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使用条带屈服力学模拟裂纹尖端损伤累积导致的疲劳裂纹扩展
Elber 在 70 年代早期发现疲劳裂纹可以在拉伸载荷下闭合，并假设疲劳裂纹扩展 (FCG) 将由 D K eff = K max � K op 控制，其中 K max 和 K op 分别是应力强度因子的最大值和开口值。该假设可以合理化在使用载荷下观察到的许多瞬态效应，但它无法解释许多其他效应，如在高 R = K min / K max 下过载后 FCG 的延迟或停止，当 K min > K op 时；在高度可变的 D K eff 下以恒定速率进行的 FCG；在给定 R 下停止的裂纹可以在较低的 R 下重新启动生长而不改变其 D K eff；或 FCG 在惰性环境中对 R 不敏感。尽管如此，基于 D K eff 思想的带材屈服模型 (SYM) 比基于任何其他原理的替代模型更常用于 FCG 寿命预测。为了验证 SYM 是否确实本质上更好，它们的力学原理用于预测 FCG 速率，这既基于 Elber 的想法，也基于另一种观点，即 FCG 是由于裂纹尖端前方的损伤积累造成的，这不需要 D K eff 假设或任意数据拟合参数。尽管基于相互冲突的原理，但这两种模型都可以很好地再现准恒定 D K 载荷下获得的 FCG 数据，这是一个有点令人惊讶的结果，值得仔细分析。� 2017 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
2020-2030 年战略计划
森林是当今社会面临的诸多挑战的核心 — — 气候变化、水资源枯竭、生物多样性和栖息地丧失等等。作为美国历史最悠久的学术林业项目，耶鲁大学环境学院的森林学院一直在努力维护森林完整性同时满足人类需求，一直处于全球领先地位。耶鲁森林学院成立于 1900 年，主要致力于恢复和保护为建设新国家而被砍伐的北美森林。1908 年，学院建立了第一座研究和示范森林，重点是推进以生态为基础的林业实践。半个世纪后，来自学院的科学家在美国农业部林务局哈伯德布鲁克实验森林中以森林流域为模型，在增进对生态系统过程的理解方面发挥了重要作用。 20 世纪 60、70 和 80 年代，我们教职员工在北美、亚洲和拉丁美洲开展的开创性工作拓展了我们的视野，并强调了与直接依赖树木和森林获得福祉和生计的人们接触和合作的重要性。这段丰富的历史为森林学院提供了独特的条件，使其能够提供所需的知识和领导力，使人们和森林不仅能够共存，而且能够相互丰富。我们希望您会发现这份战略计划摘要是一个鼓舞人心的邀请，欢迎您加入我们的使命。对于林业专业及其各个学科领域以及整个森林学院来说，这是一个激动人心的时刻。挑战很多。但机遇也很多。我们期待运用我们独特的优势，确保世界森林繁荣昌盛，继续为子孙后代服务。
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[Callen]热力学和...
