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第二次世界大战结束后 18 个月内,美国陆军航空队的 B29 型飞机与在广岛和长崎投下原子弹的 B29 型飞机类似,在两架 C47 运输机在南斯拉夫上空被苏联战斗机击落后,被暂时部署到欧洲。两年后的 1948 年 7 月,柏林空运开始后不久,三组 B29 型飞机被调往欧洲。当时人们认为苏联拥有 300 万士兵和 15,000 架飞机。美国参谋长联席会议和新成立的西欧联盟防务组织一致认为,地面部队和战区飞机不足以对抗如此强大的苏联力量。部署具有核能力的 B29 型飞机是西方空中力量对抗战中被要求纠正战区数量不平衡的首例。在接下来的 42 年里,空中力量的具体作用不断发生变化,但其根本原因是一个假设,即西方空中力量将纠正军事不平衡,而这种不平衡在多个方面总是有利于华沙条约组织。
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金黄色葡萄球菌形成的生物膜由嵌入由蛋白质,多糖,脂质和细胞外DNA(EDNA)的基质中的细胞组成。生物膜相关的感染很难治疗并可以促进抗生素耐药性,从而导致负面的医疗保健结果。edna有助于金黄色葡萄球菌的稳定性,生长和免疫渗透特性。edna是由自溶的释放的,自溶的是由murein水解酶介导的,这些水解酶通过霍林样蛋白形成的膜孔进入细胞壁。金黄色葡萄球菌的EDNA含量在单个菌株之间有所不同,并且受环境条件(包括存在抗生素的存在)影响。edna通过充当促进蛋白质细胞和细胞 - 细胞相互作用的静电网,在生物膜的发育和结构中起重要作用。由于埃德娜(Edna)在生物膜中的结构重要性及其在金黄色葡萄球菌分离株中的普遍存在,因此它是治疗剂的潜在靶标。用DNase处理生物膜可以消除或大大减少它们的大小。此外,靶向与EDNA结合并稳定的DNABII蛋白的抗体也可以分散生物膜。本综述讨论了有关Edna在金黄色葡萄球菌中的发行,结构和功能的最新文献,此外还讨论了针对Edna靶向生物膜消除的潜在途径的文献。
Acq O&M - 收购相关运营与维护 ACAT - 收购类别 ADM - 收购决策备忘录 APB - 收购计划基准 APPN - 拨款 APUC - 平均采购单位成本 $B - 十亿美元 BA - 预算授权/预算活动 Blk - 区块 BY - 基准年 CAPE - 成本评估与计划评估 CARD - 成本分析要求说明 CDD - 能力开发文件 CLIN - 合同项目编号 CPD - 能力生产文件 CY - 日历年 DAB - 国防收购委员会 DAE - 国防收购执行官 DAMIR - 国防收购管理信息检索 DoD - 国防部 DSN - 国防交换网络 EMD - 工程与制造开发 EVM - 挣值管理 FOC - 全面作战能力 FMS - 对外军售 FRP - 全速率生产 FY - 财政年度 FYDP - 未来年份国防计划 ICE - 独立成本估算 IOC - 初始作战能力Inc - 增量 JROC - 联合需求监督委员会 $K - 数千美元 KPP - 关键性能参数 LRIP - 低速率初始生产 $M - 数百万美元 MDA - 里程碑决策机构 MDAP - 主要国防采购计划 MILCON - 军事建设 N/A - 不适用 O&M - 运营与维护 ORD - 运营需求文件 OSD - 国防部长办公室 O&S - 运营与支持 PAUC - 项目采购单位成本
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发,用于对象检测,跟踪和分类,并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中,红外线(IR),深度,X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比,在这些感觉领域的兴趣相对较低,部分原因是它们的高成本,低分辨率,图像质量差,缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展,传感器成本急剧下降,这些局限性正在克服。此外,对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强,强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中,在不同频谱中运行的传感器相互补充,以克服每个单独的传感器的局限性,以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
生成人工智能(Genai)的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用,传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法,例如风险评估,诊断支持以及治疗和康复计划,还可以在以前未经置换的领域(例如培训和教育)中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先,它引入了生成AI及其普遍模型。之后,它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后,它对生成AI的潜力进行了彻底的探索,可以通过多模式生成模型,数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后,它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述,重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之,本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献,突出了潜在的机会,风险和挑战。它提倡跨学科的合作,并强调对生成AI模型进行彻底,负责任的评估的必要性,然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
摘要:在本文中,我区分了人工智能 (AI) 背景下可能出现的三种危害:个人危害、集体危害和社会危害。社会危害经常被忽视,但不能归结为前两种危害。此外,应对人工智能引起的个人和集体危害的机制并不总是适合应对社会危害。因此,政策制定者对当前人工智能法律框架的差距分析不仅存在不完整的风险,而且为弥补这些差距而提出的新立法提案也可能无法充分保护受到人工智能不利影响的社会利益。通过概念化人工智能的社会危害,我认为需要从个人角度转变视角,转向人工智能的监管方法,以解决其对整个社会的影响。借鉴专门保护社会利益的法律领域——环境法,我确定了欧盟政策制定者在人工智能背景下应考虑的三种“社会”机制。这些机制涉及 (1) 公共监督机制,以提高问责制,包括强制性影响评估,并提供提供社会反馈的机会; (2) 公共监测机制,以确保独立收集和传播有关人工智能社会影响的信息; (3) 引入具有社会维度的程序性权利,包括获取信息、获得司法公正和参与人工智能公共决策的权利,无论个人受到何种伤害。最后,在提出总结性意见之前,我会考虑欧盟委员会关于人工智能监管的新提案在多大程度上考虑到了这些机制。
100% VRE 电网设计可行吗?詹姆斯·泰勒(2023 年 1 月 12 日更新 1)简介总理和能源部长确信,到 2050 年,澳大利亚需要 100% 可再生能源。事实上,目标是到 2030 年达到 82%——足够接近 100%。系统设计原则在我们了解如何实现这一目标之前,必须了解系统设计的一个关键原则:“高可靠性系统设计必须基于最坏情况,然后在顶部加入安全裕度,以防止系统能力可能下降。”这一原则在 AEMO 和 CSIRO 的报告中几乎完全不存在和忽略。相反,他们倾向于使用平均条件,完全不考虑最坏情况的现实,并希望一切都会好起来。在现实世界的专业工程中,无论是商用喷气式飞机、桥梁还是建筑物,生命都取决于这一点。如果做错了,会受到严厉的惩罚。必须要问的问题是:更多的电池能否挽救 AEMO 灾难性的 2030 计划?基本情况是,NEM 向客户提供电力,而电池储存能量,这只是电力 x 时间。此外,将电能转换为电化学能然后再转换回电网电力的过程效率为 80-90%,这意味着高达 20% 的输入功率被浪费为热量。电网电池有两个参数:存储能量容量 (MWh) 和最大功率输出 (MW) – 通常在 1 - 2 小时的最小放电期内。(较高功率下较短的放电可能会损坏电池。)电池可以在较长时间内提供较低的功率输出,直至其存储能量的极限。最坏的情况是什么?有五种。1 NEM 必须在最大需求时可靠地向客户提供电力。AEMO 的 ESOO(2022 年 8 月)以超额概率 (POE) 的形式说明了 2030 年的最大功率。