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用于先进锂电池的碳氮化物基材料——...
持续增长的可持续能源需求和严重的环境危机推动了世界各地各种先进能源技术的发展，目的是高效利用和储存可再生能源[1,2]。高能量密度和经济的充电电池是这些先进能源技术的关键组成部分[3–5]。锂离子电池基于锂离子 (Li-ion) 插层化学原理，在商用便携式电子设备和电动汽车领域取得了巨大成功[6]。然而，电极材料容量有限、成本高，阻碍了传统锂离子电池在大型新兴领域的渗透。因此，开发具有更高能量密度和更低成本的电化学储能装置变得越来越重要[7–9]。锂硫 (Li-S) 电池因其高能量密度和低成本而被认为是继锂离子电池之后最有前途的储能系统之一[10]。通常，Li-S 电池由元素硫（S 8 ）正极和锂负极组成，如图 1 a 所示。基于 S 8 和锂金属之间的多电子转换机制（S 8 + 16Li ↔ 8Li 2 S）[11,12]，Li-S 电池的理论比容量高达 1675 mAh g-1，比能量高达 2,600 Wh kg-1，是锂离子电池的 2-5 倍[13]。Li-S 电池广为接受的反应机理如图 1 c 所示。在放电过程中，固体 S8 首先在约 2.35 V 的第一个放电平台期还原为可溶性多硫化锂（LiPS，通常表示为 Li2Sn，2<n≤8），然后在约 2.1 V 的第二个放电平台期继续还原为固体硫化锂（Li2S）。由于
从二元 - 键入角度来看量子橡皮擦-IQSE
引入了波颗粒二元性的概念，de Broglie提出了1923年最令人困惑的量子物理学概念之一[1]。后来，Bohr [2]将此违反直觉特征推广为互补原理。根据互补原则，量子对象具有相同真实但相互排斥的物理特性[2]。为了说明，考虑到干涉仪的设置，量子系统中包含的所有信息均由系统的波和粒度范围捕获。但是，测量其中一种特性禁止观察到另一个特性[2]。可以通过检查受干涉仪的单个光子来理解此设置。在这样的学科中，光的粒子性质是由我们对光子路径的知识所捕获的[3，4]。相比之下，光的波性质取决于屏幕上干涉模式的可见性[3，4]。互补原则的概念自从引入以来一直是激烈辩论的主题[3，5]；然而，直到1979年，它才被数学量化，当时Wootters和Zurek定量制定了量子系统的波和粒子特征[6]。此量化后来表示为显式不等式p 2 + v 2⩽1[7]，其中p代表量子粒子的路径信息（先前的路径可预测性），V代表了干扰模式，可见性，解决了光的波动行为[8-12]。从那时起，对量子二元性的各个方面都有很大的兴趣[13-18]。考虑到年轻的双缝实验中的波颗粒二元性，Scully和Drühl意识到了一个深刻的新颖特征，可以通过删除删除哪个路径信息来恢复干扰模式[19]；
医疗政策 - 替代物理治疗方式-实验性/研究性
实验/研究 描述/背景 物理治疗 (PT) 使用特定的活动或方法来治疗功能丧失时的残疾；这些方式由既定的物理治疗/职业治疗 (OT) CPT 代码表示。本政策不涉及既定的 PT/OT 治疗方式。 定义 通常，物理治疗是通过使用治疗性锻炼和应用旨在恢复或促进正常功能或发育的方式治疗身体功能障碍或损伤。物理治疗方式是产生特定治疗反应的物理剂。最常用的物理方式包括热、冷、声音、电、机械力和光。这些方式用于增强物理治疗计划，帮助个人恢复正常的功能活动能力。然而，在 PT/OT 领域还有其他疗法和计划被认为是既定护理程序的替代方案，这些替代方案将在下文讨论。 交互式节拍器程序 交互式节拍器 (IM) 程序旨在提高处理速度、注意力以及协调性。受训者戴上耳机，听到固定、重复的参考节拍；他们按压手或脚传感器，试图匹配节拍，同时接收视觉和听觉反馈。IM 计划已被推广为治疗患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的儿童和其他有特殊需要的儿童，以提高注意力、专注力和协调能力。它还被推广用于提高运动成绩、评估和提高正常儿童的学业成绩，以及提高儿童在艺术方面的表现（例如舞蹈、音乐、戏剧、创意艺术）。此外，IM 计划还
