XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlm
学习模块 - 科学 G9
学校须知 本学习模块 (LM) 由教育部 GASTPE 计划下的私立教育援助委员会开发。这些学习模块由 PEAC 初中 (JHS) 培训师编写，并被用作演示样本或私立学校教师初中在职培训 (INSET) 计划中的研讨会样本。该学习模块专为在线学习而设计，也可用于混合学习和远程学习模式。本学习模块封面上所示的年份指的是该学习模块在 JHS INSET 中用作样本的年份以及编写或修订的年份。例如，2017 表示该学习模块是在 2016-2017 学年编写的，并用于 2017 年夏季 JHS INSET。封面上所示的季度指的是编写该学习模块时现行课程指南的季度。最新修订的 LM 是在 2018 年和 2019 年。LM 的设计也鼓励学生独立和自我调节学习，并培养他们的 21 世纪技能。它的编写方式让老师直接与学习者沟通。JHS INSET 的参与者接受了如何解读 K-12 课程指南中的标准和能力的培训，以确定期望的结果并设计基于标准的评估和教学。因此，教师接受了如何编写自己的基于标准的学习计划的培训。此 LM 的部分或阶段包括探索、巩固、深化和转移。此 LM 某些部分的某些链接或在线资源可能不再可用，因此，敦促教师提供他们认为适合学生的替代学习资源或阅读材料，这些资源或材料符合标准和能力。鼓励教师根据学校的愿景和使命编写自己的基于标准的学习计划或学习模块。 PEAC 开发的学习模块与教育部 K 至 12 年级基础教育课程保持一致。公立学校教师也可以下载和使用学习模块。学校、教师和学生可以复制 LM，只要这种复制仅限于 (i) 非商业、非营利教育目的；以及 (ii) 根据公平使用原则（IP 法典第 185 条）供个人使用或有限受众使用。他们还可以共享 LM 的副本并根据自己的意愿定制学习活动，只要这些活动是出于非商业、非营利教育目的且仅限于个人使用或有限受众，并且属于公平使用的范围。本文档受密码保护，以防止未经授权的处理，例如复制和粘贴。
国家环境管理和管理实验室网络（NNLEMS）
1。目的是能源部（DOE）环境管理办公室（EM）和传统管理（LM）共同赞助国家环境管理和管理实验室网络（NNLEMS或实验室网络）。NNLEMS建立了由DOE管理的联邦资助和发展中心（FFRDC）的合作伙伴关系。该合作伙伴关系提高了DOE国家实验室综合体（国家实验室）的科学和技术专长的有效性，以实现EM的传统核废料清理任务和LM的长期监视和维护任务的目标。作为FFRDCS，该部门的17个国家实验室中有16个以适合其与政府的特殊关系的方式进行业务，以满足DOE的特殊长期研究或发展需求。他们以客观性和独立性为出于公共利益而运作，并没有组织冲突。为了履行其对赞助机构的FFRDC责任，国家实验室可以根据需要访问政府和供应商数据，包括敏感和专有数据，以支持赞助商的使命，其中可能包括与赞助商决策和战略有关的投入和评估。NNLEMS充当信息交流，共识建设和协调的界面或焦点，以促进EM和LM访问和利用国家实验室能力的能力。NNLEMS由Savannah River国家实验室（SRNL）的主管领导，这是SRNL作为EM和LM的负责人（或公司）实验室的一部分。2。功能NNLEMS执行以下功能以支持EM和LM任务：响应 - 确定和协调技术支持的资源，以解决与DOE清理和长期监控活动相关的新兴事件。审查 - 确定和协调资源以独立技术审查DOE计划或活动。
基于液体金属的高密度互连技术，用于可拉伸印刷电路
