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国防部环境管理简介...
环境在国防中的作用是复杂的。国防组织越来越多地受到国家和国际法律法规的约束，以保护和保存自然资源，并以对环境负责的方式行事。必须记住，国防组织的作用是保护英国国内外的安全、独立和利益，因此国防部和军事人员要考虑许多方面，以确保有能力保护国家和全球安全以及联盟利益，环境保护只是其中之一。环境问题通常是事后处理，在造成损害并付出巨大代价之后。通过将环境考虑作为文化和总体管理战略的一部分，它将有助于实现有效的环境管理，而不会让人觉得有额外的负担。环境管理不必过度限制军队，使监管合规成为压倒一切的负担；它应该被更好地视为一个省钱的机会，将其释放出来，重新分配给运营活动。例如，保护培训区域的土地质量将确保未来培训机会的可用性，并带来经济效益，如降低能源成本和清理、处置或诉讼成本，并改善公共关系。环境问题管理贯穿于专业人士的整个生命周期
集成的光子学和电光设备
David Barton Northwestern University，材料科学与工程系dbarton@northwestern.edu摘要薄薄膜锂尼贝特在绝缘子上（TFLN）是一个有前途的经典和量子光子学的平台，因为它具有内在的宽敞的电 - 功能效果，宽阔的透明度窗口，宽阔的透明度窗口和宽面额的可用性。该平台中驾驶电场和折射率之间的直接连接使光场和电场之间的相互作用有了新的相互作用。本演示文稿将主要关注我使用此平台的博士后工作的工作，以创建集成的光子设备到新的和无与伦比的功能。首先，我将在该平台中描述一些设备示例，以利用强大的电彩调制功能，包括飞秒脉冲的产生，高功率和窄线宽激光器以及微波量量子传感器。接下来，我将重点介绍我们在西北部正在从事的一些工作，以了解该材料系统困扰的低频漂移和稳定性问题的材料起源。最后，我们将提出一些未来的工作，以开发新的集成光子材料和设备，以克服尼贝特锂在绝缘子上的局限性。一起，这项工作开发了更好的结构 - 处理 - 良好的设备的绩效指标，同时激发了综合光子学的新材料开发以突出性能和效率的限制。
研究文章通过负面和正面激励来调节人工智能发展
人工智能 (AI) 领域正处于一个被寄予厚望的时期，这在研究、商业和政策方面引发了一定程度的焦虑。人工智能竞赛的叙事进一步加剧了这种焦虑，让人们相信他们可能会错失良机。无论是否真实，相信这种叙事可能是有害的，因为一些利益相关者会觉得有必要在安全预防措施上偷工减料，或者为了“获胜”而忽视社会后果。从一个描述获胜者比其他人获得显著利益的广泛技术竞赛（如人工智能进步、专利竞赛、制药技术）的基线模型开始，我们在此研究积极（奖励）和消极（惩罚）激励措施如何对结果产生有益影响。我们发现，在某些情况下，惩罚要么能够降低不安全参与者的发展速度，要么能够通过过度监管来减少创新。或者，我们表明，在几种情况下，奖励那些遵守安全措施的人可能会提高发展速度，同时确保安全的选择。此外，在后一种制度下，奖励不会像惩罚那样受到过度监管问题的影响。总体而言，我们的研究结果为在平稳和突然的技术转变背景下最适合提高安全合规性的监管行动的性质和种类提供了宝贵的见解。
3D 技术革命
案例研究和使用 3D 技术的模拟。 o 通过提供课后计划、夏令营和课外活动，包括 3D 展览、挑战博览会和竞赛，扩大学生使用 3D 技术进行创造性思维和创新的机会。 o 开展全面的宣传活动，提高人们对 3D 革命的重要性、其对经济和就业市场的影响、拥有 3D 设备和软件的创客空间的可用性以及为学生使用 3D 技术做好准备的学术课程和教育途径的认识。该活动应包括社区、教育和商业领袖峰会，展示马里兰州企业和研究机构使用的 3D 技术。 结论 十年前，我们会觉得有一天我们能“打印”人体器官，或者我们的孩子能在小学学习复杂的计算机辅助设计程序是一件非常奇妙的事情。然而今天，我们生活在一个这正在迅速成为常态的世界。我们肩负着重大责任，拥有绝佳的机会来为我们的劳动力做好今天和明天的工作准备。我们必须奠定基础，建立更好、更灵活的产业和教育关系，在大巴尔的摩地区打造世界一流的创新中心。
插入一个：单发稳健的视觉力伺服彩将用于新的对象插入6-DOF跟踪 /作者= Chang，Haonan; Boularias，Abdeslam； Jain，siddarth /creationdate = 2024年10月4日 /主题=计算机视觉，机器人技术< /div>
