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l'自动化，une arme de毁灭性巨大的emploi？
摘要：自动化，人工智能的发展和生产空间的数字化是旨在加深工作和生产过程的动荡的基础。但是在经常宣传的演讲背后，现实是更加对比的。机器人化远非像在亲人文学中可以阅读的那样充实。人工智能一直在进步，但对于基本的模拟人类智力，仍然受到计算和学习机器学习的破坏。数字化是迄今为止最发达的趋势，目前正在加速，其行动有助于扩展对生活工作的控制和监测。最终，这些过渡对就业的影响将远小于所宣布的。如果只有减少的工作可以自动化，那么就业结构肯定会随着资格和技能而发展。最终，只有在全球资本主义的整体统治中，才能通过扩大分析领域来真正理解工作中的转变，它们对工作的真正影响，它们的不同和不平等的特征才能真正理解。再次，技术创新解释了累积周期的限制，同时部分扩大了跨越局面的紧张局势。
中国对清洁技术研发和制造的大规模投资正在催化全球能源转型
电池的情况同样令人印象深刻。与大多数模块化技术一样，上线的制造能力越大，电池就越便宜，从而刺激更多需求，进而刺激对制造和创新的进一步投资，产生多米诺骨牌效应，导致价格通缩和能量密度惊人地提高。在过去 30 年里，电池价格下跌了 99%，仅在过去 10 年就下跌了 82% 以上。与此同时，电池密度却增加了 5 倍。电池容量每增加一倍，电池价格就会下降 19%，能量密度就会提高 7%。20
大规模输血方案导致大量的血液单位浪费：系统审查和荟萃分析
MTP是一种标准化的紧急方法，用于快速输血，以危及生命的出血[1-3]。MTP最始终如一地定义为在24小时内施用10个或更多单位的填充红细胞（PRBC），或在四个小时内大于5个单位PRBC [4]。迅速激活和MTP的实施对于防止体温过低，酸中毒和凝血病的发展至关重要，统称为“致命三合会”。已知致命三合会的发展会增加死亡率的风险[3,5]。MTP旨在促进血库与医务人员之间的立即沟通和协调。该方案确保血液成分以预定比率迅速传递。MTP标准和血液成分比。虽然MTP的使用有效减少出血的影响，该方案的严格需求和紧急订购血液产品，但经常导致单位过度订购和过度激活方案，随后导致浪费血液成分[6]。
术前红细胞制备和术中术中大规模输血的有效性
抽象背景已注意到术前填充红细胞（PRC）制剂的过多要求，导致浪费血液产品和脑肿瘤手术成本更高。本研究的目标如下：（1）主要目标是评估血液制备和利用的有效指数； （2）次要目标是探索与术中PRC输血相关的因素； （3）第三个目标是确定大规模输血的危险因素和分析。方法对接受脑肿瘤手术的患者进行了回顾性队列研究。术前PRC制备和术中利用的有效性指数计算如下：输血（C/T）比率（C/T）比，输血概率（TP）和输血指数（TI）（TI）。此外，分析了与术中PRC输血和大量输血相关的因素。结果分别有1,708例脑肿瘤患者，总C/T，TP和TI分别为3.27％，45.54％和1.10。术中PRC输血的患病率为44.8％，脑膜瘤，基于骨内/颅骨的肿瘤和肿瘤大小与大规模输血有关。结论在常规实践中注意到了不必要的术前血成分准备脑肿瘤手术的准备。探索术中输血变量在优化交叉匹配和实际使用方面受到了挑战。
进化轨道，弹射和电离光子从中间质量到具有parsec
在预测恒星的演化和死亡方面，恒星进化模型的最新进展。我们提出了使用更新的P ARSEC v2.0代码计算的新的恒星进化模型，以获得金属和初始质量的全面和均匀的网格。核反应网络，质量损失处方和元素混合的处理都在P ARSEC v2.0中进行了更新。我们计算了跨越Z = 10-11至Z = 0的13个初始金属性的模型。03，质量范围从2.0m⊙到2000 m，由1100多个库（包括纯模型在内的2100个轨道）组成。对于每条轨道，从预先序列到最先进的早期抗肌肉分支或苏植物前阶段（取决于恒星质量）的进化。在这里，我们描述了轨道的特性及其化学和结构进化。我们计算了最终的命运和残余物质，并为每种金属性建立了质谱，发现合并的黑洞（BH）配对质量质量间隙仅在100至130 m⊙之间。此外，残留质量提供了与观察到的BH质量一致的模型，例如GW190521，Cygnus X-1和Gaia BH3二进制系统的BH质量。我们计算并提供了从恒星风和爆炸性最终命运以及电离光子速率的化学喷射。我们展示了金属性如何影响这些恒星的进化，命运，喷射和电离光子计数。所有模型均可公开可用，可以在P ARSEC数据库中检索。我们的结果表明，与不同代码计算的其他轨道的总体一致性很强，由于混合和质量损失的不同处理，对于非常巨大的恒星（M Zams> 120m⊙）而出现了最显着的差异。与大型麦哲伦云的狼蛛星云中观察到的大量恒星样本的比较表明，我们的轨道很好地重现了主要序列上的大多数恒星。
大规模微粒冲击下薄膜光伏电池残余应力分析