撰写了第一版热力学后的二十五年，我很高兴这本书现在是物理研究文献中最常引用的热力学参考，并且现在引入的后期表述已被广泛接受。尽管如此，有几项考虑促使此新版本和扩展。首先，在60年代和70年代，热力学在关键现象领域急剧急剧。尽管这些进步在很大程度上超出了本书的范围，但我试图至少描述问题的性质，并引入临界指数和缩放函数，这些功能表征了在二阶相过渡时进行治疗功能的非分析行为。此帐户是描述性和简单的。它取代了相对复杂的二阶过渡理论，这些理论是许多学生认为是第一版中最困难的部分。第二，我试图改善本书的教学属性，用于从初中本科到第一年的课程，用于物理学家，工程科学家和化学家。这一目的得到了学生和讲师的大量有用建议。简化了许多解释，并明确解决了许多示例。问题的数量已被淘汰，为许多人提供了部分或完整的答案。第三，已经添加了统计力学原理的简介。所需的一切都是熟悉量子力学预测有限系统中离散能级的事实。在这里保持了第一版的精神；重点是原则的基本简单性和中央逻辑列车，而不是多种应用。为此目的，为了使高级本科生可以访问文本，我避免了量子力学中的明确的非交换性问题。然而，该配方的设计是使更高级的学生在非共同情况下正确解释该理论。
物联网无线网络中人工智能的挑战
物联网 (IoT) 这一术语由 Kevin Ashton 在 [1] 中首次提出，是网络连接向物理设备（如执行器、传感器和移动设备）的扩展，这些设备能够相互交互和通信，并可进行远程控制或监控。物联网被誉为下一次工业革命的推动者，它将改变我们看待、交互和使用周围现有物理系统的方式。它已经对医疗保健、智能家居、制造业、商业、教育和日常生活的许多其他关键领域产生了重大影响。物联网市场正在经历惊人的增长，预计到 2025 年物联网行业将增长 10 倍 [2]。在可预见的未来，智慧城市将以各种形式出现，例如无人机 (UAV)、智能家居、电子健康设备以及日常生活中使用的情境感知增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 应用，底层通信网络必须不断发展以满足其需求。由于服务不断变化、网络流量空前增加以及由于各种物联网设备和服务的融合而导致的安全威胁形势日益复杂，通信网络还必须支持自主操作。所有这些挑战进一步增加了网络操作的复杂性。人工智能 (AI) 及其学科，即机器学习 (ML)，是实现自主和智能运行网络的主要推动力。自从 Hinton 等人的开创性工作以来。[3] 2006 年，随着深度神经网络快速训练方法的出现，人们对神经网络和其他 ML 方法在通信网络中的兴趣重新燃起 [4]。ML 在无线网络中的应用引起了极大的兴趣，并发表了大量研究文章。然而，这并不是人工智能第一次引起研究界的极大关注。在 70 年代和 80 年代，人们对 ML 产生了极大的热情，
临床调试政策
1。简介1.1本政策涉及干预措施的调试，这些干预措施优化临床有效性并代表物有所值。1.2本文件是一系列政策的一部分，该政策（ICB）用于推动其医疗保健调试。每个政策是一个单独的公共文件，但应与套件中的所有其他政策以及附录1.1.3在发布时，根据程序/治疗提供的证据是最新的。2。目的2.1本政策旨在确保整个地区的治疗和程序的共同标准。这旨在减少不同领域中NHS服务访问的变化，并为所有患者提供公平，公平的治疗。3。政策声明3.1 ICB不常规委托单基糖尿病测试。3.2成人和儿童的单基因糖尿病测试通常是由NHS England委托的，只有在满足埃克塞特基因组实验室（国家测试中心）确定的标准时，才能得到NHS England的委托。3.3这些标准一直在不断开发，因此临床医生应定期参考该网站。可以使用以下链接访问标准：https：//www.diabetesgenes.org/tests-for-diabetes-subtypes/guidelines-for-genetic-for-genetic-genetic-testing-in-mody/4。排除4.1无5。理由5.1国家测试计划由埃克塞特基因组学实验室运行，并由NHS England资助。6。1迄今为止，在至少14个不同的基因中发现了突变。5.2由于条件的复杂性质和测试适应症，因此不允许进行计划之外的测试。基础证据6.1年轻人（Mody）的单基因糖尿病是70年代首次使用的术语，它描述了一种可遗传的糖尿病，该糖尿病与通常的糖尿病类型1或2。它通常在25岁之前出现，其存在的遗传基础随后在90年代被认可。2，Mody的患病率估计为所有糖尿病患者的1％至2％。1
