温度日志的副本附在已完成的疫苗事件报告和工作表中，并传真至 717-214-7223 或扫描/发送电子邮件至 RA-pavfc@pa.gov。如果发生感冒，请拨打 888-646-6864 通知 VFC 计划或发送电子邮件至 RA-pavfc@pa.gov
卢旺达商业和工业可再生能源项目
图 1. 卢旺达的电力市场 14 图 2. 应用租赁定义时要考虑的关键因素 47 图 3. 可辨认资产的确定 48 图 4. 容量份额 50 图 5. 实质性供应商替代权 53 图 6. 主导使用权 64 图 7. 决策权 66 图 8. 如何和为何目的做出决策 71 图 9. 资产负债表和损益租赁组成部分 73 图 10. 租赁负债组成部分 (a) 74 图 11. 租赁中隐含的利率 (c) 80 图 12. 使用权资产的组成部分 82 图 13. 租赁负债重新计量 (b) 84 图 14. 租赁负债账面金额的变动 (a) 86 图 15. 短期和低价值租赁 89 图16. 租赁期限的确定 99 图 17. 可执行期限 100 图 18. 罚款和终止权对确定的影响
AI采用和工作场所培训
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
呼吁有关自动化自动化科学和工程专刊的论文IEEE交易，以优化自动化 - 以纪念
呼吁关于自动化自动化自动化科学和工程专刊的论文IEEE交易，以优化自动化 - 为了纪念Peter B. LuH优化决策的优化在自动化方面普遍存在。可以在运输中实时路由，在多能微网格中进行安排，自动驾驶中的路径查找以及供应需求在即时分布中匹配。仅举几例。这些优化和决策问题可以用数学形式为线性和非线性编程，马尔可夫决策过程以及变体。过去十年见证了机器学习如何在解决这些问题方面的理论和实践方面发展。目的是回顾该领域的最先进的现状，即在自动化中进行优化的机器学习以及讨论未来的研究方向。Peter B. Luh教授（1950-2022）是自动化领域的开创性数字，并在解决制造和电力系统中的优化问题方面是一个开创性的人物。他共同创立了IEEE T-ASE，并担任其首个主编。在他的整个职业生涯中，卢教授是该领域的活跃研究员和发起人。他于2022年去世时，他的最后一项举措是共同开发有关自动化机器学习的临时。在这项研究中，Luh教授致力于开发强大的算法，这些算法将机器学习和优化与电源系统和制造系统的应用相结合。解决这些优化问题的进步具有丰富的应用潜力。本期特刊是向卢教授致敬，他认识到他对自动化领域的重要贡献以及他在推进机器学习领域以优化自动化领域的远见领导。通过这个特刊，我们旨在尊重卢教授的遗产，并致力于推进这一领域。我们邀请了正在为该领域做出重大贡献的研究人员和从业人员的贡献，并分享了卢教授对自动化的机器学习愿景。本期特刊的潜在贡献者包括理论，方法，算法和机器学习应用以优化自动化的研究人员。特别是，将研究和讨论数学公式，例如线性和非线性编程，马尔可夫决策过程以及基于仿真的优化。具体来说，我们欢迎介绍自动化优化问题的某些结构性特性，以实现大规模问题的快速解决方案，并提供绩效保证。除了对相当一般的理论和方法的贡献外，本期特刊还将欢迎在制造，物流，运输，建筑物和电力系统等各种应用领域的作品。本期特刊旨在总结艺术的状态，讨论有希望的研究方向，并进一步促进机器学习研究以进行自动化的优化。重要的是要展示成功的故事，并在不同系统的一般理论和方法中分享进步。这个特刊既具有实际利益和理论利益。各种不同自动化系统中优化问题之间的关键连接位于共享的数学优化公式中，例如线性和非线性编程以及马尔可夫决策过程。通过本期特刊，我们希望在研究机器学习以优化自动化的研究人员和从业人员中促进合作和交流。我们还旨在提供一个平台，以突出案例研究和机器学习的创新应用，以在不同领域进行优化，从而鼓励在这个令人兴奋的领域进行进一步的研发。