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使用激光粉末床融合将数据编码为金属合金
超越了具有复杂几何形状的零件的近网形制造，添加剂制造（AM）使得可以制造具有独特的特定地点微观结构的材料。此功能是AM独有的，并且可以使以前无法实现的构建材料的设计。在这里，我们利用此策略将数据用微结构作为存储信息的介质将数据编码为金属零件。我们使用一种新型的激光扫描技术来控制激光粉末床融合过程中的局部固化条件，并将线性条形码和快速响应（QR）代码嵌入不锈钢316 L.使用不同晶体学纹理的块。数据可以通过对局部微观结构敏感的分析技术来检索数据。作为演示，我们通过使用称为方向反射显微镜的技术从其蚀刻表面测量光光的散射来解码条形码。所产生的纹理图可以通过传统的条形码扫描仪可读，例如手机上的纹理图。嵌入数据的能力在执法，生物医学和运输等领域具有巨大的潜力，在执法，生物医学和运输中，永久耐损害的跟踪至关重要。
WC-17CO CERMET零件的可行性，激光粉床融合
cermet是由陶瓷加固和金属基质组成的复合材料。激光粉床融合（L-PBF）是一种添加剂制造（AM）技术。目前的论文介绍了使用WC-17CO粉末L-PBF对CERMET零件的可行性研究。结果表明，L-PBF过程的参数优化允许生产实心WC-17CO部分。结构分析显示出明显的孔隙率（1.41％）和较小的样品中存在小规模的裂纹。通过髋关节（热等位压）进行后处理，显着改善了制造零件的结构。孔隙率变得非常低（0.01％），XRD相分析显示易碎的W 2 C相位。磨料磨损和硬度测试表明，加上制造零件的性能与粉末烧结产生的参考零件相当。该研究成功证明了制造耐磨损的Cermet零件的可能性
激光粉末床熔合过程中增强陶瓷的分散
激光粉末床熔合中的功能分级材料成分有可能制造具有定制性能的复杂组件。实现这一目标的挑战在于，当前的激光粉末床熔合机技术仅设计用于处理粉末状原料。本研究介绍了一种用于激光粉末床熔合的多原料材料打印方法。利用胶体雾化，在激光粉末床熔合过程中，碳化钨纳米颗粒成功沉积在 316L 不锈钢粉末床上。通过这种方式，在惰性处理室气氛下，一定量的碳化钨纳米颗粒均匀分散在粉末床上。结果，用这种方法打印的样品强度有所增加。同样，胶体介质在产生的微观结构中也起着重要作用。它导致形成一致稳定的熔池和坚固的晶体结构。给出了成功分散大量纳米颗粒的建议。此外，还介绍并讨论了材料雾化在激光粉末床熔合中的应用前景。
使用TERAFLOWSDN控制器进行分解的光网络测试床
mihail balanici（1），Behnam伊斯兰教（1），穆罕默德·雷汉·拉扎（Muhammad Rehan Raza）（1），Pooyan Safari（1），Aydin Jafari（1），Vignesh Karunakaran，Vignesh Karunakaran（2），Achim Autenrieth（Achim Autenrieth（2）对于电信，Heinrich-Hertz-institut（HHI），Einsteinufer 37，10587柏林，德国，德国，电子邮件：mihail.balanici@hhi.fraunhofer.de（2）自主光学链路容量的用例调整在部分分散的测试床中。我们的提案采用了最先进的流量预报员来提供容量提供，并且在不中断端到端服务的情况下（重新）配置了（重新）配置光网络元素。
基于对脑和神经功能的理解的应用技术（BrainTech）
✓ 2016年由Thomas Oxley博士创立 ✓ 利用置入脑血管的“Stentrode”支架式电极促进BMI开发 ✓ 无需开颅，可通过静脉导管安装 ✓ 2019年开始临床试验，在植入后12个月内评估安全性和可行性（2023年公布） ✓ 在Neuralink之前领先临床试验 ✓ 目前正在为大规模临床试验做准备
利用基因组编辑技术进行人类受精胚胎的临床应用等。
二、具体讨论要点 针对细胞内的核酸来控制碱基序列突变和基因表达的基因修饰技术传统上在临床上用作针对体细胞的基因治疗，被称为基因转移或基因重组技术。使用病毒载体或质粒将目的基因导入细胞，在染色体内或染色体外进行表达。但是，特别是具有整合到染色体中的功能的载体，由于整合到碱基序列中是随机的，因此可能会发生不希望的基因突变和基因表达，例如，由于整合到致癌基因附近，可能会发生恶性肿瘤，这被称为严重的不良事件。迄今为止，各国已开展的2918个体细胞基因治疗临床试验中，有3个方案报告了恶性肿瘤的发生3，这对体细胞基因治疗相关的基因重组技术来说是一个科学挑战。
新城镇和灰带：健康的场所营造还是仅仅是住房数量？
工党承诺通过新城和“灰带”启动住房供应，这是对住房和负担能力问题以及过去几十年重大经济危机的重要回应。然而，如果没有质量保证和战略激励，这种方法就有可能成为一种“不惜一切代价追求数量”的做法。对住房供应的关注必须转变为对场所营造的关注。不健康的场所会增加疾病负担，增加中长期医疗成本，并降低生产力。它们还可能使我们更容易受到 Covid 等冲击（由于潜在的健康状况）和地球健康状况恶化的影响。实现质量和数量是可能的，但好的例子很少。政府需要将健康放在首位，才能有一个良好的开端。阅读我们关于健康对政策制定者意义的解释。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。