薄膜光伏（PV）电池是半导体技术中最重要的研究课题之一，能够有效地将太阳能转化为电能。1 – 6 单片三结电池（GaInP/GaInAs/Ge）因其高达 30% 大气质量零点（AM0）的效率而成为飞机和航天卫星等许多领域的首选7,8。9 – 15 然而，在制造和使用过程中引入的多层 PV 电池的机械应力和断裂对光电转换性能和寿命起着至关重要的作用。因此，定量表征和评估太阳能电池中的残余应力对优化结构设计、提高其可靠性具有重要意义。在光伏电池宏观断裂之前，大量的微裂纹开始形成、积累并对光伏电池产生弯曲效应，导致高振幅残余应力，从而导致光伏电池性能显著下降。更好地了解光伏电池的残余应力对于分析损伤机制以及随后通过改进结构设计来提高光伏电池的性能具有重要意义。16 – 18
不寻常的青少年腹部肿瘤，呈现神经精神病和大规模的腹部腹腔肿瘤：两种病例的报告
青春期的腹部肿瘤代表了一组多样化的病理，可以非典型地呈现，从神经精神障碍到明显的腹部延伸。这项研究的目的是报告两个罕见的病例，这些病例强调了该年龄段腹部肿瘤的诊断和治疗性挑战。在第一种情况下，一个12岁的女孩出现了10天的急性神经精神症状的历史，包括幻觉和认知能力下降，导致诊断为抗N-甲基-D-大洲 - 天冬氨酸受体（NMDAR）脑炎。尽管最初的超声是非诊断的，但随后的磁共振成像（MRI）显示出3厘米卵巢皮肤皮肤囊肿。迅速的手术切除与免疫疗法相结合，导致了快速的神经系统改善，并且在几天内观察到了完全恢复，并在一年的随访中持续。在第二种情况下，一个14岁的女孩在一个月内表现出进行性腹部扩张，并被发现具有较大的，主要是坚固的骨盆质量。详细的成像研究，包括计算机断层扫描（CT），描绘了一个双重质量，该质量在最大尺寸中的测量高达30 cm。术中发现证实了肿块是壁上子宫平滑肌瘤。手术切除导致症状解决和实验室参数的归一化（血红蛋白从8.6 g/dL提高），随访期间没有复发。这些病例在定量上强调，即使是良性肿瘤的分别为3 cm和30 cm，也会导致显着的发病率。最终，我们的发现强调了高可疑指数，重复的高分辨率成像以及多学科方法的重要性，以确保及时诊断和最佳管理，从而有助于改善青少年非典型腹部肿瘤的临床策略。
基于MOSFET的吸收剂，用于5G大型MIMO基站的反射信号 - 电路透视
摘要 - 损耗的传播对基站子系统的整体性能和效率具有负面影响。与4G技术相比，5G技术的一个关键特征提高了效率。5G巨大的MIMO基站结构可能会遭受这些损失，这会影响基本变电站的包容性能和效率。此外，在5G技术中，由于接收器（R X）分支的信号反映了与5G Mimo基站的循环器相连的信号。这种反射损失是由于R X分支的不匹配的负载阻抗和发射机（T X）分支的源阻抗。这项研究的主要目的是使用MOSFET吸收T X和R X之间阻抗不匹配而导致的反射信号。之后，每当基本站的R X分支反射时，就可以通过数学上的MOSFET的源电流和排水电流进行了两个比较。此外，通过将T X分支，天线，R X分支和MOSFET连接到四端口循环器的每个端口，提出了提出的电路模型。在1.4 V峰值处的13 dbm的反射RF功率纠正到其等效的直流值1.004 V。然而，使用LC滤波器，这些电流和电压的这些值在整流器的输出端进行脉动和过滤。索引术语 - 基线站，循环器，MOSFET，收发器，微波设备，纳米技术，5G，VLSI
国防部大规模虚假报告第三部分。5 年延迟确认异常情况滥用 +
“遗憾的是，由于极其特殊的情况，DHA 未能在 FOIA 规定的 20 天法定期限内回复您的请求。特殊情况可能包括：(a) 需要从与本办公室地理位置不同的设施搜索和收集记录；(b) 响应您的请求的记录的潜在数量；(c) 需要与一个或多个对记录的确定或主题有重大利益的机构协商；(d) FOIA 请求数量异常高；(e) 人员配备。”
bendr：使用变形金刚和对比的自我监督学习任务来从大量的脑电图数据中学习
用于大脑计算机界面（BCI）分类的深神经网络（DNN）通常会在跨多种环境进行训练时学习一般特征，因此可以将这些特征调整为特定环境。尽管在这种方法中找到了一些成功，但我们建议这种解释是有限的，替代方案将更好地利用新（公开）可用的大规模脑电图（EEG）数据集。我们考虑如何适应用于语言建模（LM）的技术和体系结构，这些技术和架构似乎能够以相同的静脉为DNN摄取大量数据来开发脑电图建模。我们特别适应了一种有效用于自动语音识别的方法，该方法（与LMS）类似地使用自我监督的训练目标来学习原始数据信号的压缩表示。适应脑电图后，我们发现单个预训练的模型能够建模具有不同硬件记录的完全新颖的RAW EEG序列，并且不同的主题执行不同的任务。此外，该模型的内部表示和整个体系结构都可以对各种下游BCI和EEG分类任务进行精确调整，在更多的任务（睡眠阶段分类）中表现优于先前的工作。