基于液体金属（LM）的可拉伸印刷电路板的高密度互连（HDI）技术对于扩大其适用性至关重要。HDI技术提供了高分辨率的多层电路，具有高密度的组件，这是下一代神经探针以及超声波和传感器阵列所必需的。这项研究提出了一种使用激光雕刻的微凹槽的HDI技术，并在硅酮中使用保护性升力 - 聚乙烯醇（PVA）和随后的显微镜LM粒子喷雾沉积。这种方法实现了高分辨率的LM模式，并同时实现了组件的多层连接性和高密度集成，即实现HDI技术。使用可伸缩的0201 LED显示器证明，密度为每毫米2的六个铅和一个耳蜗植入物（CI）电极阵列。所证明的CI制造有可能以提高精度和吞吐量的植入物的全自动印刷电路板制造。植入豚鼠中的植入物表明，CI能够使用高质量的电气听觉脑干反应（EABR）和电气复合动作电位（ECAP）激活听觉神经元。此外，LM互连的U形横截面比正常矩形横截面具有更高的电路机械冲击力。
InP（001）衬底上的长波长 InAs/InAlGaAs 量子点微盘激光器
在本信中，我们介绍了基于五叠自组装 InAs/InAlGaAs 量子点作为活性介质的长波长微盘激光器，这些量子点通过固体源分子束外延在 InP（001）衬底上生长。直径为 8.4 lm 的量子点微盘激光器在脉冲光泵浦条件下在室温下工作。实现了 1.6 lm 的多波长激光发射，低激光阈值为 30 lm W，品质因数为 1336。通过收集到的近场强度分布的“S”形 L-L 曲线、线宽变窄效应和强散斑图案验证了激光行为。所展示的具有低阈值和超紧凑占地面积的长波长激光器可以在集成气体检测和高度局部化的无标记生物和生化传感中找到潜在的应用。
DOE FY 2022预算请求卷1
2024年，请求985,000 1,035,000 1,075,197概述其他国防活动拨款资金要素，与该部门内的面向辩护的活动有关。其中包括环境，健康，安全与安全（EHSS），企业评估（EA），专业安全活动（SSA），传统管理（LM），听证会和上诉（OHA）以及与国防相关的行政支持（DRAS）。DRA的资金用于抵消支持面向防御活动的工作的行政费用。重点介绍了2024财年预算请求的重大变化•在EA内，预算为安全和保障培训提供了资金，以及国家培训中心（NTC）所需的运营水平。•LM的2024财年允许LM增加其基本的环境正义计划活动，从而使该计划能够达到更多受影响的社区。
细胞壁脂蛋白CD1687在脱氧氯酸诱导的生物膜艰难梭菌中形成的生物膜中充当DNA结合蛋白
细菌病原体建立复发和持续感染的能力经常与它们形成生物膜的能力有关。梭状芽胞杆菌的差异感染具有较高的复发率和复发率，并且假设生物膜参与其致病性和持久性。生物膜通过C.差异仍然很少了解。已经表明，诸如脱氧胆酸（DCA）或甲硝唑诱导生物膜形成的特定分子，但所涉及的机制仍然难以捉摸。在这项研究中，我们描述了C.差异脂蛋白CD1687在DCA诱导的生物膜形成过程中的作用。我们表明，CD1687的表达是CD1685-CD1689基因簇中的操纵子的一部分，由多个转录启动位点控制，有些是响应DCA诱导的。生物膜形成只需要CD1687，而CD1687的过表达足以诱导生物膜形成。使用RNASEQ分析，我们表明CD1687影响转运蛋白和代谢途径的表达，我们通过下拉测定法（包括转运 - 相关的细胞外蛋白）来识别几个潜在的结合伴侣。然后，我们证明了CD1687在C.差异中暴露于表面，并且该定位是DCA诱导的生物膜形成所必需的。鉴于这种定位以及C.差异形成Edna富生物膜的事实，我们确认CD1687以非特定方式结合DNA。因此，我们假设CD1687是通过通过结合EDNA促进细胞与生物纤维矩阵之间的相互作用，是对DCA的下游响应的组成部分。
生物防治