脐带血库自体使用
或2002年4月22日的研究，导演généraldelaSanté提到了由自体索血液（脐带或胎盘）提出的CCNE问题，即实质上是出于私人治疗或用于干细胞的研究。这些自体的脐带血库代表了使用绳索而不是骨髓的TEM细胞的医疗进展的某些承诺，因此可以很好地利用干细胞的多能特性用于恢复性疗法。这种自体保存与“同种异体”用途的保存不同，即第三方，作为对所有人都可以使用的网站的匿名捐赠。I.科学数据1）当前状态I - I骨髓移植。自70年代以来，大量患者受益于造血干细胞的骨髓移植物。自体移植物主要涉及成年人，是对某些迹象进行的，在这种情况下，HLA 1键入显然是不必要的。在2000年，IBMTR（国际骨髓移植注册表）报告的移植物中有62.5％http://www.ibmtr.org/newsletter/newsletter/pdf/2002feb.pdf）是自动细胞的移植物，是自动遗传学细胞的移植物，是毛毛的儿童的自动细胞，是95％的成人和80％。使用生长因子刺激来获取它们。在50％的自体移植物中，患者超过50岁，患者20岁以下占该人群的10％。自体移植物和同种异性2移植物的临床指示是不相同的。同种异体（非自体）骨髓移植物最初是在HLA相同个体之间的家庭中仅在一个家庭中进行的。，特别是在80年代，该程序扩展到无关的个体，随着注册管理的发展，当潜在的捐助者自愿参加时，进行HLA打字。与大量可能的HLA组合相比，与大量的HLA组合相比，Reg Ister的捐赠者数量（2002年在法国举行的〜1.10 000，全球范围约为800万）。但是，同种异体移植受到少量
微生物在法医学中的作用
pooja jk doi：https：//doi.org/10.33545/27074447.2023.v5.i1a.59摘要人类微生物组提到了所有微观生命形式，例如细菌，病毒，病毒，藻类和饮食人体身体。法医微生物学涉及基于验尸间隔及其在身体不同部位的分布来鉴定微生物，这有助于个人鉴定，死亡确定原因，地理位置确定可能在哪里发现尸体和体液识别。微生物法医用于研究由微生物在性侵犯案件，生物犯罪或任何其他形式的刑事案件中引起的微生物和疾病的传播。分子生物学和遗传学的进步导致了分析仪器和技术的发展，有助于更好地分析微生物样品及其代谢产物。thanato-Microbiology是指驻留在人体表面上的微生物研究，这也是法医微生物学研究领域，主要有助于基于独特的微生物居住的独特的微生物来区分另一个人。关键字：法医学微生物，thanato-Microbiology，pyrosequencing简介微生物或简称微生物是最小的单细胞生物。他们既有用，又对人类有害。它们分为不同类型，例如细菌，病毒，真菌和原生动物。细菌是最丰富的微生物，通常被分为两种类型，即考古细菌和花生细菌。（Zachary等，2017）[5]。（Zachary等，2017）[5]。人们认为，人体内部和人体上的细菌比人体细胞多十倍（Turnbaugh等，2009）[1]。研究表明，微生物在法医后检查，自死亡确定以来的时间，通过分析体液中发现的微生物群的个人鉴定，地理位置的鉴定，基于人体中的微生物种群发生死亡可能发生的地理位置。微生物，例如梭状芽胞杆菌，乳酸杆菌，eggerthella和细菌，在下部胃肠道中大量发现，而链球菌，prevotella和veillonella在人体的上部胃肠道中广泛分布。在前阳光期间的口腔中发现了富公司，而在肿胀期间则发现了蛋白质（Hyde等，2013）。用于鉴定微生物的常见方法包括焦磷酸测序和脉冲场凝胶电泳。其他检测方法包括16/18S核糖体RNA（rRNA）基因，单核苷酸多态性，内部转录的垫片和整个基因组shot弹枪。这些基因组方法在法医科学中很有用，可以创建遗传特征和鉴定整个微生物群落。对于蛋白质合成所必需的70s和80s核糖体是由16s和18s RNA组成的，通常在分类门中保持高度保守，但存在具有种间多态性或突变的可变区域，可帮助您识别个体。用于分类学分析的DNA的其他区域是核糖体RNA基因之间的非编码区域，称为内部转录间隔物（ITS），例如16S和23S细菌和古细菌（Lafontaine和Tollervey，Tollervey，2001年）。这些区域的突变率很高，因为它们的生存不是必不可少的，因此可以在相似的物种上进行比较（Baldwin，1992）。Mortem Microbial社区和PMI与宿主相关后与宿主相关的微生物群落称为Thanato-Microbiome。