人工智能推断的健康信息
人工智能 (AI) 可以从人们的行为中推断出健康数据，即使他们的行为与健康没有明显的联系。人工智能可以监控一个人的位置以追踪传染病的传播，仔细检查零售购买记录以识别孕妇顾客，并分析社交媒体以预测谁可能自杀。这些壮举之所以成为可能，是因为在现代社会中，人们不断与支持互联网的软件和设备互动。智能手机、可穿戴设备和在线平台监控人们的行为并产生数字痕迹，即他们行为的电子残留物。原始形式的数字痕迹可能不是很有趣或有用；一个人的位置、零售购买记录和互联网浏览习惯是相对平凡的数据点。然而，人工智能可以通过将数字痕迹转化为更有用的东西——新兴医疗数据 (EMD) 来提高数字痕迹的价值。EMD 是人工智能从原本微不足道的数字痕迹中推断出的健康信息。本文介绍了基于 EMD 的分析如何越来越多地被推广为解决公共卫生危机（例如 COVID-19 大流行、枪支暴力和阿片类药物危机）的解决方案。然而，几乎没有证据表明基于 EMD 的分析有效。更糟糕的是，它可能会造成重大伤害，而当前的隐私和数据保护法存在漏洞，允许公共和私人实体在未经人们知情或同意的情况下开采 EMD。在描述了 EMD 挖掘和分析的风险和好处之后，本文提出了六种不同的概念化这些实践的方法。最后提出了有效监管的初步建议。潜在的选择包括禁止或限制
蒸发冷却器用水
亚利桑那州人传统上认为蒸发冷却是夏季保持凉爽的好方法。在家用空调出现之前，它是唯一可以让室内在炎热、干燥的沙漠夏季保持宜居的机械手段。除了夏季“季风”季节的几周外，蒸发冷却器运行良好，因为夏季“季风”季节湿度会升高，从而降低冷却器效率。这些冷却系统在能源使用方面很经济。在过去二十年的能源危机中，蒸发冷却器的使用被推广为控制家庭水电费的一种手段。然而，很少有人考虑冷却器水的消耗。随着亚利桑那州人口的快速增长、气温升高以及水源有限，蒸发冷却器的用水量不能再被忽视。以节约用水作为《地下水管理法》的基石，亚利桑那大学干旱土地研究办公室的研究人员在 20 世纪 80 年代中期开发了“W 指数”或住宅用水效率指数。该指数被提议作为一种评估住宅节水情况的手段和一种激励节水实践的管理工具。1 研究人员指出，对于家庭制冷，没有蒸发冷却器的指数评级最高，替代方法是空调，虽然耗能更多，但几乎不消耗现场水。2 这一建议与公用事业公司、工业和教育机构支持的所有节能做法背道而驰，导致消费者产生混淆和混乱的信息。在亚利桑那州除少数城镇外，所有城镇都有必要在夏季使用某种室内降温方式。消费者已经了解到，空调为家庭降温所消耗的电量是蒸发冷却的三到五倍。他们知道他们的水电费在未来几年上涨了多少。
以亚麻及其杂交种为例的航空结构生物复合材料
