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10根据化学沉积时间
cds薄膜是通过化学沉积在玻璃基材上制备的，以便在薄膜光电接种者中作为缓冲层的潜在用途。使用X射线相分析和拉曼光谱法，确定在最佳技术条件下合成的CD膜在六边形的wurtzite结构中结晶。已经表明，沉积时间会影响合成材料的生长速率，形态和微观结构特征。随着在给定溶液温度下的沉积时间的增加，观察到表面粗糙度的显着降低，伴随着晶体簇和微结构缺陷的大小减少。CD膜的光节间隙为2.53 - 2.57 eV。光致发光光谱中明显的绿色发射带的存在表明CD膜具有高度的结晶度，最小的缺陷密度。
主题：675 签名和计件记录服务 目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。 请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。 根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。 为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任人”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否合法拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能作为经纪人
主题：675 签名和计件记录服务目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否正确拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的被拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能被经纪或张贴到任何装载/经纪人板上，如 MFTURP-1 的承运人绩效和评估计划 (CPEP) 所述。托运人应使用代码“FL—未经授权的装载/经纪人板张贴”在 CPM 中记录任何未经授权的装载/经纪人板张贴事件。TSP 的重复张贴或服务故障模式将导致全国范围内不使用或从 DOD 计划中移除。SDDC POC：有关此咨询的问题可以发送到：usarmy.scott.sddc.mbx.carrier-performance@army.mil。到期：N/A 类别：DTR/MFTURP-1/政策
一个简单的模型，用于预测大气中二氧化碳浓度，具体取决于全局二氧化碳排放
摘要我们提出了一个非常简单的模型，用于估算全球碳发射方案的时间依赖大气CO 2浓度C（t），作为单个输入数据。我们根据参数得出一个单个线性微分方程，该方程是根据参数从全球碳项目的定量数据和CO 2浓度的MAUNA LOA数据估计的。通过将模型与1960年至2021年期间与相当良好的定量一致性进行比较，并与良好的定性一致性进行了比较。最后，建模了一些新的排放方案。尽管有几个关于绝对定量预测的缺点，但该模型有两个重要的优势。首先，使用简单的可编程电子表格程序（例如Excel）可以轻松地执行它。第二个输入排放方案可以轻松更改，并在碳周期和气候变化的本科和研究生课程中立即看到预期的变化。
在出现前的ALS抑制剂应用可有效控制抗性barnyardgrass生物型，具体取决于耐药机制
echinochloa物种是稻米作物中最麻烦的杂草之一，由于除草剂的耐药性，它们的控制受到了阻碍。这项研究的目的是确定imazethapyr和Penoxsulam在Barnyardgrass [echinochloa crus-galli（L.）Beauv。] Beauv。具有不同的ALS基因突变。26个生物型，23种具有抗糊状抗性，其中10种对甲氧克氨甲抗性。Ser653ASN的imazethapyr的电阻指数（RI）为5.7 - 19.5，ALA122THR和ALA205ASN为26.7 - 68.3，TRP574LEU的电阻为ALA122TH和ALA205ASN，为70.9 - 252.9。只有TRP574LEU也导致对毒素的耐药性。双重ALS突变ALA122ASN + TRP574LEU导致imazethapyr和Penoxsulam的RI高于2800。在出现前施用的penoxsulam的ED 50分别比易感和抗性生物型的出现后三分和六倍。仅对于低耐药水平突变Ser653ASN的生物型，在出现前的iazethapyr在出现前的效果比出现后更有效。除草剂Quinclorac的疗效对于易感和抗性生物型的出现前后的应用相似。ALS突变ALA205ASN和ALA122ASN + TRP574LEU首次在Barnyardgrass中报道。在出现前的ALS抑制剂的使用应优先于具有抵抗性barnyardgrass的田间出现后出现，并且需要使用这些产品来控制其他非耐药杂草。
病例报告肌炎肌炎肌炎肌炎 - 肌腱症重叠综合征，具体取决于免疫检查点抑制剂
免疫检查点抑制剂是针对抑制免疫反应的机制开发的突破性单克隆抗体。化学疗法的毁灭性作用后，这些特定的药物给癌症患者带来了希望。但是，每种药物本身都有副作用，这些有用的药物也有其副作用。除了系统性的副作用外，还有神经系统副作用，其频率日常增加，尽管现在很少报道它们。在这里，我们提出了一种患有肌炎肌炎肌炎肌炎 - 肌腱炎的病例。这三个综合症也很少见，即将被检测到。在这种情况下，该综合征具有很高的死亡率，并且可以继续进行Nivolumab治疗，这使情况更加有趣。在本文中，其目的是引起人们对免疫检查点抑制剂的严重三重并发症的注意，并在案例的基础上审查相关文献。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
最佳无歧义鉴别中非零先验概率决定的无纠缠量子非局域性
无纠缠非局域性 (NLWE) 是多部分可分离状态的量子态鉴别中发生的一种非局域现象。在正交可分离状态的鉴别中，当无法通过局部操作和经典通信完美区分量子态时，使用术语 NLWE。在这种情况下，NLWE 的发生与正在制备的量子态的非零先验概率无关。最近发现，在非正交可分离状态的最小误差鉴别中，NLWE 的发生可能取决于非零先验概率。在这里，我们表明，即使在最佳无歧义鉴别中，NLWE 的发生也可能取决于非零先验概率。我们进一步表明，即使只有一个状态可以无误差地进行局部鉴别，NLWE 也可以与非零先验概率无关地发生。我们的结果为根据量子态鉴别对多部分量子态集进行分类提供了新的见解。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
根据故障时间进行模具裂纹故障机理调查
芯片裂纹失效机制的质量和可靠性问题需要在供应链的每个步骤中得到解决，从晶圆供应商、半导体制造、封装组装、一级制造商组装到最终客户应用。找到芯片裂纹的关键因素对于根本原因调查至关重要，从而可以实施准确的纠正措施。可以采用的各种分析方法有很多，从标准 FA 技术（主要是 SAM 和断口分析）到先进技术，如热莫尔分析或有限元模拟。应用级分析、问题解决和持续改进方法也是解决此类问题的关键成功因素：故障树分析和石川图将实现完整的流程评估，包括封装和芯片完整性、装配流程、表面贴装技术 (SMT) 流程以及最终客户应用的应力条件。本文首先介绍了不同的互补 FA 技术，然后介绍了三个案例研究，这些案例研究说明了根据故障时间确定此类模具裂纹原因的难度。© 2015 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
根据故障时间进行模具裂纹故障机理调查
芯片裂纹失效机制的质量和可靠性问题需要在供应链的每个步骤中得到解决，从晶圆供应商、半导体制造、封装组装、一级制造商组装到最终客户应用。找到芯片裂纹的关键因素对于根本原因调查至关重要，从而可以实施准确的纠正措施。可以采用的各种分析方法有很多，从标准 FA 技术（主要是 SAM 和断口分析）到先进技术，如热莫尔分析或有限元模拟。应用级分析、问题解决和持续改进方法也是解决此类问题的关键成功因素：故障树分析和石川图将实现完整的流程评估，包括封装和芯片完整性、装配流程、表面贴装技术 (SMT) 流程以及最终客户应用的应力条件。本文首先介绍了不同的、互补的 FA 技术，然后介绍了三个案例研究，这些案例研究说明了根据故障时间确定此类模具裂纹原因的难度。© 2015 Elsevier Ltd. 保留所有权利。