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从室内设计角度看 3D 打印技术
使用 3D 打印建造房屋是可行的，尽管它存在一些问题。这是一项成本高昂的技术，小型建筑商不容易采用。在结构建造中使用混凝土等材料会阻碍设计允许的强度和弹性。将 3D 打印应用于大型房屋建设也不容易。在这种情况下，人们仍然不知道建造 3D 打印房屋的明确协议，人们仍然对其安全标准心存疑虑。该技术还需要人力操作，并且非常耗电。在经济适用房采用 3D 打印之前，必须解决以下问题：
从部门角度看共享经济...
研究背景：共享经济在过去十年中经历了显著增长。这一现象带来了一种新的服务和商品消费方式。尽管人们已经广泛研究了共享经济的好处，但对其对各个行业的影响的理解却有限。目的：本研究探讨了共享经济模式的潜力及其在不同经济部门的应用。它力求了解每个部门的动态，并从部门角度全面了解共享经济的格局。研究方法：本研究采用专家调查方法。采访了 12 位在不同经济部门拥有四年以上经验和重大影响力的专家。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
从荷兰角度看生物农药的监管
– 在荷兰至少有一种新用途 – 所有活性物质至少属于以下类别之一：• 低风险物质（包括基于 COM 清单 2018 的初步 LR）• 活微生物• 信息素• 其他非化学 PPP，不包括具有广谱毒性的 PPP（例如，可能包括 dsRNA、肽和无毒植物提取物或其他无毒生物物质）• 注意：区域应用的摄入量限制（仍然）有效
从单一角度理解金属配合物的自旋……
与总体自旋行为相比，单分子自旋行为可以在基本构件水平上被准确理解、控制和应用。单分子电子自旋和核自旋在监测和控制方面的潜力为分子自旋器件的发展带来了希望，这些器件通过将单个分子连接在两个电极之间而制成。金属配合物因其优越的磁性而广受赞誉，被广泛用于探索自旋效应的器件中。此外，具有高信噪比、时间分辨率和可靠性的单分子电学技术有助于理解自旋特性。本综述重点介绍了含有金属配合物的器件，特别是单分子磁体，并系统地介绍了该领域在单分子水平上的实验和理论发展现状，包括电子和核自旋的基本概念及其基本自旋效应。然后，介绍了几种在单分子水平上调控金属配合物自旋特性的实验方法，以及相应的内在机制。简要讨论了单分子自旋器件的综合应用和面临的巨大挑战，并展望了该领域未来的潜在发展方向。
补充材料：扭曲角度依赖的山谷极化Moir´e激子在Van der Waals超级晶格中
要计算WSE 2层的Moir´e电子结构，我们需要求解未介绍的TMD的K和-K谷（τ= 1和-1）周围的有效连续模型，然后将它们折叠到Moir'e Bz中s3（a），其中蓝色区域代表具有τ= 1的连续模型，红色区域代表带有τ= - 1的连续模型。这两个区域在动量空间中远距离分离，因此两个连续模型在单粒子水平上被解耦]。我们将Bz中的山谷表示为±K，而Moir´e Bz中的山谷为κ和κ'。为简单起见，我们还使用±k表示某处τ=±1的连续模型。为了获得Moir´e潜在参数（v I，φi），（i = V，c），我们使用自旋轨道耦合（SOC）来利用密度功能理论（DFT）软件VASP [6-8]来计算WSE 2 / WSE 2 / WS 2 HETEROBILAYER系统。Moir´e的电势作用在相应的价和配置带的D轨道上，可以解释为Valence带最大值（VBM）的变化，而传导带最小值（CBM）是Moir´e超级突出的位置R的函数。如上所述，可以将这些变化映射到VBM和CBM的变化，并在AA堆叠的WSE 2 / WS 2 BILAYER中具有不同的层间层中位移D，其扭曲角度为零。在此，我们计算了三个高对称堆叠配置的带状结构[5]。基于金属原子和相反层的金属原子和chalcogen原子的比对，将三种构造称为SE / W，AA和W / S。例如，SE / W表示顶层中的SE原子与底层中的W原子对齐。真空距离在平板模型中设置为20°A，并且在不同结构构造中的层间距离是通过
来自重复slab带结构计算的角度分辨光发射光谱的计算方法
在光发射的一步模型中报告了一种用于角度分辨光发射光谱（ARPES）计算的多功能方法。初始状态是使用投影仪调节波（PAW）方法从重复slab计算获得的。arpes最终状态是通过将正能量的重复标记特征状态与满足时间转移的低能量电子衍射边界条件相匹配的。匹配方程的非物理解（不尊重频道保护）被丢弃。该方法应用于石墨烯的表面正常光发射，这是光子能量从阈值到100 eV的函数。将结果与独立执行的多个散射计算进行了比较，并获得了非常良好的一致性，前提是使用从爪子伪载体重建的全电子波来计算光发射矩阵元素。但是，如果直接使用了伪瓦，则通过数量级，σ-和π频带发射之间的相对强度是错误的。石墨烯ARPES强度具有强大的光子能依赖性，包括共振。来自π带的正常发射光谱在31 eV的光子能量下显示了迄今未报告的尖锐共振。共振是由于二维间互间跃迁引起的，并突出了最多的矩阵元素效应的重要性，而不是最终状态平面波近似。
在微波振荡器中诱导高角度动量自旋动力学
如何修复？1）多数投票错误校正：在三个位置进行冗余的存储位，定期检查所有三个位置 - 如果一个人翻转 - 基于多数投票重置三个物理位的组合= 1'逻辑'位
图像胜于雄辩：从因果中介的角度来理解和减轻视觉模型中的偏见
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型（VLMS）可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联，无意中地学习偏见。当前方法，该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化，通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架，该框架结合了因果中介分析，以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中，我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明，图像效果是偏见的主要因素，其影响明显高于文本特征，特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57％和12.63％。值得注意的是，图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实，语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此，在图像编码器中着重于模糊的性别表示，这对模型偏见做出了最大的贡献，在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中，有效地降低了偏见22.03％和9.04％，并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1