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半导体天然橡胶（顺式1,4-聚异戊二烯）的电荷传输特性
首次尝试评估半导体天然橡胶的电荷传输特性。合成了四种不同比例的碘-橡胶复合材料，并通过电流密度-电压特性 (JV) 和阻抗谱测试了电荷传输。确定了最佳迁移率值的最佳掺杂比，并讨论了注入势垒高度对迁移率的影响。还尝试将态密度 (DOS) 与迁移率和掺杂比关联起来。在相同的环境和实验条件下，将半导体天然橡胶的传输特性与最流行的 p 型材料之一聚（3-己基噻吩-2,5-二基）（P3HT）进行了比较，以证明其作为经济高效且绿色的替代有机半导体的潜力。
通过政治论坛和标准进行人工智能治理...
制定人工智能伦理方面的国际规范被外交政策制定者视为一项新责任。这一责任伴随着在最重要的国际论坛上发挥积极作用的愿望。鉴于时间和预算资源有限，外交部需要确定其参与人工智能治理的优先事项。首先，这需要了解整个人工智能治理格局和相关参与者。本文旨在退一步让外交政策制定者熟悉各个人工智能治理举措的内部结构以及相关参与者之间的关系。对格局的基本了解也使对主题发展和新兴参与者、他们的议程和战略进行分类变得更加容易。
零信任架构（ZTA）
第三节 现代化联邦政府网络安全。（a）为了跟上当今动态且日益复杂的网络威胁环境，联邦政府必须采取果断措施，实现网络安全方法的现代化，包括提高联邦政府对威胁的可见性，同时保护隐私和公民自由。联邦政府必须采用安全最佳实践；向零信任架构迈进；加快安全云服务的发展，包括软件即服务 (SaaS)、基础设施即服务 (IaaS) 和平台即服务 (PaaS)；集中和简化对网络安全数据的访问，以推动识别和管理网络安全风险的分析；并投资于技术和人员以实现这些现代化目标。
允许在废水领域进行创新的框架
我们的研究发现，缺乏技术性能是很少被视为创新的主要障碍。实际上，当今的部署可用于部署，多种创新且可行的工程解决方案，自然基础设施方法和管理策略，以及公用事业，咨询公司，监管机构和大学的许多专业专业人员已经具有实施它们所需的技能和创造力。相反，创新的关键瓶颈通常是由机构和流程引起的，这些机构和流程集体塑造了如何管理废水系统的决策。这些机构由人组成，其中许多人想帮助推进该行业的实践状态。，允许当局和许可人可能使他们难以向前迈出大胆的步骤。
参数时间自动机的重写逻辑语义和符号分析
本文介绍了参数时间自动机 (PTA) 的重写逻辑语义，并表明使用 Maude-with-SMT 的符号可达性分析对于 PTA 可达性问题是合理且完整的。然后，我们改进了标准的 Maude-with-SMT 可达性分析，以便当 PTA 的符号状态空间有限时，分析终止。我们展示了如何使用我们的方法合成参数，并将其性能与最先进的 PTA 工具 Imitator 进行比较。实际贡献有两个方面：为 PTA 提供新的分析方法（例如，允许查询中具有更一般的状态属性并支持与用户定义的执行策略相结合的可达性分析，而 Imitator 不支持这些方法），并为实时重写理论开发符号分析方法。
回顾微电网能源管理策略的最新发展
高效耐用的储能系统可有效管理可再生能源需求侧，并为微电网发展提供可持续的解决方案，以维持电力系统的稳定性和安全性。本文主要概述微电网 EMS 在控制策略和微电网实施挑战方面的最新发展。首先，它为主要微电网组件（包括负载、发电和储能系统）提供能源管理策略。然后，介绍了用于微电网能源管理的不同优化方法，例如经典、元启发式和人工智能。此外，本文还阐明了微电网的主要实施挑战。总体而言，本文为研究人员提供了交互式指南，以帮助他们决定未来的研究。
2022 年 BIP 规划补助金奖
PEL 研究的好处包括对研究区域内具有逻辑终点和独立设施的可能项目进行评估。评估将根据《国家环境政策法》（NEPA）为每个潜在项目确定一类建议行动。作为 PEL 研究的一部分，康涅狄格州交通部将评估行人和自行车改善的可行性。将根据重要性和预计可用资金提供项目优先次序或分阶段的建议。规划研究将仔细审查持续发生碰撞的根本原因，并因此推荐可促进更安全设施的工程解决方案。此外，规划研究还将审查现有的拥堵问题。将制定工程解决方案以提高所有使用桥梁的车辆的可靠性和效率。
2022 年战略趋势
高超音速武器将改变全球安全环境并打破战略平衡，或者说主流舆论如此认为，因为该领域的三个竞争对手——美国、中国和俄罗斯——将继续发展高超音速进攻能力。但物理学家却发现，高超音速武器并不像宣传的那样快或灵活。本章致力于探讨高超音速对全球稳定和欧洲安全的威胁。本章从军事技术和社会政治的角度，研究了被称为“高超音速”的武器系统的最新发展，并分析了围绕这些新武器的炒作，以更好地了解它们在短期和中期内可能对地缘政治产生的影响。本章确定了以下三种趋势。
改进基于能量的模型的对比散度训练
对比散度是一种常用的基于能量的模型训练方法，但众所周知，它在训练稳定性方面存在困难。我们提出了一种改进对比散度训练的改进方法，即仔细研究一个难以计算且经常为了方便而被忽略的梯度项。我们表明，这个梯度项在数值上是显著的，在实践中对于避免训练不稳定很重要，同时易于估计。我们进一步强调了如何使用数据增强和多尺度处理来提高模型的鲁棒性和生成质量。最后，我们通过实证评估了模型架构的稳定性，并在一系列基准测试和用例（如图像生成、OOD 检测和组合生成）上展示了改进的性能。