周期性三维模式的抽象光刻缩放对于推进可扩展的纳米制造至关重要。当前最新的四型构图或极端紫外线图的线螺距下降到30 nm左右,可以通过复杂的后制造过程将其进一步改进到20 nm。在此,我们报告了使用三维(3D)DNA纳米结构的使用将线螺距缩小至16.2 nm,比当前最新结果小约50%。我们使用DNA模块化外延方法来制造具有规定的结构参数(俯仰,形状和临界维度)沿设计器组装途径的规定的3D DNA掩模。单次反应离子蚀刻,然后以7 nm的横向分辨率和2 nm的垂直分辨率将DNA模式转移到Si底物。DNA模块化表现的光刻相比,在现场效应晶体管中,高级技术节点的预期值的音调更小,并为现有的光刻工具提供了用于高级3D纳米制造的现有光刻工具的潜在补充。
残疾儿童和学校官员之间关于残疾儿童特殊教育的争议正在以更大的频率到达法院。”尽管《残疾人教育法案》(以下简称“想法”)和相关法规的绝大多数争议仅限于针对特定儿童的特殊教育计划的制定或实施,但一些争议暗示了全州范围内的关注。在这种情况下,残疾儿童的父母还可以针对“州教育机构”(SEAS)3(除了或代替当地学区(地方教育机构或Leas)外)进行。4此类诉讼中的股份非常高,其影响超出了直系政党。此外,知情的观察者预测,针对海洋的行动将更频繁地发生。,例如,查尔斯·韦瑟利(Charles Weatherly)和里德·马丁(Reed Martin),著名的特殊教育律师
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金融服务委员会“FHFA 监督:保护房主和纳税人” 2023 年 5 月 23 日 主席 McHenry、排名成员 Waters 和尊敬的委员会成员,感谢你们邀请我们参加今天的听证会。国会成立了联邦住房金融局 (FHFA 或机构),以保护住房金融系统的安全和稳健,并通过监管和监督我们的受监管实体——房利美、房地美(统称企业)和联邦住房贷款银行系统,促进全国范围内负担得起和可持续的抵押贷款,其中包括 11 家联邦住房贷款银行 (FHLBank) 和金融办公室。企业和 FHLBank 系统共同为美国抵押贷款市场和金融机构提供超过 8.6 万亿美元的资金,并通过为二级抵押贷款市场提供流动性和稳定性在美国经济中发挥着至关重要的作用。住房负担能力挑战对全国的租房者和寻求购买房屋的人来说都是重大障碍。近年来房价飙升,抵押贷款利率远高于之前的历史低点。待售房屋供应量异常低,加剧了负担能力问题,这对信誉良好、首次购房者产生了不成比例的影响,他们难以实现房屋所有权,而且往往缺乏支付大笔首付的资源。虽然 FHFA 无法直接控制这些动态,但该机构及其受监管实体正在应对这些挑战,部分原因是专注于负责任地降低成本、利用技术和创新来改善承保,并支持增加住房供应的努力。作为监管机构,在企业的情况下,作为托管人,FHFA 确保以促进受监管实体安全和稳健的方式采取这些步骤。FHFA 审查员监控受监管实体涉及的业务线、产品和其他领域的各种风险。FHFA 的法规设定了与审慎标准、市场活动和公司治理相关的要求。企业继续建立
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来,随着人类知识的增加和新工具的发展,外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究,该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此,外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外,外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训(图8.1)。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率,改善手术决策,增强人类外科医生的身体能力,并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。
所有MoneyGuidePro计算都使用资产类收益,而不是实际投资的回报。根据每个资产类别的平均年收益,本报告中使用的预计回报假设是估计的。根据您的投资组合分配,对每个资产类别的单个回报假设加权单个退货假设来计算投资组合申报表。投资组合退货可能已通过包括调整总回报率和通货膨胀率来修改。投资组合退货假定利息和股息以净资产价值进行再投资,而无需税收,并且还假设投资组合已经重新平衡以反映最初的建议。没有投资组合重新平衡成本,包括税收(如果适用),则从投资组合价值中扣除。没有投资组合分配消除风险或保证投资结果。
我们引入了 Mind Artist (MindArt),一种新颖而高效的神经解码架构,可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近,使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展,但由于数据注释的稀缺,仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同,这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言,在离散 OT 理论下,我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系,从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外,所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构,能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中,从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
作者/工作组成员:Isabelle C. Van Gelder * † ,(主席)(荷兰)、Michiel Rienstra ± ,(工作组协调员)(荷兰)、Karina V. Bunting ± ,(工作组协调员)(英国)、Ruben Casado-Arroyo(比利时)、Valeria Caso 1(意大利)、Harry JGM Crijns(荷兰)、Tom JR De Potter(比利时)、Jeremy Dwight(英国)、Luigina Guasti(意大利)、Thorsten Hanke 2(德国)、Tiny Jaarsma(瑞典)、Maddalena Lettino(意大利)、Maja-Lisa Løchen(挪威)、R. Thomas Lumbers(英国)、Bart Maesen 2(荷兰)、Inge Mølgaard(丹麦)、Giuseppe MC Rosano(英国)、Prashanthan Sanders(澳大利亚)、Renate B. Schnabel(德国)、Piotr Suwalski 2(波兰)、Emma Svennberg(瑞典)、Juan Tamargo(西班牙)、Otilia Tica(罗马尼亚)、Vassil Traykov(保加利亚)、Stylianos Tzeis(希腊)、Dipak Kotecha * † ,(主席)(英国)以及欧洲科学委员会科学文献组
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步,它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而,教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱,特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架,调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生,并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明,使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识(即自我调节学习和数字素养),教师支持更好地满足了关联性需求,而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解,并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
研讨会“心灵哲学:老鼠、人类和机器”从更哲学、伦理和道德的角度探讨了与人工智能相关的主题,同时也采用了更全面的方法。讨论的一个方面是,我们如何将不同程度的责任、自由、惩罚归因于未来具有增强能力的人工智能——甚至拥有良知。一个主要障碍是如何正确评估这样的人工智能:它的能力、能力和可能性,以便我们获得正确的结果,从而进一步使我们能够决定和应用正确的政策。在这种情况下,我们讨论了纳格尔的作品“成为蝙蝠是什么感觉” [4]。纳格尔的观点是,如果不能通过自己的眼睛看世界,就不可能正确评价另一个实体。在本文中,我想探讨一下,至少在与该主题相关的大多数社会实际需求的范围内,是否有必要真正能够“从内部体验”以决定并赋予这种人工智能一定程度的自由、责任等。