本研究的首要目标是探讨天然纤维复合材料在航空结构中的应用潜力，尤其是直升机结构。将使用亚麻纤维复合材料作为环氧预浸料的各种实证研究来实现这一目标。进行并评估结构力学分析试验，包括拉伸、弯曲、冲击和碰撞试验。在有限元法框架内进一步开发和应用现有材料模型，研究超轻型直升机的尾翼和机舱门在高度生物基混合设计中的机械性能。元素、子组件和组件级别的迭代验证支持零件的混合和开发。拉伸试验表明，亚麻纤维复合材料的应力-应变行为呈非线性，被描述为双线性。这一发现以失效准则的形式纳入设计中。此外，将织物编织的结构机械性能与连续单向纤维复合材料进行了比较。编织亚麻复合材料的机械性能低于预期，单向增强层压板的应用被认为是更好的选择。对最终制造的部件也进行了实证分析，同时验证了它们的模拟和派生的材料模型。其他研究涉及亚麻纤维复合材料的吸湿性，以及对无损检测方法的适用性。亚麻广为宣传的优越的阻尼性能也可以得到验证。关于使用天然纤维复合材料的动机，通过比较生产和报废时所体现的能量与使用寿命内与质量相关的排放，评估了设计部件的生态效率。可以看出，节省原材料生产可以弥补小幅额外的质量损失，并且仍然可以带来整体有益的生态效率。总之，与传统纤维复合材料相比，分析了亚麻纤维复合材料的几种特性。研究结果和确定的趋势为进一步详细调查研究和为航空及相关行业的应用提出建议提供了基础。
PACE 计划手册 - 精益与绿色密歇根
密歇根州 PACE 法规 ( 附录 A ) 授权地方政府部门采用物业评估清洁能源计划并创建区域，使商业地产所有者能够为可再生能源系统、能源效率改进、水资源利用改进和环境危害项目提供资金。该法规鼓励私营部门贷方为这些项目提供融资，并允许地方司法管辖区通过对商业地产进行自愿特别评估来激励投资，以确保贷款。PACE 法规为如何建立计划制定了明确的指导方针，并特别允许市政当局与任何其他地方政府部门或第三方联合实施 PACE。精益与绿色密歇根 (LAGM) 很自豪能与密歇根州各地的地方政府部门合作，创建一个易于实施的 PACE 示范计划，并将它们与 LAGM 为私人贷方和当地承包商开发的不断增长的开放市场联系起来。LAGM 将 PACE 推广为经济发展工具箱中的有用工具。加入 LAGM PACE 区无需任何费用，该区代表参与管辖区成员管理该计划。业主通常无需预付任何费用即可为符合 PACE 条件的改进项目融资，并在完成后产生正现金流。PACE 贷款期限可延长至改进项目的使用寿命，通常为 20-25 年。这可提高企业盈利能力和物业价值，并提高房地产资产的可持续性。LAGM 定期与新的地方政府合作伙伴合作，快速有效地将 PACE 的经济发展、财务和环境效益带给商业地产所有者。密歇根州任何地方政府单位均可选择加入 Lean & Green Michigan PACE 计划。请联系 LAGM，邮箱：info@leanandgreenmi.com。
土壤有机碳及相关特性在保护农业和马拉维北部的传统领域
保护农业（CA）被广泛推广为基于农业生态学的土壤保护方法。几项研究集中在撒哈拉以南非洲的CA对农作物产量和土壤水分动态的影响上，对CA对土壤有机碳（SOC）和相关分数的影响的关注有限。我们收集了马拉维以北的Mzimba区的30个配对农场的代表性土壤样品，以确定耕作和土壤深度对土壤物理化学特性，总SOC和有机碳分数的影响。未受干扰的土壤核心进行批量密度测量。使用土壤分馏方法确定不同的SOC池，而土壤物理化学分析是使用障碍土壤样品的标准实验室方法进行的。土壤有机碳含量的范围为CA图的0.4-1.8％。这显着大于在常规耕种图下测得的0.4-1.5％的SOC含量。耕作类型和土壤深度对SOC具有显着的相互作用。例如，在0-10 cm的深度与CA图下的10-30 cm相比，在0-10 cm的深度下测量了较大的SOC含量。土壤深度对大多数土壤特性具有显着影响。示例包括重颗粒有机物 - 碳（POM-C）馏分，矿物相关有机物 - 碳（MAOM-C），MAOM级分的氮和氮中的氮。在0-10 cm的土壤深度中，它们比10-30 cm的土壤深度大。但是，相比之下，耕作类型仅对较重的POM-C和MAOM-C级分有显着影响，而POM-C和MAOM-C级分比CA的大于常规耕地。保护农业显示出改善SOC及其相关分数的能力，这是针对理解土地管理对碳存储的影响的发现。
