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带有密锁和联锁关节型连接器的车尾连接
Brendan Crowley，克诺尔制动器公司 Ryan Crowley，阿特金斯全球北美公司 Richard Curtis，Curtis 工程咨询公司 Steven Dedmon，标准钢铁公司 Joe Di Liello，加拿大 VIA 铁路公司 David Diaz，LTK 工程服务公司 Adam Eby，美国铁路公司 Phillippe Etchessahar，阿尔斯通运输公司 Gary Fairbanks，美国联邦铁路管理局 Robert Festa，大都会运输署长岛铁路公司 Steve Finegan，阿特金斯全球北美公司 Gavin Fraser，Jacobs Francesco Fumarola，阿尔斯通运输公司 Edward Gacsi，新泽西交通公司 Joe Gagliardino，Arcosa Sebastien Geraud，阿尔斯通运输公司 Jeffrey Gordon，美国联邦铁路管理局 Guillaume Ham-Livet，阿尔斯通运输公司 Nick Harris，LTK 工程服务公司 Jasen Haskins，阿特金斯全球北美公司 James Herzog，LTK 工程服务公司 Kenneth Hesser，LTK 工程服务公司 Lew Hoens，大都会运输署大都会北方铁路公司 Christopher Holliday，STV 公司 George Hud， LTK 工程服务公司 John Janiszewski，LTK 工程服务公司 MaryClara Jones，运输技术中心 Robert Jones，Stadler 铁路集团 Larry Kelterborn，LDK 咨询公司 Joseph Kenas，庞巴迪运输公司 Peter Klauser，车辆动力学 Heinz-Peter Kotz，西门子交通公司 Scott Kramer，Arcosa Tammy Krause，Atkins Global NA Pallavi Lal，LTK 工程服务公司 Peter Lapre，联邦铁路管理局 Nicolas Lessard，庞巴迪运输公司 Cameron Lonsdale，标准钢铁有限责任公司 Daniel Luskin，美国铁路公司 Chris Madden，美国铁路公司 Francesco Maldari，MTA 长岛铁路公司 Brian Marquis，沃尔普国家运输系统中心 Eloy Martinez，LTK 工程服务公司 Francis Mascarenhas，Metra Raynald Masse，Reseau de Transport Metropolitain Robert May，LTK 工程服务公司 Ronald Mayville，Simpson Gumpertz & Heger，Inc. Richard Mazur，Wabtec Corp. Patrick McCunney，Atkins Global NA Gerard McIntyre，Knorr Brake Corp. Bryan McLaughlin，Knorr Brake Corp.
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教师教育中的数字素养、数据素养和人工智能素养的三角关系——基于新型生成人工智能的可及性的讨论
[3] Krzysztof Fiok、Farzad V. Farahani、Waldemar Karwowski 和 Tareq Ahram。2022 年。可解释的人工智能在教育和培训中的应用。《国防建模与仿真杂志》19，2（2022 年），133–144。https://doi.org/10.1177/15485129211028651 arXiv：https://doi.org/10.1177/15485129211028651 [4] Carlos Enrique George-Reyes、Francisco Javier Rocha Estrada 和 Leonardo David Glasserman-Morales。2021 年。将数字素养与计算思维交织在一起。在第九届促进多元文化的技术生态系统国际会议（TEEM'21）中，Marc Alier 和 David Fonseca（编辑）。ACM，美国纽约，第 13-17 页。https://doi.org/10.1145/3486011.3486412 [5] Paul Gilster。1997 年。数字素养。Wiley，纽约。[6] 顾继发和张玲玲。2014 年。数据、DIKW、大数据和数据科学。Procedia Computer Science 31（2014），814-821。https://doi.org/10.1016/j。 procs.2014.05.332 [7] Enkelejda Kasneci、Kathrin Seßler、Stefan Küchemann、Maria Bannert、Daryna Dementieva、Frank Fischer、Urs Gasser、Georg Groh、Stephan Günnemann、Eyke Hüllermeier、Stephan Krusche、Gitta Kutyniok、Tilman Michaeli、Claudia Nerdel、Jürgen Pfeffer、Oleksandra Poquet、Michael Sailer、Albrecht Schmidt、Tina Seidel、Matthias Stadler、Jochen Weller、Jochen Kuhn 和 Gjergji Kasneci。2023 年。ChatGPT 永垂不朽？大型语言模型为教育带来的机遇与挑战。https://doi.org/10.35542/osf.io/5er8f [8] Duri Long 和 Brian Magerko。 2020. 什么是人工智能素养？能力和设计注意事项。在 2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上，Regina Bernhaupt、Florian 'Floyd' Mueller、David Verweij、Josh Andres、Joanna McGrenere、Andy Cockburn、Ignacio Avellino、Alix Goguey、Pernille Bjørn、Shengdong Zhao、Briane Paul Samson 和 Rafal Kocielnik（编辑）。ACM，纽约，纽约州，美国，1-16。https://doi.org/10.1145/3313831.3376727 [9] Carolyn R. Pool。1997. 新数字素养：与 Paul Gilster 的对话。教育领导力 55（1997 年），6-11。 [10] Chantel Ridsdale、James Rothwell、Hossam Ali-Hassan、Michael Bliemel、Dean Irvine、Daniel Kelley、Stan Matwin、Michael Smit 和 Bradley Wuetherick。2016 年。数据素养：文献的多学科综合。第十九届 SAP 美洲学术会议。11-14。[11] Matti Tedre、Peter Denning 和 Tapani Toivonen。2021 年。CT 2.0。第 21 届 Koli Calling 国际计算教育研究会议，Otto Seppälä 和 Andrew Petersen（编辑）。ACM，美国纽约州纽约，1-8。https://doi.org/10.1145/3488042.3488053 [12] Bernie Trilling 和 Charles Fadel。 2009. 21 世纪技能：我们时代的终身学习。约翰·威利父子公司。
参考引起的多能干细胞系，用于大...
