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中国的太空能力及其对西方的意义
中华人民共和国 (PRC) 在太空领域的多个方面同时迅速发展。美国太空司令部司令斯蒂芬·怀廷将军在 2024 年初作证时表示：“中华人民共和国在太空领域的发展速度令人惊叹。美国必须迅速提高我们关键的国家太空和导弹防御系统的时效性、质量和数量，以赶上中国的速度并保持我们的优势。” 1 今年 2 月，俄罗斯正在开发核反卫星武器的消息引发了人们的猜测，人们猜测它是裂变反应堆驱动的电子战卫星还是核爆炸装置，尽管俄罗斯做出了条约承诺，但后者似乎更有可能。 2 此类发展也引发了人们对中国太空意图的担忧，包括中国展示了所谓的“部分轨道轰炸系统”和部署可重复使用的太空飞机。中国研究人员自己也研究了高层大气核爆炸对低地球轨道的影响，并根据高度模拟了放射性效应，以实现最佳战略效用。3 4 虽然俄罗斯因其使用或威胁使用新型武器系统而备受关注，但中国在类似新兴技术方面的发展也值得受到同样甚至更多的审查。
新的可再生能源选址立法对...
- 将屋顶太阳能盖提高到10％ - 可再生能源：50％x 2030； 60％x 2035 - 清洁/无碳：80％x 2035; 100％x 2040 - 2,500MW的储能量为2029
生成人工智能对术语定义的意义
摘要 本文研究了 ChatGPT 等生成人工智能 (GenAI) 工具对术语定义的创建和使用的影响。从术语学家的角度来看，战略性地使用 GenAI 工具可以简化制定定义的过程，减少时间和精力，同时可能提高质量。GenAI 工具支持人工智能辅助术语学，尤其是后期编辑术语学，其中机器生成定义，然后由术语学家进行更正或细化。然而，GenAI 工具满足用户所有术语需求（包括术语定义）的潜力，对我们所知的术语定义和资源的存在提出了挑战。与术语定义不同，GenAI 工具可以描述术语在特定上下文中激活的知识。但是，这些工具的一个主要缺点是它们的输出可能包含错误。因此，需要可靠性的用户可能仍会求助于术语资源来获取定义。尽管如此，随着人工智能不可避免地融入术语工作，人类创造的内容和人工智能创造的内容之间的区别将变得越来越模糊。
基于无监督学习
在人工智能中了解了机器学习的过程。机器学习过程使工具具有从其经验中学习并改善自己的能力，而无需任何编码。在机器学习中，我们以用户希望通过机器完成的工作方式对计算机或机器进行编程。它可以提供此类工作，在此过程中，计算机根据数据已经与数据进行了工作并提供其性能。撰写论文的目的是基于无监督学习的模型数据集应用k-意味着聚类算法。我们过去在监督学习中将功能数据和标签标签传递给机器学习模型。但是，无监督学习算法的方法是不同的。在此中，我们不将功能数据和目标数据提供给模型。数据集模型仅使用输入数据进行处理，并且输出数据在模型中没有含义。基于数据和模型中的相似性预测所需的输出。k-means基于无监督的学习聚类算法，其中数据和对象分为不同的簇，以使具有相似属性的对象放在一个群集中，并且具有不同属性的对象被放置在单独的群集中。
手段和方法计划常见问题解答
提交许可申请后，城市规划审查工程师将审查拟议工作的范围，以确定施工工作是否会影响单元的可居住性。如果施工会影响可居住性，申请人将需要使用市政府提供的表格详细描述施工范围、所有租户可居住性影响以及施工影响缓解措施，包括市政府认为必要的搬迁。一旦获得批准，该计划将被各方用作项目参考，并将作为在项目进展直至完成期间向受影响租户定期更新项目的指南。
国际法作为全球化的手段，商业国际化
