为规避碳酸盐形成问题,人们提出了各种电池配置。[5] 最有前途的配置之一是双极膜电解槽 (BPM),它由阳离子交换层 (CEL) 和阴离子交换层 (AEL) 组成。BPM 可以减轻碳酸盐的形成以及 CO 2 和产物的交叉,[6] 此外,它还允许在阴极和阳极的不同 pH 值下进行稳态操作。[7] 在正向偏置 BPM 配置中,AEL 朝向阴极,碳酸根和氢氧根离子通过 AEL 传输。[8] 虽然 AEL 朝向阴极可以提供局部碱性环境(从而使碳产品具有较高的法拉第效率),但在 CEL/AEL 界面处产生的水和/或 CO 2 可能会导致 BPM 起泡和分层。[9]
利用数据实现安全:机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据,几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库,数据分析是一项非常重要的能力,它可以将这些数据转化为知识,从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支,涉及开发预测或决策算法,这些算法不是明确编程来预测或决策的,而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能,例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力,因此虚拟助手(例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa)以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
人工智能 (AI) 有可能改变消费者的行为。然而,尽管数十亿消费者使用移动智能手机,但 Siri 等 (人工) 智能语音助手的采用率相对较低。我们构建了一个概念模型,以确定消费者信任、互动、感知风险和新颖性价值对 AI 支持设备品牌忠诚度的影响。我们使用 MTurk 平台从 675 名使用 Apple iPhone 的受访者样本中收集数据。研究结果表明,感知风险似乎对品牌忠诚度有显著的负面影响;然而,其他因素对品牌忠诚度有显著的积极影响。我们发现,使用 Siri 的新颖性价值的影响受到品牌参与度和消费者创新性的调节,因此,对品牌参与度较低且更具创新性的消费者来说,这种影响更大。
人工智能(AI)——定义为模仿人类思维的计算机程序或系统(Russell & Norvig,2003;Turing,1950)——在媒体信息中被描绘成社会进步的工具和充满危险的潘多拉魔盒(Chuan 等人,2019;Obozintsev,2018)。在过去的半个世纪里,《2001:太空漫游》(1968 年)、《终结者》(1984 年)、《黑客帝国》(1999 年)和《我,机器人》(2004 年)等电影都描绘了威胁人类的人工智能(Perkowitz,2007 年)。然而,近年来,人工智能已成为日常生活的一部分,其应用范围广泛,从 Siri 和 Alexa 等虚拟助手到医疗诊断工具。鉴于人工智能日益突出,不仅要了解公众如何看待这项技术,还要了解是什么影响了他们对这项技术的看法,这一点很重要 (Fast & Horvitz, 2017; Neri & Cozman, 2019)。几项全国性调查显示,美国公众对人工智能的看法不一,认为它既有希望,又有潜在的威胁 (Northeastern University & Gallup, 2018; West, 2018; Zhang & Dafoe, 2019)。同样的调查还强调了人口统计、政治倾向和宗教信仰如何预测人们对这项技术的看法。例如,这些调查显示,男性、拥有大学学位的人、年轻人、民主党人和宗教信仰较少的人对人工智能的看法比女性、没有大学学位的人、老年人、共和党人和宗教人士更为积极。相比之下,研究较少关注媒体信息是否(如果是,又是如何影响)对人工智能的看法。然而,媒体对公众对其他新兴技术的看法产生影响的研究结果表明,这些信息可能在促进对人工智能的支持或反对方面发挥重要作用,包括生物技术(Priest,1994)和纳米技术(Brossard 等,2009;Lee & Scheufele,2006)。考虑到这一点,本研究报告借鉴了科学技术的框架和公众舆论理论(Nisbet,2009;Nisbet & Mooney,2007),以探讨不同类型的信息如何影响对人工智能的支持。具体而言,它以先前关于人工智能新闻报道的研究结果为基础(Chuan 等人,2019 年;Obozintsev,2018 年),测试了两种框架对该问题的影响:支持人工智能的“社会进步”框架和反对人工智能的“潘多拉魔盒”框架。该研究还以竞争性框架研究为基础(Chong & Druckman,2007a,2007c;Nisbet 等人,2013 年),通过测试接触竞争性框架对人工智能的影响。同时,它与大多数框架研究(参见 Bolsen 等人,2019 年;Feldman 和 Hart,2018 年;Hart 和 Feldman,2016 年;Powell 等人,2015 年)不同,它研究的是图像(在本例中是现实世界的虚拟助手、现实世界的个人机器人和恐怖电影中的人工智能)如何塑造人们对人工智能的看法,无论是通过图像本身还是与基于文本的框架结合形成的看法。
由于摩尔定律的放缓,数据中心流量增长与电气交换机容量之间日益扩大的差距预计会进一步扩大,这促使人们需要一种新的交换技术来满足后摩尔定律时代日益严格的硬件驱动型云工作负载要求。我们提出了 Sirius,这是一种用于数据中心的光交换网络,它提供了一个单一的高基数交换机的抽象,可以连接数据中心中的数千个节点(机架或服务器),同时实现纳秒级的重新配置。在其核心,Sirius 使用可调激光器和简单的无源光栅的组合,可根据波长路由光。Sirius 的交换技术和拓扑与其路由和调度以及新颖的拥塞控制和时间同步机制紧密结合,以实现可扩展但平坦的网络,可提供高带宽和非常低的端到端延迟。通过使用可在 912 ps 内完成调谐的定制可调激光芯片的小型原型,我们展示了 50 Gbps 信道上 3.84 ns 的端到端重构。通过大规模模拟,我们表明 Sirius 的性能接近理想的电交换无阻塞网络,且功耗降低高达 74-77%。
摘要 背景 SOX11 是一种转录因子,被认为在大脑发育中发挥作用。最近有报道称两例 Cofín - Siris 综合征患者出现 SOX11 突变,这表明 SOX11 与人类发育障碍有关。在这里,我们进一步研究 SOX11 变异在神经发育障碍中的作用。方法 我们使用基于阵列的比较基因组杂交和三外显子组测序来识别患有智力障碍的儿童,这些儿童的 SOX11 基因缺失或从头点突变会破坏 SOX11。使用体外基因表达报告系统评估 SOX11 突变的致病性。通过敲低 Sox11 表达在非洲爪蟾中进行了功能丧失实验。结果 我们确定了七个个体的 2p25 染色体缺失涉及 SOX11。三外显子组测序鉴定出三种新生 SOX11 变异体,两种错义(p.K50N;p.P120H)和一种无义(p.C29*)。利用体外基因表达系统评估错义突变的生物学后果。这些个体患有小头畸形、发育迟缓和与轻度 Cof - Siris 综合征相符的共同畸形特征。为了进一步研究 SOX11 的功能,我们敲除了非洲爪蟾中的直系同源基因。与对照组相比,变异体的头部尺寸显著减小。这表明 SOX11 功能丧失可能与小头畸形有关。结论因此,我们提出 SOX11 缺失或突变可能表现出 Cof - Siris 表型。
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