调整核糖体
核糖体的肽基转移酶中心（PTC）催化肽基转移和释放。它由23S核糖体RNA的域V组成，它通过RNA修饰酶进行了大量修饰，这表明这些修饰在功能上很重要。然而，酶的单个敲除（KO）对细菌生长的影响很小，除了研究RRNA修饰对细胞活力的重要性外，需要KOS的组合。我们的协作成功地构建了菌株，该菌株表现出迄今为止最严重的表型和致命的表现，这表明RRNA修饰酶的条件重要性。此外，在PTC“关键区域”周围缺乏23S rRNA的早期重构表现出催化惰性50s。但是，我们的合作构建了一个菌株，所有鉴定的关键区域修饰酶KOED。该菌株是可行的，并且在暗示PTC周围修饰的酶的可塑性时表现出最小的生长不足。尽管这些KO菌株的表型已经很好地表征了，但此类缺陷的分子解释仍然不清楚。在这里，基于生化方法，我指出了酶KO会影响核糖体组装和易位，而不是在两个组合的KO菌株中，而不是肽键的形成或释放。这些结果阐明了神秘的rRNA修饰的重要性和作用。尽管建议在生理pH下进行水解速率限制步骤，但证据是间接的。释放也是通过PTC催化的，并且了解限制速率的步骤可以帮助遗传工程，因为终止密码子的读取可以掺入不自然的氨基酸并治疗遗传疾病。在这里，我使用氟修饰的氨基酸激活了酯电力。在较低pHS处与活化酯的释放反应加速度为限制速率水解的直接证据。肽基转移和释放的机械研究主要基于50S亚基的晶体结构。然而，两个模型反应在50年代均显示出比70年代慢的速度速率，从而质疑其相关性。在这里，我优化了肽基的转移和释放模型反应，尽管在有机溶剂中，但对近物生理速率进行了优化。通过用PEG代替有机溶剂来实现的一种更生理的溶液，可以最能加速肽基转移，但不能释放。这些优化的反应应有助于分析合成核糖体/PTC的活性，并深入了解核糖体的演变。
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
生成式人工智能生产力的潜力，从宏观到微观
标准普尔 500 股票（第 28-39 页）。人工智能无处不在。美国企业界对生成式人工智能的兴趣日益高涨。计算能力的迅猛增长使人工智能能够更准确地执行复杂任务。从战后简单的模式识别开始，人工智能的发展如今已能够帮助调试代码、总结会议内容、协助药物研发等无数其他应用。每项工作都至少接触过人工智能，这可以提高效率并改善未来的工作（图 1）。每项工作都接触过人工智能。EVR ISI Strategy 估计，生成式人工智能涉及美国 800 多个职业、250 多个子行业和 20 个大行业。虽然每项工作至少有 10% 的接触率——突显了潜在采用的广度——但平均而言，每项工作职能中有 32% 接触过人工智能。金融和科技等服务业的更高接触率可能会刺激历史上疲软的生产力增长。由于人口结构的变化，劳动力市场紧张的情况可能会持续下去，因此这一点尤其重要。基本情况：5 年内人工智能采用率达 67%。技术革命并非一蹴而就。虽然手机发明于 70 年代初，但其商业可行性花了十多年时间。万维网也是如此，它发明于 1989 年，但尚未得到全面采用。Evercore ISI Strategy 估计，未来 5 年内生成式人工智能的采用率将达到 67%，这意味着到 2028 年，每项工作中的 21% 都可能被人工智能所利用。疫情后数字化加速可能会将采用率推高至牛市情况下的 88%。相反，监管的加强和社会/统计偏见可能会将熊市情况下的采用率限制在 15%。Evercore 的人工智能影响导航器。在微观层面，EVR ISI Strategy 通过模拟标准普尔 500 指数中各公司的劳动力在人工智能暴露职业中的分布情况，估计了每家公司的生成式人工智能暴露率（第 30-39 页）。例如，星巴克利用人工智能的潜力低于 Verizon，因为其员工主要集中在人工智能接触较少的食品准备工作中，而 Verizon 则更多地集中在销售和办公相关岗位（第 29-30 页）。如果您想要一份 Evercore 的人工智能公司影响导航模型，请给我们或您的 Evercore 联系人发送电子邮件。