A reference induced pluripotent stem cell line for large-scale collaborative studies Authors and affiliations: Caroline B. Pantazis 1* , Andrian Yang 2-5* , Erika Lara 1* , Justin A. McDonough 6* , Cornelis Blauwendraat 1,7* , Lirong Peng 1,8,9* , Hideyuki Oguro 6,10 , Jitendra Kanaujiya 6,10 , Jizhong Zou 11 , David Sebesta 12 , Gretchen Pratt 12 , Erin Cross 12 , Jeffrey Blockwick 12 , Philip Buxton 12 , Lauren Kinner-Bibeau 12 , Constance Medura 12 , Christopher Tompkins 12 , Stephen Hughes 12 , Marianita Santiana 1 , Faraz Faghri 1,7,8 , Mike A. Nalls 1,7,8，Daniel Vitale 1,7,8，Shannon Ballard 1,7,8，Yue A. Kirwan 4,5，Venkat Pisupati 5,14，Steven L. Coon 15，Sonja W. Scholz 16,17，Theresa Priebe 18，MiriamÖttl18，Jian Dong 18，Marieke Meijer 18，Lara J.M.Janssen 18，Vanessa S. Lourenco 18，Rik van der Kant 18,19，Dennis Crusius 20，Dominik Paquet 20,21，Ana-Caroline Raulin 22，Guojun Bu 22，Aaron Held 23，Brian J.Wainger 23，Brian J.Wainger 24，Rebecca M.C.Gabriele 25，Jackie M Casey 25，Selina Wray 25，爸爸Abu-Bonsrah 26,42，Clare L. Parish 26，Melinda S. Beccari 27，Don W. Cleveland 27，Emmy Li 27，Indigo V.L.罗斯28，马丁运动28，劳林·海因里希30岁， Richa Basundra 32，Sarah Cohen 32，Richa Khanna 33： 35，Bruce R. Concinal 34，Katherine Johnson 22，莉莉·萨拉法（Lily Sarrafha）39，蒂姆自动相应的汽车
光学隔离器PDF
最近在光学和光子学方面取得了突破，导致了非重点设备和材料的显着进步。研究人员已经证明了实现光学隔离的各种方法，包括磁光隔离器，非逆地相位变速器和声学系统。研究表明，可以使用IIII-V-niobate放大器和激光器（De Beeck等，2021）以及氮化硅平台（Yan等，2020）来实现综合波导隔离器。这些设备可实现有效的光学通信和传感应用。此外，研究人员还探索了在硅光子系统中使用微量的，这可以导致紧凑和集成的光子溶液（Shu等，2022; Shen等，2020）。其他研究的重点是开发针对平面波导隔离器的非重粒子材料和设计（Srinivasan＆Stadler，2018）。此外，研究人员还研究了在不使用磁光材料的情况下实现光学分离的各种方法。这些方法包括合成磁力和储层工程（Fang等，2017），电动驱动的Acousto-Optics（Kittlaus等，2021）以及声子介导的光子自动镇分布（Sohn等，2021）。总体而言，这些非重点设备和材料中的这些进展对用于光学通信，传感和其他应用的紧凑，集成光子系统的开发具有重要意义。最近的一项研究证明了用于基于芯片的激光雷达技术的非重点脉冲路由器的发展[1]。这项创新基于光学隔离器和循环器的先前研究，这些创新已被证明是通过参数放大[2]和KERR效应的固有非交流性[3]来实现的。其他研究探索了微孔子来创建隔离器和循环器[4]，以及在对称微腔中的可重构对称性激光[5]。研究人员还研究了用于频率梳子产生和低功率启动的高Q氮微孔子[6，7]。已经报道了磷化磷化物非线性光子学的综合凝固膜的发展，以及基于触觉的Kerr非线性综合光子学[8，9]。还研究了高Q硅碳化物微孔子中的光学KERR非线性，以及硅碳化物纳米光子学中的光学参数振荡[10，11]。进一步的研究集中于具有高第二谐波产生效率的定期粘性薄膜硅锂微孔谐振器[12]。单片硅锂光子电路已为Kerr频率梳子的产生和调制开发[13]。研究还研究了由于动态互惠性而引起的非线性光学隔离器的局限性[14]，以及非线性谐振器中反传播光的对称破坏[15]。已报道了非线性微孔子中自发性手性的实验证明，以及基于氮化硅和非线性光学硅Hydex的新型CMOS兼容平台[16，17]。研究还探索了稀薄的氮化硅同心微孔子中的分散工程和频率梳子的产生[18]。据报道，探测材料吸收和集成光子材料的光学非线性，以及解决硅微孔谐振器设备的热挑战[19，20]。最后，已经证明了镜子对称的片上频率循环，以及由硅芯片上带光子跃迁引起的电动驱动的非转换的非逆向性[21，22]。使用微孔调制器的光学隔离也已经探索[23]。注意：我在试图维护原始含义和上下文的同时解释了文本。但是，为了清楚起见，可能已经省略或改写了一些次要细节。研究人员刘和团队开发了一种大规模生产高质量氮化硅光子电路的方法，以最低的损失率以最低的损失率实现了出色的性能。在他们最近在《自然传播》中的出版物中详细介绍了这一突破。