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Lynn E. Foster：纳米技术：科学，创新和...
注定要失败的目标是一个科学开明的公众，原因是缺乏对科学和技术的社会和文化嵌入的适当理解。为了提供更丰富的分析框架，Jasanoff应用了“公民认识论”的概念，该概念是指具有文化特定，历史和政治基础的公共知识之路。自然界的设计不仅为STS学者提供了深入的见解，还为科学家和政策制定者提供了深入的见解。的科学家将从STS中的纪律嵌入中受益于出色的比较研究，而自然科学和政策制定者将从对科学和技术政治及其文本的引人入胜的介绍中获利。既不说明现象
tealium客户数据hubtm
tealium通过通用客户数据编排的通用方法彻底改变了当今的数字业务 - 跨越网络，移动设备，OfflINE和IoT设备。有能力将客户数据统一为单一的真理来源，tealium of thekey集成生态系统为超过1,000个客户端和服务器端供应商和技术提供了支持。Tealium客户数据中心包括标签管理，API HUB，客户数据平台和数据管理解决方案，使组织能够利用实时数据来创建每个团队，技术和客户接触点的更丰富，更个性化的数字体验。全球有800多家企业信任tealium为其客户数据策略提供动力。
乡村储蓄贷款协会 (VSLA) 影响研究...
评估将采用定性和定量研究方法，为 VSLA 干预措施创建更全面、更稳健的评估结构，提供更严格、更具背景的见解，以及对 VSLA 对粮食安全和营养影响的更广泛理解。通过增强调查结果的有效性并捕捉 VSLA 计划在目标社区中引起的社会和经济变化的复杂性，评估将受益于这种综合方法。定性方法 VSLA 评估将主要通过定性方法进行，这种方法可以更深入地了解 VSLA 干预措施的效果，确保以参与者为中心，并能够发现预期和非预期结果。在定性方法下，将使用以下方法：
网站：https://www.arl.army.mil/HTMDEC 高通量...
基于规则的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具为探索信息格局提供了强大的途径，以发现用于极端条件（例如高应变率、高 g 负载、高温）的新材料。这些方法为探索用于防护和杀伤力应用的材料的新领域提供了巨大的机会，尤其是当与允许更大、更丰富的数据集、计算工具和数据基础设施进行协作的新方法相结合时。广义上讲，AI/ML 可用于增强合成-加工-表征流程中的各个步骤，用于规模桥接以从更易处理的实验方法中提取更多信息，并用于指导更广泛的研究循环。
20240118 DIB 数据经济研究_批准-压缩.pdf
执行摘要 国防创新委员会 (DIB) 的任务是进行一项研究，提供关于如何构建和扩展五角大楼数据经济的成果驱动建议。1 根据麻省理工学院 (MIT) 技术评论，数据经济包括“全球数字生态系统，其中数据生产者和消费者……可以收集更丰富的商业洞察，挖掘未知市场，为公民和消费者提供数据驱动的产品和服务，并通过与关键客户和供应商进行外部共享来实现数据货币化。” 2 蓬勃发展的国防部 (DoD) 数据经济是实现更加网络化的未来和现有部队的重要工具集。如果构建得当，这种数据经济将改变国防格局，并确保美国在 21 世纪的国家安全。
量子引力中的真空能量问题和基本粒子的质量
宇宙常数问题被认为是理论物理学中最重要的未解决的问题之一，特别是考虑到爱因斯坦广义相对论、粒子物理学和宇宙学标准模型的成功[1,2]，以及暗能量的发现[3]（可以转化为一个小的正宇宙常数）。这个结果似乎与有效场论（EFT）背景下真空能量的正则估计存在明显矛盾[1,2]。我们注意到，规范理论和引力中真空的性质比我们以前想象的要丰富得多，正如最近在[4]、[5]中阐明的那样。此外，引力熵、全息术和相关的量子信息理论思想等概念是我们理解量子引力理论的重要组成部分[6]，它们使 EFT 方法的应用复杂化[7]。
极端天气事件和气候变化
本文回顾了有关极端天气和气候事件造成的灾难的经济影响的文献，以吸引社会如何更好地管理这些风险的课程。虽然证据表明，更富有，统治较高的社会遭受的苦难较小，并且从极端气候中恢复得更快地恢复表明适应，知识差距仍然存在，并且对特定适应性行动的效率知之甚少。我回顾了各种“否或低”遗憾的适应选项，这些适应选项是在不确定性的气候变化影响很高时建议的。我讨论了政府如何通过直接提供公共物品来管理灾害风险或促进私人代理商的适应反应，并强调政策和协调失败的政治经济学，从而在适应中发挥重要作用。
量子驱动的深度学习可增强糖尿病视网膜病变检测
传统卷积神经网络 (CNN) 已显示出识别糖尿病 (DR) 引起的视网膜病变的潜力。然而，发展量子计算有可能改善特征表示。我们提出了一种混合方法，将经典 CNN 与量子电路相结合，利用经典和量子信息进行 DR 分类。使用 Keras 和 Qiskit 框架，我们的模型将图片特征编码为量子态，从而实现更丰富的表示。通过对一系列视网膜图片的实验，我们的模型表现出了竞争力，在对 DR 严重程度进行分类方面具有出色的可靠性和准确性。这种经典和量子范式的结合为增强 DR 诊断和治疗提供了一种新方法。
