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十英里溪河岸修复项目
本报告介绍了由州水资源控制委员会 (SWRCB) 使用 319h 资金 (SWRCB #D2013114) 资助的四个 Tenmile Creek 生物工程项目的设计基础，并且正在寻求加州鱼类和野生动物部 (CDFW) 的资助。Tenmile Creek 保护和恢复行动计划 (Higgins 2020) 确定了河岸恢复的优先事项，前四项被列入 2019 年 12 月成功的鳗鱼河恢复项目 (ERRP) 拨款提案中。项目选择标准是可以预防的沉积物污染量以及发生河岸溃坝的河段对《濒危物种法》列出的太平洋鲑鱼物种的重要性。由于新冠疫情，该项目直到 2021 年 4 月才开放。BioEngineering Associates 制定了 Mill Creek、Streeter Creek 和 Cahto Creek 两个地点的修复项目计划，并于 2022 年 3 月完成。水文评估报告 - Tenmile Creek 河岸侵蚀防治和河岸修复项目由 Thomas Gast Associates 环境顾问于 2022 年 4 月完成。该项目于 2022 年 8 月获得了北海岸区域水质控制委员会小型栖息地修复项目的资格，以代替 401 许可证，但 CDFW 不允许根据《栖息地修复增强法》第 1653 条颁发许可证，因为他们认为这些项目有太多岩石，而且更多的是护岸工程而不是鱼类栖息地项目。国家海洋渔业局 (NMFS) 还表示，使用的岩石量超过了他们对区域修复计划生物意见 (PBO) 覆盖的标准。 2023 年 7 月 26 日，在与 CDFW 进行实地会议后，根据 CDFW 的意见制定了该项目的新概念设计，ERRP 寻找一家合格的公司来制作 100% 工程设计。Stillwater Sciences (Stillwater) 被选中开展这项工作。CDFW 还要求对项目失败时大木材 (LW) 可能造成的损害进行风险分析，并创建了 Tenmile Creek 生物工程项目 (319h #D2013114) 大木材风险评估 (Higgins 2023)。生物工程协会负责人 Evan Engber 于 2023 年退休，SWRCB 允许 ERRP 聘请 Native Ecosystems, Inc. 和 Edwards Engineering 进行施工。2023 年水年 12 月和 1 月的洪水导致 Tenmile Creek 河道发生重大变化，包括扩大目标侵蚀河岸地点。项目规模的扩大导致需要增加预算，这将超过 319 小时项目 80 万美元的上限。ERRP 已要求 SWRCB 增加资金，以完成两个 Cahto Creek 站点和 Streeter Creek 站点的规划和建设，同时正在向 CDFW 寻求资金，以支付 Mill Creek 上第四个站点的建设费用。该项目原计划于 2022 年旱季开工，但由于多次延误，目前计划于 2024 年 7 月 15 日至 10 月 15 日开工。
生物医学应用金属纳米颗粒的细菌合成Minmin Shao 1，Guofeng Xiong 1，Guiqing He 2,3*
抽象的金属纳米颗粒，尤其是银和金，由于其独特的光学，电子和化学性质，在生物医学中具有有希望的应用。传统上，物理和化学方法已用于合成这些纳米颗粒。然而，细菌合成最近已成为一种环保，成本效益和便利的替代方案。在这篇综述中，我们总结了了解微生物纳米颗粒生物合成的机制的最新进展，并突出了已利用用于有效的，受控的纳米颗粒制造的关键细菌菌株，包括coli coli coli coli coli coli coli coli coli，Bacillus utilis和Geobacillus sp。我们讨论了当前的遗传和过程工程策略，以改善细菌合成金属纳米颗粒的质量，产量和单分散性。此外，我们概述了这些纳米颗粒的有希望的生物医学用途，从药物输送车，生物成像示踪剂，诊断和生物传感器到具有加速伤口愈合能力的抗菌剂和材料。最后，我们概述了针对各种医疗保健应用的绿色，生物合成的金属纳米材料的扩大，法规和采用的前景和挑战。关键字：金属纳米颗粒，生物合成，细菌，生物医学应用
由文建明提供