博士学位。学生ANIS BAINAB 1摘要本文分析，描述并介绍了全球化与国际法之间的关系和影响。从历史上看，在全球化和国际法之间，存在辩证的关系，两者都在20世纪末和全球化的最后阶段相互交织。全球化已经在国际社会的不同行为者之间进行了国际层面的重大变化和权力分配。它以隐性的野心影响并塑造了全球法律体系。研究问题是：“国际法，全球化和国际化之间是否有任何互连？国际法如何影响全球经济？”使用的研究方法集中在文献综述，《联合国国际法宪章》和定性描述性分析上结果表明，与来自其他国家的个人开展业务，重点关注的是由全球经济统治的个人的活动，从适用的规则开始到祖国或国家的行业。国际法提供了一种背景，保证，信心以及个人可以在商品和服务方面进行贸易或经营的手段或机制，以便从法律的效用开始是基于第一国际关系，以及国家之间彼此相关的方式，尤其是在这些国家之间的商品和服务方面。全球化，国际化之间存在巨大的互连，这对全球经济和国际法很重要。与来自其他国家的个人开展业务，重点关注的是由全球经济的个人活动，从适用的规则开始于本国或国家的行业。总而言之，国际法对尤其是全球经济，全球化和国际化过程的见解做出了很大的贡献。
图的 Bures-Wasserstein 平均数
查找采样数据的平均值是机器学习和统计学中的基本任务。然而，在数据样本是图形对象的情况下，定义平均值是一项固有的困难任务。我们提出了一种新颖的框架，通过嵌入平滑图形信号分布空间来定义图形平均值，其中可以使用 Wasserstein 度量来测量图形相似性。通过在这个嵌入空间中找到平均值，我们可以恢复一个保留结构信息的均值图。我们确定了新图平均值的存在性和唯一性，并提供了一种计算它的迭代算法。为了突出我们的框架作为机器学习实际应用的有价值工具的潜力，我们在各种任务上对其进行了评估，包括结构化对齐图的 k 均值聚类、功能性脑网络的分类以及多层图中的半监督节点分类。我们的实验结果表明，我们的方法实现了一致的性能，优于现有的基线方法，并提高了最先进方法的性能。
通过翻译 -
摘要 - 在CERN的抗蛋白质降压器（AD）上运行的电子冷却器处于其生命周期的结束。电子冷却器运行了40多年，已用于减速其能量约为5.3 meV的抗蛋白束。正在设计一个新的电子冷却器，并有望在2026年的长时间关闭3（LS3）期间进行调试。初始磁铁系统设计由一系列煎饼螺线管线圈以及膨胀电磁阀组成。煎饼线圈的机械比对必须遵守具有挑战性的要求，在该要求中，线圈需要具有0.1 mrad角定位精度，而B z /b r <5×10-4就质量而言。在本文中，提出了一种用于测定电磁螺旋线角度的新测量方法，从而可以更快地识别煎饼角度。该方法在现有传感器上实验验证，结果用于设计能够满足需求的新测量系统。
通过机器学习来解开基本基因的上下文特异性：一种建设性的体验
摘要：基因本质是对生活和进化的全面理解至关重要的遗传概念。在过去十年中，已经使用不同的实验和计算方法确定了许多基本基因（例如），并且该信息已用于减少模型生物的基因组。越来越多的证据表明，重要性是取决于上下文的财产。由于它们在重要的生物学过程中的重要性，因此识别特定于上下文的EGS（CSEG）可以帮助识别新的潜在药理靶标并改善精确的治疗剂。由于提出的大多数计算程序旨在识别和预测EG忽略其上下文特异性，因此我们专注于这一方面，提供了用于识别CSEG的文献，数据和计算方法的理论和实验概述。为此，我们调整了现有的计算方法来利用特定的上下文（肾脏组织），并使用四种不同的鉴定方法提供的标签进行了四种不同的预测方法。从对获得的结果的分析中得出的考虑，也通过对不同组织环境的进一步实验进行了确认和验证，为读者提供了用于利用现有工具来实现CSEGS识别和预测的指南。
Civica Coukell 证词 方法与手段 06FEB2024
3 例如，参见 FDA，“药品短缺：根本原因和潜在解决方案”，2019 年；布鲁金斯学会，“解决持续仿制药短缺问题的联邦政策”，2023 年；Duke Margolis，“推进联邦协调解决药品短缺问题”，2023 年。