比较参数化和自由敏感的诉讼 -
分子在强或超长的光耦合下构成了一种有趣的途径，以改变化学结构，性质和反应性。对此类系统的严格理论处理需要在相同的量子机械基础上处理物质和光子自由度。在分子电子强或超长耦合到一个或几个分子的状态下，希望使用量子量子化学的工具来处理分子电子度自由度，从而产生一种方法，该方法被称为Ab Initio量子量子量子量动力量动力（AI-QED），在该量子量子量子量子（AI-QED）中，该方法是光子的自由度。在这封信中，我们分析了AI-AQED的两种互补方法：（1）参数化的CQED（PQED），这是一种两步的方法，其中使用现有的电子结构理论计算了自由度，从而实现了严格的AI-QED Hamiltonians在许多基础上的构建，以多种电子方式来构建（2）cqsent efersonics selfsissics cqQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQESENT cq QQQQQQQQESEND cq QQQQQQESENT SERVENSINS（2）CQQQQQQQQQQQQESENT（2）CQQQQQQQQQQESENT（2）结构方法被推广为包括电子自由度和光子自由度之间的耦合。尽管这些方法在它们的确切限制上是等效的，但我们确定了在PQED方法中出现的两体偶极子自动能源运算符的投影与SCQED方法中的确切对应物之间的差异。我们提供了一个理论上的论点，即这种差异仅在完整的轨道基础和完整的多电子基础的限制下解决。我们提出的数值结果突出了这种差异及其在简单分子系统中的分辨率，在那里可以同时接近这两个完整的基础限制。此外，我们检查并比较了将每种方法融合到完整轨道和多电子基础所需的计算成本的实际问题。
在幼儿园分配制度中解决挪威国家人工智能战略的伦理原则
属性来分配优先级。这些标准的子集为某些儿童提供了特殊的分配优先级。虽然我们知道某些属性有助于提高儿童的优先级，但确切地说哪些属性的权重最大，以及它们如何组合并不一定会公开。一方面，自动化幼儿园分配问题具有降低成本、节省时间的优势，并且可以提高流程的准确性和透明度。另一方面，算法不能像训练有素的专业人员那样融入直觉和常识。为了成功和有效地实现匹配自动化，自动算法方法和人工智能系统必须足够透明和可解释。挪威国家人工智能战略 (NNSAI) 最近起草的道德原则解决了对人工智能系统的此类要求。总之，成功的分配自动化需要满足以下标准：a) 系统需要自动将儿童分配到幼儿园，尽量减少人为干预；b) 系统需要进行上述分配并遵循现有的国家和地方政策，这些政策在实施时被认为是合乎道德和公平的； c) 系统需要遵守 NNSAI 道德原则。幼儿园名额分配是一个最常见的双边匹配问题。这类问题是 David Gale 和 Lloyd Shapley 于 1962 年提出的原始稳定婚姻问题的衍生问题。由于这是一种广为接受的标准方法 [2, 1, 3]，我们使用 Gale-Shapley 算法 [9] 实现了幼儿园分配系统。我们的实施建立在有关目前如何进行幼儿园分配的可用信息之上，并尊重适用于卑尔根市的大多数立法和政策。我们实施的目标不是评估 Gale-Shapley 算法在幼儿园分配方面的表现。这是一个经过充分测试的标准算法。我们构建了一个足够详细的原型，使我们能够测试 NNSAI 原则在匹配类型问题中是否可行。我们的贡献是对 NNSAI 的道德原则进行评估，以了解一个具体的人工智能系统示例。