量子信息科学正处于变革的十字路口，即将彻底改变计算、密码学、通信、网络、计量、传感和成像等多个领域。在各种量子系统中，光子量子比特和中性原子是这场量子革命的关键催化剂。本演讲探讨了这些平台的协同融合，重点是通过相干原子集合中的自发四波混频 (SFWM) 开创窄带纠缠双光子源 [1,2]。值得注意的是，我们最近取得了一项独特的成就，首次通过热原子蒸汽中的自发六波混频 (SSWM) 创建了可靠的真正 W 级三光子源 [3]，其产生速率达到了前所未有的水平。重要的是，这一突破无意中揭示了与几个世纪以来数学和天体力学中著名的三体问题的深刻联系。我们的旅程从基础量子概念开始，调查替代量子比特平台，并深入研究传统的双光子生成方法，如自发参数下转换 (SPDC) 和固体材料中的 SFWM。我们揭示了我们在相干原子内窄带双光子和三光子生成方面的最新突破，有望实现长距离量子信息处理和网络。单光子具有不可动摇的量子特性，可作为多功能信息载体，而中性原子则为培育长寿命量子比特和量子存储器提供了理想的环境。我们揭开了中性原子纠缠生成背后的复杂机制的神秘面纱，揭示了 SFWM 和 SSWM 原理。演讲最后展示了我们的最新进展，强调了我们在窄带纠缠光子中产生无与伦比的相干性和可调谐性的能力。这些属性推动了可扩展量子网络的发展，连接了量子处理器并实现了安全的全球信息交换。当我们踏上这段启迪之旅时，我们阐明了单光子和中性原子在推进量子信息科学和技术中的关键作用，激发了迈向量子未来的新研究途径。
国家电网电力公司（苏格兰至
“ 3.3.65迫切需要在速度上提出新的电力网络基础设施以实现我们的能源目标。3.3.66英国当前和未来的能源供应的安全性和可靠性在很大程度上取决于拥有电力网络，该电力网络将使新的可再生电力产生，存储和互连基础设施能够满足我们国家需要快速提高到净零所需的电力需求，同时维持净零所需的电力需求。这项重要的基础设施的交付还需要平衡消费者的成本，加速时间表以进行交付以及最小化社区和环境影响。3.3.67需要连接到新的发电来源和新需求来源的需求并不是新的电力网络基础架构的唯一驱动力。作为
维夫斯，乔治；巴斯科普塔，马克；菲利普，何塞·胡安·德； Sanmiquel，Lluís 计算流体动力学 (CFD) 研究优化辅助通风系统
收到日期：2021 年 12 月 29 日。修改后收到日期：2022 年 3 月 31 日。接受日期：2022 年 4 月 19 日。摘要研究了地下矿辅助通风的四种不同情景，使用实际数据验证结果，并确定了在风速和热负荷去除方面最佳的通风条件。管道离工作面越远，情况就越糟。管道在横截面积方面的最佳布局，以及在巷道下侧或上侧的位置，无法清楚地推断，因为这取决于分析中使用的变量，无论是温度、风速还是工作面的特定区域。本研究的结果有助于开发最有效的辅助通风系统，用于地下矿的工作面或设备位置。除此之外，还可以使用创建的模型分析未来情景，为在每种不同情况下选择最佳辅助通风布局提供良好的工具。关键词：矿井通风；CFD 模型；地下采矿；辅助通风系统；效率。
Zhendong Hu, Xueqing Liu, Tianli Ren, Haroon A. M. Saeed, Quan Wang, Xin Cui, Kai Huai, Shuohan Huang, Yuming Xia, Kun(Kelvin) Fu, Jianming Zhang and
式中，T d 表示信号延迟，K为系数，DK表示介质材料的介电常数。可以看出，材料的介电常数越低，信号延迟越低，信号保真度越高。因此，在第五代通信技术深入发展的背景下，使用低k材料成为降低信号滞后时间的有效途径。一般在微电子领域常用的介质材料都是介电常数相对较低的材料。低介电材料是指介电常数高于空气（1）而低于二氧化硅（3.9）的材料，其值范围在1~3.9之间。低介电聚合物材料因具有易加工、热稳定性、电绝缘性等优点，被广泛应用于电子电工、电子集成、印刷电路板、通讯材料等领域。目前已知聚四氟乙烯（PTFE）[6, 7]、液晶聚合物（LCP）[8 – 10]、聚酰亚胺（PI）[11 – 14]等已广泛应用于电路板基材，环氧树脂、氰酸酯树脂等也作为优良的胶粘剂广泛用于电子设备的封装材料[15 – 17]。图1为环氧树脂、氰酸酯树脂和聚四氟乙烯的介电性能。
nmiotc 2022 年年度会议 – 协调信 - NATO
