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可持续性的化学策略预示了15年内欧盟化学品调节的最重大变化
对CSS做出反应，欧洲化学工业委员会（CEFIC）欢迎新的合规性，执法和创新提案，但表示“这已经成为一项策略的错失机会，以加速欧洲第四大行业如何在绿色交易方面交付”。Cefic批评CSS是一长串监管措施，而没有“足够清楚地了解它们的结合方式，它们如何与Brewit（例如Bre脱欧）的现实世界地缘政治背景联系在一起，或者如何将它们都加起来以实现绿色交易目标”。 CEFIC希望看到一种更加协调的方法，即如何评估CS的影响，如何将措施朝着共同的目标以及如何实施CSS实施。CEFIC呼吁“为化学物质进行部门绿色交易”。
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ISNET-SUPARCO 空间实验手册 30Sep24 副本
将选出三份提案，但数量可能会稍后更改。a. 活动必须在 CSS 内部完成。b. 活动应成本低、规模小且宇航员可操作。简单明了地描述过程。c. 通常，活动应能够由一名机组人员完成。d. 提案以前不得在 CSS 上进行过。e. 将使用高分辨率摄像机记录活动。录像将被传回地球并分发给相关人员。f. 不接受可能被视为与特定团体或组织的经济利益相关的提案。g. 可以接受来自个人和团队的提案。h. CSS 上的健身器材不可供使用。
硬盘驱动器中的斜坡加载/卸载技术
加载/卸载技术是在 20 世纪 90 年代中期发现的，是接触式启停 (CSS) 的可行替代方案，在接触式启停 (CSS) 中，承载硬盘驱动器读/写磁头的滑块在断电时落在磁盘介质上，并一直停留在磁盘上直到通电周期。尽管一些供应商仍在非移动平台驱动器中使用 CSS，但 CSS 具有固有的局限性，加载/卸载技术可以解决这些局限性。HGST 是第一家实施加载/卸载技术的硬盘驱动器制造商，并发现早期大型硬盘驱动器采用该技术后，其耐磨性优势值得进一步研究和开发。这些活动促进了加载/卸载机制的改进，并导致了硬盘设计其他领域的创新。当今的加载/卸载实施依赖于斜坡机制，该机制提供了许多好处，包括更高的耐用性、更高效的电源利用率和卓越的抗冲击性。
量子 Calderbank-Shor-Steane 码的经典乘积码构造
在量子纠错中，有几种代码积的概念，例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中，我们引入了一种新的乘积码构造，它是经典乘积码到量子码的自然推广：从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始，得到一个更大的 CSS 码，其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性，包括代码距离的界限，并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验，可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后，我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况，在经典领域，这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下，显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较，包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
量子 Calderbank-Shor-Steane 码的经典乘积码构造
在量子纠错中，有几种代码积的概念，例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中，我们引入了一种新的乘积码构造，它是经典乘积码到量子码的自然推广：从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始，得到一个更大的 CSS 码，其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性，包括代码距离的界限，并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验，可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后，我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况，在经典领域，这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下，显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较，包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
物理安全和弹性设计手册
Lloyd H. Siegel，FAIA 已退休。设施规划办公室 (OFP) 前副执行董事 Donald Myers，AIA 设施标准服务 (FSS) 主任 John Bulick，RA 设施规划开发服务 (FPDS) 主任 Jay Sztuk，AIA 已退休。成本估算服务 (CES) 前主任 Mark Wiersma，PE 咨询支持服务 (CSS) 主任 Juan Archilla，PE 结构工程师，FSS Thomas Biery，PE 已退休。前机械工程师，CSS Ken Carrico，AIA 项目控制服务总监 Fei (Linda) Chan，AIA 规划师/建筑师，FPDS Jihaad Davenport，EIT AVS 价值管理协调员，CES Gary Fischer，AIA 高级医疗保健建筑师，FSS Asok Ghosh，PE，博士 结构工程师，CSS Ronald Johnson 建筑师/规范编写者，FSS Michael Koch 建筑师，CSS Fred Lau，PE 结构工程师，FSS Larry Lau，PE 电气工程师，CSS Mahmut Nazli，PE 机械工程师，FSS Christine Rai 租赁团队负责人，不动产办公室 (ORP) Dennis Sheils 已退休。前副主任，FPDS Matthew Shepardson 管理分析师，FPDS Michael Taylor，PE 机械工程师，FSS Bryan Unger，PE 结构工程师，FSS Lam Vu，PE 电气工程师，FSS
人工智能和网络安全：充满希望但又充满不确定性的未来 Matteo E. Bonfanti | 苏黎世联邦理工学院安全研究中心 (CSS) 风险与弹性团队网络防御项目高级研究员 | @Teobonf05
3 实现这一目标的方法有很多种。其中一种是机器学习，其核心组件是学习算法、数据和训练算法的计算能力。人工智能领域最近的大部分成功都来自机器学习的一个子集：深度学习。它采用由多层人工神经元组成的深度神经网络，每层神经元都会转换接收到的数据。神经网络的灵感来自人类大脑。随着学习能力和决策能力的提高，人工系统有望随着时间的推移变得更加自主。MITRE 公司（2017 年），“与国防部相关的人工智能和通用人工智能研究观点”，JSR-16-Task-003，1 月，https://fas.org/irp/agency/dod/jason/ai-dod.pdf。