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对Avène热泉水的深入研究显示出一种罕见且稳定的微生物社区
地球上的生命取决于微观连接。很长一段时间以来，我们对微生物世界的理解与疾病和食物应用有关。可能是因为它们是看不见的，除非影响人类的生活，否则不会认真考虑微生物。在20世纪末，分子和遗传工具的出现揭示了微生物世界的新型视野，揭示了在所有生态系统中微生物的普遍性和世界性分布，包括最极端的自然环境，以及包括较高生物体在内的较高生物体，包括人类在内的1,2。它们的高浓度和与广泛功能能力相关的大量多样性使他们成为我们星球上的重要参与者。他们提供了三分之二的氧气活生物体呼吸，并且在所有元素的回收中起着至关重要的作用。微生物还通过促进消化，产生维生素K，促进免疫系统的发展以及对有害化学物质的排毒3来使人类健康和福祉受益。3。作为它们生产的无数分子以生存或繁殖的非常有效的化学厂，它们也是用于工业，生物技术或治疗应用的创新生物活性分子的来源，包括对皮肤疾病的治疗4,5。
安全和安全性的行为身份验证
摘要可以从行为适当性的角度综合地阐述系统安全性和安全性问题。也就是说，可以通过某些代理人的行为是否合适来判断安全或安全的系统。特别是，所谓的适当行为涉及在某些条件下在正确时间执行正确动作的正确代理。然后，根据不同水平的适当性和托管程度，行为身份验证可以分为三个级别，即，行为身份，整合性和良性的身份验证。从广义上讲，对于安全和安全问题，行为身份验证不仅是一种创新且有前途的方法，因此由于其固有的优势，而且由于行为产生的无处不在以及任何系统中行为调节的必要性，因此也是一个关键和根本的问题。通过此分类，本综述提供了对行为身份验证的背景和初步的全面检查。它根据各自的焦点领域和特征进一步总结了现有的研究。分析了当前行为认证方法所面临的挑战，并讨论了潜在的研究方向，以促进行为身份验证的多样化和综合发展。
基于物理的金属增材制造工艺建模：综述
摘要 在现代世界中，金属材料的普遍性和关键重要性在从基础设施和交通运输到电子和航空航天等各个领域都显而易见。金属增材制造 (AM) 彻底改变了传统的生产方法，因为它能够创建具有拓扑优化的复杂几何形状和功能的高价值组件。本综述解决了对基于复杂物理的模型的迫切需求，以研究和优化金属的 AM 工艺。我们探索基于熔体和固态的 AM 技术，重点介绍当前最先进的建模方法。本综述的目的是评估现有模型，确定其优势和局限性，并建议未来研究的领域，以增强 AM 过程的可预测性和优化性。通过总结和比较各种建模技术，本综述旨在全面了解当前的研究前景。我们重点关注不同模型的优缺点，包括它们对熔体和固态 AM 方法共同的关键元素和过程的适用性。如果单一技术存在多个模型，则进行比较以突出它们的相对优缺点。在总结这篇评论时，我们考虑了复杂的基于物理的过程建模的未来进展以及将它们与结构-属性关系模型相结合的策略。
解决热方程的量子算法与经典算法
预计量子计算机解决某些问题的效率将大大高于传统计算机。量子算法可以显著超越传统算法的一个领域是偏微分方程 (PDE) 的近似解。这一前景既令人兴奋又令人信服：令人兴奋是因为偏微分方程在许多科学和工程领域中无处不在，而令人信服是因为一些解决偏微分方程的主要经典方法（例如通过有限差分或有限元方法）是基于离散化偏微分方程并将问题简化为求解线性方程组。有些量子算法通过源自 Harrow、Hassidim 和 Lloyd (HHL) 算法的方法，以比传统算法快得多的速度（在某种意义上）求解线性方程 [ 1 ]，因此这些算法可以应用于偏微分方程。该领域已经出现了一系列论文，它们开发了新的量子算法技术 [ 2 – 10 ]，并将量子算法应用于特定问题 [ 3 , 11 – 14 ]。然而，为了确定是否可以获得真正的量子加速，必须考虑所有复杂性参数，并与最佳经典算法进行比较。量子算法应该与
多代理强化学习
多机构系统（MAS）在数量的现实世界中广泛普遍且至关重要，在这些应用程序中，多个代理必须在共享环境中做出决定才能实现其目标。尽管无处不在，但在MAS中的智能决策代理的发展对他们的有效实施构成了一些公开挑战。本次调查研究了这些挑战，对研究游戏理论（GT）和机器学习（ML）的开创性概念（ML）进行了兴趣，并将它们与多方面增强学习（MARL）的最新进步联系起来，即MAS中数据驱动决策的研究。因此，这项调查的目的是在MARL的各个方面提供一个全面的观点，从而阐明了MARL应用中呈现的独特机会，同时强调了这种潜力带来的固有挑战。因此，我们希望我们的工作不仅可以通过分析当前的MARL景观来为该领域做出贡献，还可以通过洞察力来激励未来的方向，以深入了解GT和ML相关领域的概念。考虑到这一点，这项工作深入探讨了MARL及其相关领域的最新和过去的努力，并描述了提出的先前解决方案及其局限性以及其应用。