HNGS 主管 B΄ 分支 COMHELFLEET 副主管 COMHELFLEET 主管 A΄ 分支 COMHELFLEET HELFRIG 指挥官 NAMFI 指挥官 SOUDA 海军基地 指挥官 雅典多国海运协调中心 (AMSCC) 指挥官 NATO HQ/IMS 中央登记处 NATO HQ 希腊 MILREP（请传递给 NATO HQ MILREP） MPSOTC ACT D/SACT COS DCOS JFT DCOS CAPDEV DCOS SPP MCD SENF DIRECTOR HQ SACT /GREEK NLR（请传递给 HQ SACT NLR 和 PNLR） SHAPE COS SHAPE J2 SHAPE J3 SHAPE J5 SHAPE J7 SHAPE 希腊 NMR（请传递给其他国家的 NMR 和 PNMR） SHAPE MPD JFC BRUNSSUM COS JFC BRUNSSUM DCOS OPS JFC 布伦萨姆 MPD JFC 那不勒斯 COS JFC 那不勒斯 -3- JFC 那不勒斯 DCOS OPS JFC 那不勒斯 MPD/J9 JFC 诺福克 COS JSEC（联合支援与赋能司令部） HQ MARCOM COM HQ MARCOM DCOM HQ MARCOM COS HQ MARCOM DCOS OPS NS HQ（北约特种作战部队总部） HQ COM ITA MARFOR HQ COM ESP MARFOR HQ COM UK MARFOR HQ COM FRA MARFOR HQ STRIKEFOR NATO SFN DCOS OPS
新美亚公司
第一部分 项目 1. 业务 3 项目 1A. 风险因素 19 项目 1B. 未解决的员工评论 30 项目 2. 财产 31 项目 3. 法律诉讼 32 项目 4. 矿山安全披露 33 第二部分 项目 5. 注册人普通股市场、相关股东事项及发行人购买的股权证券 34 项目 6. [保留] 36 项目 7. 管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析 37 项目 7A. 关于市场风险的定量和定性披露 50 项目 8. 财务报表和补充数据 50 项目 9. 会计和财务披露方面的变更以及与会计师的分歧 81 项目 9A. 控制和程序 81 项目 9B.其他信息 81 第三部分 项目 10. 董事、高级管理人员和公司治理 82 项目 11. 高级管理人员薪酬 82 项目 12. 某些实际所有人和管理层的证券所有权以及相关股东事宜 82 项目 13. 某些关系和相关交易以及董事独立性 82 项目 14. 主要会计师费用和服务 82 第四部分 项目 15. 附件和财务报表附表 83 签名 88
研究高光谱分离提取成分的潜力
太空资产对美国国防、安全和经济财富至关重要。遥感是了解太空资产周围环境态势的重要技术。地面太空望远镜技术无法在空间上分辨太空中遥远的物体（轨道高度超过 1,000 公里，例如 GEO）或小型物体（例如 CubeSats）。这些物体被称为未解析的空间物体 (URSO)。高光谱遥感已被提议作为一种提取未解析空间物体定量信息的技术。高光谱传感器的高光谱分辨率包含有关未解析物体材料成分的信息，这些信息来自材料对测量光谱的贡献。即使物体无法在空间上分辨，也可以在光谱上分辨。高光谱解混是一种将混合测量光谱特征分解为组成材料及其丰度的光谱特征的技术。在地面应用中，解混已被广泛研究，研究对象是包含感兴趣物体的光谱和空间信息的图像。对于未解析的空间物体，作者建议使用在空间物体在高光谱传感器的视野范围内移动时收集的时间轨迹的光谱时间特征来提取物质成分信息。这种方法面临的一大挑战是，收集到的光谱时间特征可能不够丰富，无法使用盲高光谱解混方法提取物质成分。在本文中，我们使用一个简单的模拟模型，即一个类似卫星的物体在背景上旋转，以研究空间分辨率如何影响 URSO 物质成分的可识别性。我们将性能视为空间分辨率在提取的端元质量及其丰度方面的函数。初步结果表明，提高空间分辨率可以提高可识别性（这并不是一个令人惊讶的结果），但如果光谱时间特征足够丰富，那么几个像素就足以识别物质成分。关键词：未解析的空间物体；高光谱解混；光谱时间特征；空间域感知。
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。