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亚太疫苗获取机制下应对新冠肺炎疫情的疫苗恢复项目：主席报告和建议
货币单位 – 努扎姆 (Nu) 1.00 Nu = 0.0128376297 美元 1.00 $ = 77.896000 Nu 缩写 ADB – 亚洲开发银行 APVAX – 亚太疫苗获取机制 COVAX – COVID-19 疫苗全球获取 COVID-19 – 冠状病毒疾病 GDP – 国内生产总值 JFPR – 日本繁荣和复原力亚太基金 MOH – 卫生部 NPRP – 国家新型冠状病毒（COVID-19）疫情防范和应对计划 NVDP – 国家 COVID-19 疫苗部署计划 O&M – 运营和维护 PAM – 项目管理手册 PHC – 初级卫生保健 PIC – 项目投资部分 PMU – 项目管理单位 RRC – 快速反应部分 UNICEF – 联合国儿童基金会 WHO – 世界卫生组织 注 (i) 不丹政府及其机构的财政年度于 6 月 30 日结束。日历年之前的“FY”表示财政年度结束的年份，例如，FY2022 于 2022 年 6 月 30 日结束。（ii）本报告中的“$”表示美元。
打破A-Gaox的响应速度速度困境...
在这项研究中，提出了一种动态交替的门调制（AGM）方案，以通过基于低成本的氧化物（A-GAO X）效果晶体管（FET）光电量基于模式切换来破坏RS困境。AGM方案注入交替的载体，以调节每个检测周期内A-GAO X FET SBPD的增强/耗竭模式。结果，正栅极偏置的积累模式增强了A-GAO X FET SBPD的响应性，而负栅极偏置下的耗尽模式消除了光电流并促进衰减速度。可以通过AGM方案在每个检测周期中同步实现增强的响应性和加速衰减速度，从而破坏了基于GA 2 O 3的光电探测器中典型的RS困境。此外，这种AGM策略可以很容易地扩展到其他波段的光dectors，这些波段与典型的RS困境相比。最重要的是，这种一般的AGM方案可以促进动态成像模拟的对比度和帧速率。
盾：LLM驱动的架构诱导EV电池供应链中的预测分析
电动汽车（EV）电池供应链易受破坏的脆弱性，需要进行高级预测分析。我们提出了屏蔽（基于模式的层次结构诱导电动汽车供应链破坏），这是一种将大型语言模型（LLMS）与域专业知识集成的系统，用于电动电动电动电动电动电池电池支持链风险评估。屏蔽台：（1）LLM驱动的模式学习以结构全面的知识库，（2）使用微调语言模型进行事件提取，多维相似性，用于架构匹配的多维相似性，以及与图形卷积网络（GCN）的多维相似性（GCN），以及用于逻辑结构的访问 - 访问和（3） - 访问 - 3） - 3）增强决策。在365个来源（2022-2023）的12,070段中进行了评估，Shield优于基线GCN和LLM+提示方法（例如gpt-4O）在中断预测中。这些结果将盾牌在将LLM功能与领域专业知识相结合的有效性中，以进行供应链风险评估。1简介
当地市场中社区电池存储的最佳尺寸和计划
不断增加的分布式能源的吸收需要在住宅一级引入当地电力市场。受这些变化不利影响的电动零售商可以通过运营本地交易平台并通过社区级电池存储提供服务来获利。在这项工作中，我们提出了一种基于Stackelberg游戏的方法，用于在多间隔本地市场的运行下进行尺寸尺寸的电池单元。优化被制定为一个双重计划，领导者是负责确定当地价格和电池充电/放电时间表的市场聚合商。此外，双重计划中的追随者是生产者，他们可以在舒适性和电力成本方面改变电力消耗。在获得社区存储的最佳能力后，我们会修改算法以每天有效地操作电池。使用带有屋顶光电系统的住宅伪造者的现实世界数据评估了所提出的模型的适用性，用于两个不同的定价方案，这代表聚合器和制作者之间的利润权衡。结果显示了拟议模型在社区存储安装中的盈利能力，其中可以通过任何一个定价方案实现相对较短的投资回收期。
使用新的表型机器学习方法预测离子通道变体的功能效应
离子通道编码基因的错义变异与一系列严重疾病有关。变异对生物物理功能的影响与临床特征相关，可归类为功能获得或丧失。这些信息有助于及时诊断、精准治疗和指导预后。功能表征是转化医学的一个瓶颈。机器学习模型可能能够通过预测变异的功能效应来快速生成支持证据。在这里，我们描述了一个多任务多核学习框架，该框架能够将功能结果和结构信息与临床表型相协调。这种新方法将人类表型本体扩展到基于核的监督机器学习。我们的功能获得或丧失分类器实现了高性能（平均准确度 0.853 SD 0.016，平均 AU-ROC 0.912 SD 0.025），优于传统基线方法和最先进的方法。性能在不同的表型相似性测量中都很稳定，并且对表型噪声或稀疏性基本不敏感。局部多核学习通过突出显示具有隐含基因型-表型相关性或潜在任务相似性的通道以供下游分析，提供了生物学洞察力和可解释性。
俄罗斯对乌克兰战争的证据
在本工作论文中，我们想问的是新技术如何影响克劳塞维茨的战争迷雾？我们利用俄罗斯正在全面入侵乌克兰的例子来解决这个研究问题。证据包括“高科技”系统，如可携带核弹的高超音速武器，以及“低科技”系统，如廉价的商用无人机和负担得起的开源情报 (OSINT) 技术。就前者而言，我们发现俄罗斯的威胁和宣传创造了围绕武器的神话，而这些武器的军事用途并不明确。对于后者，媒体和专家的说法是耸人听闻的，因为这些系统改变了战斗动态，但没有带来革命性的影响。这两种情况都表明，对性能的期望和战场现实之间存在明显的差距。因此，新兴武器技术未能提供有关地面力量和条件平衡的明确性——这是减少战争迷雾的两种途径。在陆战中，历史早已表明，新技术很少能决定胜负。提出相反的说法只会加剧战争迷雾，并需要新的策略来对抗对武器过高预期的炒作。
drivaernet：用于数据驱动空气动力设计和基于图的阻力预测
摘要这项研究介绍了Drivaernet，这是3D行业标准汽车形状的大规模高保真CFD数据集，以及RegDGCNN（一种动态的图形卷积神经网络模型），均旨在通过机器学习进行空气动力的汽车设计。drivaernet，其4000个详细的3D汽车网架使用了50万个表面网状面和全面的空气动力性能数据，包括全3D压力，速度场和壁剪应力，解决了广泛的数据集以训练工程应用中深度学习模型的广泛数据的关键需求。它比以前最大的汽车公共数据集大60％，并且是唯一对车轮和车身底部进行建模的开源数据集。regdgcnn利用此大型数据集直接从3D网格中提供高精度的阻力估计，绕过传统限制，例如需要2D图像渲染或签名距离字段（SDF）。通过在几秒钟内实现快速的阻力估计，RegdGCNN便有助于快速的空气动力学评估，从而为在汽车设计中的数据驱动方法整合而实现了巨大的飞跃。一起，Drivaernet和Regdgcnn承诺将加速汽车设计过程，并有助于开发更有效的车辆。为了为未来的创新奠定基础，我们的研究中使用的数据集和代码可在https://github.com/mohamedelrefaie/drivaernet 1中公开访问。
气候改变地理的新方向