高级纤维激光器中热管理的物质方法
二氧化硅的衰减非常低的衰减促进了基于纤维的数据通信的普遍性。今天被认为是玻璃的内在特性，但这仅仅是因为外部损失来源（因此是热量）已被去除。过渡金属杂质，特别是Cu和Fe，在1970年代建立的通信波长中扮演着最重要的作用[5,6]。要消除这些外部吸收剂，以玻璃（例如SICL 4）和杂质（例如Fe 2 Cl 6）前体之间的蒸气压差形式的热力学，并立即使用。对这种重要性的良好回顾，但在当前的光纤社区中被遗忘了。[7]。通过涉及氯的明智干燥方案，在长途纤维中还减轻了玻璃中OH物种引起的衰减。现代二氧化硅纤维基本上没有外部损失来源，因此产生热量，这完全是由于化学蒸气沉积（CVD）过程的材料科学。但是，如第2.1.2和2.2节所述，CVD对本质上低损耗纤维的祝福在纤维核的组成可卸载性方面会导致诅咒[8]。
6 后摩尔时代的科学计算加速
2 图形处理单元在加速计算方面的新用途通过提供针对算法要求量身定制的专门工作流程，彻底改变了高性能科学计算领域。 4 随着摩尔定律时代接近尾声，许多新型非冯·诺依曼处理器正在成为潜在的计算加速器，包括基于神经形态计算、张量代数和量子信息原理的处理器。虽然这些新处理器的开发正在不断成熟，但预计对加速计算的潜在影响将是深远的。我们讨论了不同的处理模型如何推动关键科学范式的计算：机器学习和约束满足。 9 值得注意的是，每一种新的处理器类型都采用了根本不同的计算模型， 10 这就引发了如何在应用程序的设计和实施中最好地使用这些处理器的问题。 11虽然许多处理器都是针对特定领域开发的，但自旋玻璃 12 模型和神经网络的普及为多功能应用提供了途径。这也暗示了将下一代处理单元集成到未来高性能计算 14 系统所需的基础设施。15
电子 - 音波耦合和竞争的kekulé订单在扭曲的双层石墨烯
最近在扭曲双层中进行的扫描隧道显微镜实验[K。 P. Nuckolls等。，自然（伦敦）620，525（2023）]和三层[H. Kim等。，自然（伦敦）623，942（2023）]石墨烯已经揭示了魔法 - 角石墨烯中Kekulé电荷密度波顺序的无处不在。大多数样品都适度紧张，并显示出与理论预测相一致的“kekulé螺旋”（IKS）订单，涉及对Moiré超距离的规模单次调制的石墨烯级电荷密度失真。但是，超级应变双层样品相反，在莫伊尔尺度上显示了石墨烯尺度的kekulé电荷顺序。通过理论预料到了这个秩序，特别是在填充因子ν= -2附近突出的序列，该理论预测了低应变处的时间反转破裂的kekulé电流阶。我们表明，包括Moiré电子与石墨烯尺度光学区 - 角色（ZC）声子的耦合，可以稳定在|处的均匀的Kekulé电荷有序状态。 ν| = 2具有量化的拓扑（自旋或异常大厅）响应。我们的工作清楚地表明，这种语音驱动的电子顺序的选择如何出现在Moiré石墨烯的强耦合方案中。
汽车空间：用例和市场机会
随着自动驾驶的兴起、电动汽车（BEV）的日益普及以及基于软件的收入流的空前增长，汽车行业正在经历深刻的变革 1 。可以想象，到 2030 年，全球市场规模可能会从 3 万亿美元大幅增长到 5 万亿美元，仅基于软件的服务就可能带来 2340 亿美元的年销售额。一方面，这是物联网的产物，汽车已嵌入智能城市生态系统，新的信息娱乐系统也因最新的信息可能性而变得可用。另一方面，由于 4 级全自动驾驶汽车，即能够在特定条件或环境下无需人工干预即可运行的自动驾驶汽车，对完整、持续和广泛连接的需求也正在导致相关公司商业模式的根本性转变，类似于手机制造商已经经历的转型。虽然汽车行业长期以来一直以复杂的公司和供应商网络为基础，但该行业正在向新的技术解决方案和合作伙伴关系开放，包括与软件和航天工业的合作。在竞争日益激烈的国际市场中，
PCAST-NITRD-报告-2021.pdf
从联网智能手机到车载导航系统再到工业机器人，网络和信息技术 (NIT) 已成为美国人日常生活的一部分，并支撑着我们国家的经济繁荣和安全。最近的 NIT 趋势——包括数据和技术的民主化、传统工业实践的持续自动化、物联网以及可以增强或补充人类能力的智能机器——对商业、娱乐、劳动力发展、市场、行业、人际交流和美国文化产生了深远的影响。NIT 在日常生活中的无处不在——以及它在几乎所有行业和职业领域的实用性——提升了我们国家现有和未来劳动力对技术素养、教育和培训的需求。在 COVID-19 疫情期间，NIT 在我们社会中的关键作用——以及让所有美国人都能享受 NIT 工具和基础设施的好处的重要性——变得更加清晰。在此期间，可靠的宽带互联网、手机、视频会议平台和协作软件等技术使许多人能够与家人、朋友和同事保持联系，并参与远程学习和工作。