自主机器人组装的摘要最新进步已显示出令人鼓舞的结果，尤其是在应对精确插入挑战方面。但是，在不同的对象类别和任务之间实现适应性通常需要一个学习阶段，需要昂贵的现实世界数据收集。先前的研究通常假定插入的对象对机器人的末端效果的刚性附着，或者依赖于结构环境中的精确校准。我们提出了一种单发方法，用于高精度接触富含的操作装配任务，从而使机器人仅使用单个演示图像从随机呈现的方向上执行新对象的插入。我们的方法结合了一个混合框架，该框架将基于6-DOF视觉跟踪的迭代控制和阻抗控制融合在一起，从而通过实时视觉反馈促进高精度任务。重要的是，我们的方法不需要预先训练，并且证明了对摄像头姿势校准误差和物体内部姿势的干扰产生的不确定性的弹性。我们通过在现实世界中的广泛实验进行了拟议框架的效果，涵盖了各种高度精确的组装任务。
密歇根州神经病筛查仪器（MNSI）
目的：神经病是2型糖尿病患者可能发生的并发症之一，约21.3％至34.5％。未经治疗的神经病会导致糖尿病足溃疡，从而导致截肢。这可以通过使用神经病筛查仪器进行早期检测来预防。这项研究旨在通过使用密歇根州神经病筛查仪器（MNSI）早期检查2型糖尿病患者来鉴定神经病症状。方法：在本研究中进行了调查的描述性研究。使用目的抽样技术选择了一百个患有2型糖尿病的受访者。结果：结果表明，在100名患者中，有感觉神经病的临床症状，例如脚底疼痛和敏感性疾病。此外，自主神经病是腿部肌肉中抽筋的形式。神经病的水平表明，有100名患者，有59名神经病风险较低的受访者，40名受访者患有中度风险和1名受访者，有严重风险。结论：糖尿病患者主要是2型，具有各种神经病症状，例如神经功能受损：麻木，燃烧和超敏反应，这会导致糖尿病足性溃疡。因此，早期发现神经病预防是必不可少的。关键字：2型糖尿病，周围神经病，临床特征，密歇根州神经病筛查仪器
关系创伤与右脑发育 | Yellowbrick
精神分析是一门研究潜意识过程的科学，近来经历了重大变革。自体心理学源自海因茨·科胡特 (Heinz Kohut) 的工作，它或许是对弗洛伊德理论最重要的修正，因为它将其基本核心概念从内心潜意识转变为关系潜意识，从认知自我转变为情绪处理自我。由于对意识觉知之下的基本、快速、基于身体的情感过程有着共同的兴趣，精神分析和神经科学之间正在展开富有成效的对话。在这里，我将这种跨学科视角应用于更深入地理解自体心理学核心的无意识大脑/心灵/身体机制。我提出了一种关于自我发展和结构化的神经精神分析概念，重点关注婴儿时期情绪处理右脑在经验基础上的成熟。然后，我阐述了一个跨学科的依恋创伤和病理性分离模型，这是一种早期形成的防御机制，可以抵御压倒性情感，这是自我精神病理学的一个主要特征。最后，我谈到了一些关于心理治疗改变过程机制的想法，并指出自我心理学本质上是一种关于右脑独特功能的心理学，精神分析和神经科学之间的和解即将到来。
康复对偏南和视觉空间的康复，包括阿杜普特（Adapte）
抽象的视觉场损失和视觉空间忽视是大脑中风的经常后果。他们在许多日常活动中经常对独立性产生强大的影响。旨在减少这些残疾的康复非常重要，并且已经提出了几种技术来促进受损的视觉场的意识，补偿或恢复。我们在这里描述了使用适应性拳击疗法的康复干预措施，该疗法是针对特定病例量身定制的多学科干预措施的一部分。一名58岁的男子，有左同源性偏侧（HH）和温和的视觉空间偏爱，参加了右颞叶乳中风后六个月参加了36次拳击疗法。反复刺激了他的盲人和被忽视的半场，并通过拳击运动进行了训练，以改善他的健康半部的使用来补偿他的陈述。患者在培训开始之前显示出稳定的HH。经过六个月的拳击疗法，他报告了对视觉环境的认识提高了。至关重要的是，他的HH进化为左上的四局局部，并且对左侧刺激的空间关注得到了改善。几种认知功能，他的情绪也显示出改善。我们得出的结论是，拳击疗法有可能改善视觉场损失的个别患者的视觉空间障碍的补偿。
粪便钙染色素升高与肠道微生物营养不良，血清标记改变和老年人的临床结局有关
粪便钙染色素是炎症性肠病（IBD）中肠道炎症的既定标志。粪便钙染色素水平升高以及肠道微生物营养不良。然而，与老年人相关的系统性和多词与粪便钙蛋白钙质升高有关的变化尚不清楚。这项研究全面研究了粪便钙染色素水平，肠道微生物组组成，血清炎症和靶向代谢组学标志物，以及大量老年人同类的相关生活方式和医学数据（n = 735;平均年龄±SD：68.7±6.3）。低（0–50 µg/g; n = 602），中度（> 50–100 µg/g; n = 64）和高（> 100 µg/g; n = 62）粪钙钙蛋白钙蛋白钙钙蛋白钙钙蛋白棒彩（N = 62）组。在高钙甲染素组中，几个促炎性肠道微生物属显着增加，短链脂肪酸产生属的属。在高粪便钙蛋白酶基组中，血清中的IL-17C，CCL19和毒性代谢产物硫酸硫酸盐含量增加。这些变化是由肠道菌群部分介导的。此外，高钙染色素组显示出心脏病和肥胖症患病率更高，疾病患病率更高。我们的发现有助于理解粪便钙染色素作为肠道营养不良的标志及其在老年人中的更广泛的系统性和临床意义。
采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。