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DARPA STTR 第 3 版第 1 次修订的目的是更新第一阶段的
（BAA）提案提交说明第 3 版简介 DARPA 的使命是对突破性科学技术进行战略性早期投资，这些技术将对我们的国家安全产生长期积极影响。作为这项使命的一部分，DARPA 对科学技术进行高风险、高回报的投资，这些投资有可能颠覆当前的理解和/或方法。全球科学和技术的发现速度正在加快，从而产生了新的研究领域，并通过小型企业创新研究 (SBIR) 和小型企业技术转让 (STTR) 计划确定了适合小型企业利用的科学领域。小型企业对于开发支持国家安全的技术至关重要。鼓励提案人考虑向国防部 (DoD) 各部门提议的研究/研发 (R/R&D) 是否也具有私营部门的潜力，无论是用于拟议的应用还是作为其他应用的基础。以下主题重点关注对 DARPA 使命很重要的技术领域，追求属于其技术办公室之一的创新研究概念。有关 DARPA 技术领域和相关研究主题的更多信息，请访问：http://www.darpa.mil/about-us/offices
第 1445 次会议，2022 年 10 月 5 日
1. 内容摘要 近年来，欧洲恐怖威胁的格局发生了变化，原因是伊斯兰国（达伊沙）在伊拉克和叙利亚的领土不断缩小，基地组织和与伊斯兰国有关的团体在中东和撒哈拉以南非洲地区的蔓延以及附属团体的重塑。自 2017 年以来，伊斯兰国（达伊沙）在欧洲发动的成功致命袭击次数一直在下降。然而，受该组织意识形态启发而发动的袭击威胁并没有消失。2020 年 10 月，一名学校老师在巴黎郊区一所学校外被斩首，几天后，法国南部城市尼斯的一座教堂也遭到袭击，2020 年 11 月，维也纳发生了一系列枪击事件，这些都提醒人们，由孤狼发动的煽动性袭击的威胁仍然存在。 2021 年 8 月中旬，塔利班接管了阿富汗，随后 8 月底，伊斯兰国 K 在喀布尔机场发动了致命袭击，这可能会改变这一模式，尽管现在评估其影响还为时过早（欧洲刑警组织，2021 年）。尽管如此，各方仍提出了担忧，并多次公开呼吁确保阿富汗领土不被用来威胁或攻击任何国家、窝藏或训练恐怖分子，或策划或资助恐怖主义行为（联合国安理会，2021 年，欧盟委员会，2021 年）。与此同时，欧洲暴力袭击事件有所增加，造成人员伤亡，这些袭击是由包括白人至上主义在内的暴力极右翼意识形态引发的。以下
JDP 5-00：活动规划（第二版，第 2 次更改）
1.目的 .联合条令出版物 (JDP) 0-01 英国国防条令 (BDD)（第 4 版）描述了危机管理（一项跨政府的努力，通常是跨国和多机构的）以及英国武装部队做出贡献的情况。JDP 01 战役从联合特遣部队指挥官 (JTFC) 的角度处理军事贡献。1 基于最近英国和联盟行动中形成的良好实践，JDP 5-00 战役规划描述了国防危机管理的过程和作战级规划的基础。结合 JDP 2-00 行动理解与情报支持以及 JDP 3-00 战役执行，并以 JDP 01 战役为基础，它为联合行动的开展提供了权威指导。
第 11 次关于格蕾塔活动的综合报告
今年的总报告重点关注了信息和通信技术 (ICT) 对人口贩运的影响。GRETA 监测的国家报告称，ICT 用于招募和控制贩运受害者的情况有所增加。与此同时，关于利用 ICT 进行人口贩运的证据基础仍然有限且不完整，这就是 GRETA 在 2021 年基于发送给公约缔约国、非政府组织和科技公司的调查问卷启动一项研究的原因。总报告中重现了最终报告和建议的摘要。ICT 导致犯罪者运作方式发生结构性变化，这要求各国根据不断变化的环境调整和装备其执法机构和刑事司法系统。技术给调查人口贩运案件带来的挑战包括数据加密、海量数据、技术变革速度以及缺乏技术设备。至于起诉过程中的挑战，最常提到的是从其他国家获取证据，其次是缺乏培训、立法工具不足和私营部门的协助不足。可以得出的结论是，投资人力资本、加强与私营企业的合作以及加强国际合作至关重要。
利用数字创新促进可持续发展的次区域观点
数字创新为亚太地区各国带来了机遇和挑战。虽然粮食安全和气候行动等关键领域的创新技术有助于加速实现可持续发展目标，但各国从这些技术中获益的能力可能因国家和次区域内部及之间的数字鸿沟而受到阻碍，从而加剧了现有的不平等现象。亚洲及太平洋经济社会委员会的五个次区域各有独特的优势和挑战，一些国家被视为许多领域的技术创新领导者，而另一些国家则难以提供负担得起且可靠的互联网连接。在此背景下，区域和次区域层面的合作可以帮助各国应对这些挑战，并增强其最大限度地利用数字创新优势实现可持续发展目标的能力。
成员国 HTA 协调小组（HTACG）第 11 次会议
HTACG 一致通过了会议议程中列出的所有指导文件和模板。这些指导文件随后在第二天举行的利益相关者网络会议（2024 年 11 月 29 日，卫生技术评估利益相关者网络第 4 次会议）之前分发给了 HTA 利益相关者网络成员。指导文件也将在 Europa 门户网站上的委员会 HTA 网站上发布。
IngoFlowEx 试剂盒 100 次测试 | 货号：ED7040
该测试基于测量吞噬 FITC 标记大肠杆菌的细胞的荧光。将肝素化血液样本与荧光大肠杆菌混合，并在 37 °C 下孵育。使用不含大肠杆菌的阴性对照来设置吞噬细胞和非吞噬细胞之间的鉴别边界。通过反复清洗去除未吞噬的细菌。使用台盼蓝（一种不会穿透细胞膜的活体染料）淬灭任何剩余的细胞外或表面结合细菌。裂解红细胞，固定细胞，并用碘化丙啶染色 DNA，以区分有核细胞和细菌碎片或团块。测试中使用的大肠杆菌用人 AB 血浆调理，确保结果不主要取决于测试血液样本的调理活性。
单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。