本研究旨在通过多步骤工艺开发一种有效的生物制剂，以防止新鲜柑橘类水果采后真菌腐烂，该工艺包括从柑橘果皮中分离和鉴定乳酸菌 (LAB)、选择具有高抗真菌活性的 LAB 菌株、对无细胞上清液 (CFS) 进行化学表征、配制用 LAB 发酵物激活的柠檬皮粉状培养基 (LM)、对发酵 LM 进行化学表征以及评估新生物制剂对抗蓝霉菌的功效。从柑橘类水果皮中回收了 13 种 LAB，并通过肽质量指纹图谱法进行鉴定。使用双培养覆盖法和扩散琼脂测定法，分别测试了从柑橘类水果中分离的 LAB 以及从其液体培养物中获得的无细胞上清液 (CFS) 对抗多种植物病原真菌和卵菌的抗真菌活性。两个分离株被命名为 N3B2 和 M2B2，均被鉴定为植物乳杆菌，因其相关的抗真菌活性而被选中。这两个分离株都表现出广谱拮抗活性，包括柑橘果实的主要采后病原体，例如指状青霉菌和意大利青霉菌，分别是绿霉菌和蓝霉菌的病原体，链格孢菌，胶孢炭疽菌，喀斯特炭疽菌，柑橘腐霉菌和Ph. nic otianae。N3B2 和 M2B2 分离株被用作发酵剂，以发酵富含营养水溶液 (LM) 的柠檬皮粉培养基。通过使用 N3B2 和 M2B2 分离株发酵 LM 获得的两种制剂对用于初步筛选 LAB 的相同广泛病原体表现出强大的体外抑制活性。此外，这两种基于 LM 的配方降低了蓝霉感染的严重程度，并抑制了人工接种的柠檬果实上 P. italicum 的孢子形成。基于 LM 的生物配方的化学分析表明，它们的抗真菌活性很可能是由于乳酸菌衍生的酸性成分，包括乳酸、乙酸、DL-3-苯基乳酸、3-4-二羟基氢化肉桂酸、水杨酸香草酸。这些创新的基于 LM 的生物配方用乳酸菌衍生的抗真菌化合物激活，将被用作可食用和可生物降解的水果涂层，以延长新鲜柑橘水果的保质期并防止收获后腐烂。
实体肿瘤的软脑膜转移
摘要 软脑膜转移 (LM) 越来越多地被认为是晚期癌症的一种可治疗但通常无法治愈的并发症。随着现代癌症治疗延长了转移性癌症患者的生命，特别是脑实质转移患者的生命，实体瘤 LM 患者的治疗方案和临床研究方案也同样不断发展，以提高特定人群的生存率。最近临床研究、早期诊断和药物开发的扩展引发了新的未解问题。这些问题包括软脑膜转移生物学和首选动物模型、现代癌症人群的流行病学、确保较新的软脑膜转移诊断的验证和可及性、具有多模态治疗方案的最佳临床实践、临床试验设计和反应评估的标准化，以及值得进一步研究的途径。在神经肿瘤学会和美国临床肿瘤学会的支持下，一个由 LM 研究和管理领域的多学科专家组成的国际小组聚集在一起，就这些紧迫问题达成共识，并为未来的发展方向提供路线图。我们希望这些建议能够加速 LM 领域的合作和进步，并成为进一步讨论和患者倡导的平台。
偏好条件的语言指导抽象
从演示中学习是用户教机器人的常见方法，但它很容易出现虚假的特征相关性。最近的工作构建了状态抽象，即具有与任务相关特征的视觉表示，从语言作为执行更具概括性学习的方式。但是，这些抽象还取决于用户对任务中重要的内容的偏好，而单独使用语言可能很难描述或不可证明。我们如何构建抽象来捕获这些潜在偏好？我们观察到人类的行为如何揭示了他们如何看待世界。我们的关键见解是，人类行为的变化告诉我们，人类如何看待世界的偏好存在差异，即他们的状态抽象。在这项工作中，我们建议使用语言模型（LMS）查询直接知道行为发生变化的偏好。在我们的框架中，我们以两种方式使用LM：首先，给定对任务的文字描述和状态之间行为变化的知识，我们向LM查询可能的隐藏偏好；其次，考虑到最可能的偏好，我们询问LM以构建状态抽象。在这个框架中，LM还可以直接询问人类自己的估计。我们证明了我们的框架在模拟实验，用户研究以及执行移动操纵任务的真实斑点机器人中构建有效的偏好条件抽象的能力。