摘要此评论反映了人类地理对气候变化研究的贡献，以及对气候变化的人类地理工作的未来方向。我建议该领域的关键成就之一是使气候变化一个边界对象：一个实体，其解释性的挠性性允许它成为一个共同的知识对象，原则上可以促进跨不同实践社区的协作。但是，该贡献的方式并成为可能，其在其他地方的影响。While the subfield of political ecology and its historiographical methods have played vital roles in laying the intellectual foundations for human geographic work on climate change, and thus its ability to construct climate change as a boundary object in the first place, I suggest that they and other neo- Marxian approaches to the study of the (climate- changing) environment tend to diminish human geographic engagement with the future as an object of scholarly inquiry.要解决这一限制并有助于将气候变化的地理在新颖的方向上推动，我建议气候变化的期货从事问题。i然后以讨论关键的经验领域的讨论（主体的克利姆特赔偿和气候适应）进行了讨论。
提交
458 US 1301 (1982) .......................................................................................... 9, 36 法定和监管机构 3 USC § 102 note........................................................................................ 7, 30, 33 5 CFR § 2634.104(a) .................................................................................................... 27 NYCPLR § 7805 .................................................................................................... 17 Sup. Ct. R. 10(c) ........................................................................................................... 11 其他当局 3 J. S TORY，《美国宪法评论》，§ 1563 (1st ed. 1833) ............................................................................................................. 28 现任总统对起诉和刑事起诉的服从性，24 US Op. OLC 222 (2000)，2000 WL 33711291 ................................ 28-29, 31-34, 36, 38 总统过渡中心，《总统过渡是国家安全的危险时刻》，https://presidentialtransition.org/reports- publications/presidential-transitions-are-a-perilous-moment-for-national- security/ ............................................................................................................. 33 Henry B. Hogue，国会研究服务部，R46602，《总统过渡法案：规定和资金》(2024) ............................................................................. 33 Joshua P. Zoffer，《总统过渡法》，129 Yale LJ 2500 (2020) 。 31 L. C ARROLL，《莉丝的奇幻冒险》（1865 年）........................................................ 19 美国总统致参议院议长和众议院议长的转递信（1962 年 5 月 29 日），重印于 HR Rep. No. 88-301（1963 年）............................................................................. 31 偿还在总务管理者确定谁是总统和副总统职位的明显成功候选人之前发生的与过渡有关的费用，25 US Op. OLC 7（2001 年），2001 WL 34058234............................................................................................. 30-31 联邦主义者第 70 号......................................................................................................................... 19
尺寸自适应的 32 通道阵列线圈，用于 3 特斯拉 MRI 清醒婴儿神经成像
目的：由于实际、方法和分析方面的考虑，婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此，我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法：为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像，开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势，以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中，以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力，根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估，以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外，还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果：与市售的 32 通道头部线圈相比，模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域，测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。