摘要 - 空间天气是许多技术系统和应用的日常运行中的关键组成部分,包括大规模电网,高频无线电系统和卫星系统。随着国际太空行业继续蓬勃发展,可访问的太空天气产品,工具和教育对于确保太空参与者(既旧)(新老)的知识越来越重要,了解太空天气如何影响其活动和应用。在RMIT大学,该计划被采取了为学生开发太空天气预测实验室练习,这是其2020年新产品的新产品的一部分。这项新的太空天气预测实验室练习是作为“太空探索”本科课程的一部分,该课程具有多元化的学生,其中包括没有物理背景的学生;实验室设计中的关键细节。太空天气预测实验室的目的是:(1)对近地太空环境及其对各种人类技术的影响提供简短而强烈的介绍; (2)在数据分析,解释和沟通方面为学生提供“动手”培训; (3)为学生创造沉浸式的太空科学经验,以鼓励学习,科学透明度和团队合作。可以通过在分析中包括更多/更少的空间天气数据集或分析更多/更少复杂的太空天气事件来轻松地缩放开发的实验室形式以适合学生的技术水平。提出了面对面和在线格式,在2020年在RMIT开发和教授的太空天气预测实验室的细节。
perut口服免疫疗法(POIT),用于花生过敏的临床管理,现在有了美国食品和药物管理局(FDA)批准的产品Palforzia(以前的AR101)(Aimmune,Aimmune,Brisbane,CA),它对过敏者更容易获得。最近发表的POIT数据可用于设定对该处理的现实期望,并指导对过敏实践的实施。许多出版物表明了POIT的好处,主要是在提高重新启动的阈值并脱敏的阈值(表1)。1 - 4迄今为止最大的POIT研究是一项评估AR101的随机安慰剂对照临床试验。1大多数参与者(67%),4至17岁,在AR101活性药组中,耐受600毫克的花生蛋白具有限制剂量限制症状,而安慰剂组为4%。1接受AR101的主动治疗的参与者在出口挑战中的花生暴露期间的症状较小。1
第 14 章 特殊报告代码 (SRC) 和职责分配 这些报告分类仅用于人员和/或职位报告目的。a.本节所述的职责分配代码已建立,用于识别职位描述与特定 CMF 或 MOS 无直接关联的职位。这些代码允许在部队结构和库存变化方面具有更大的灵活性,允许更准确的编码以满足要求,但受到控制,通常需要获得代码批准机构的批准,然后才能在授权文件中对职位进行编码。职责分配代码包含前两位数字 00。 b.已建立特殊报告代码以识别本节所述的特殊类别的人员。特殊报告代码将用于人员报告文件中,以反映士兵的报告分类。特殊报告代码包含前两位数字 09。14-1。特殊职责分配 (00D) a。此代码 (00D) 将用于识别组织授权文件中已批准的特殊职责分配职位,并报告分配到这些职位的士兵的职责 MOS。在获得 HQDA、ODCS G-1 (DAPE-PRP) 批准之前,授权文件不会标有 SRC 00D(见表 14-2)。特殊职责职位必须满足以下标准: (1) 职责涉及一般军事技能/教育或与特定 MOS(MOS 无关紧要)不直接相关的独特特殊资格。(2) 职责需要独特的民事技能/教育或组件独特经验,这些经验未在本法规的其他地方归类为标识符。(3) 技能和知识通常无法从其他军事组织的其他岗位获得。(4) 驻地或非驻地军校课程既不适用也不适用于培训人员执行所需职责。(5) 涉及的职位数量太少,不足以建立新的 MOS 或其他职业标识符。b.识别 SRC 00D 职位的请求将转发给 ODCS G-1,收件人:DAPE-PRP,300 Army Pentagon,华盛顿特区 20310-0300,并将包括以下信息: (1) 单位识别码、命令代码和职位所在的授权文件的文件编号。(2) 段落和行号。(3) 薪级。(4) 授权数量。(5) 职位描述,包括-- (a) 职责。(1) 随员 (SQI 7) 职位。(b) 所需的最低技能和知识。(6) 与特定 MOS 无关的一般军事技能/教育或独特技能的摘要,或成功执行工作所需的民事教育/培训/经验。(7) 解释为什么不能用现有的陆军标识符编码该工作。c. 除非在初始批准时获得接受(如下文第 d 项所列),否则批准将一直有效,直到任务发生变化或 3 年(以先到者为准)。如果要求有效期超过 3 年,必须重新提交理由以供 HQDA 审查和批准继续有效。d. 批准使用 SRC 00D 的组织或任务集,无需 3 年续签要求。(2) 陆军要求/授权文件中的其他军事服务职位。(3) 伤亡和纪念事务行动中心 (CMAOC) 职位。(4) 监察长 (IG) NCO 职位。(5) 动员 TDA 中的 MOS 非重要职位。(6) 现役部队要求/授权文件中的预备役部队 MOS 00F/00G 非重要职位。(7) 国防部/陆军部信使职位。(8) 总部、信息作战 (IO) 组/营/BNFSB/BNGSB (SRC 53519Gxxx/53612Gxxx/53616Gxxx/ 63617Gxxx/53618Gxxx) 中的 MOS 非重要职位。(9) 美国陆军降落伞队 (W027AA)。
摘要 本研究提出了一种新型的探空火箭设计域,该设计域更直观、更简单,更有利于单级探空火箭的研制过程。在各种操作参数中,本研究确定了几个有效变量,这些变量也是探空火箭设计过程中最实用的变量之一。在为峰值高度优化考虑的众多设计变量中,确定了可以说对塑造整个系统最有效、在探空火箭设计过程中最具实用性的三个变量。进行了一项基于模拟的研究,以确定:所选参数对飞行性能的影响,以及单级探空火箭在峰值高度方面的最佳设计条件。将模拟结果与随机选择的实验测试飞行数据进行比较并进行验证。由于性能曲线随变量而变化,因此考虑的设计输入的组合是有效的。所提出的新型设计领域和设计程序有望为目标高度优化的单级探空火箭的研制过程提供有益的参考和实际的利益。
尽管在高收入国家(HIC)(HIC)批准和大规模制造了Covid-19疫苗,但在全球范围内,Covid-19疫苗的高度不平等分布仍然存在,以及与Covax(例如Covax)的协议,例如Covax(诸如COVID-19工具Accelerator的访问权限的疫苗支柱),以支持低位和中间(cout)。迄今为止,HIC已经服用了超过23亿剂(占人口的79%),并采购了超过70亿剂的剂量,其中3,4可能会随着疫苗的速度停滞而浪费,而在低收入国家中,只有15%的人口已接种疫苗。5具有同等重要性的5,应提高CoVID-19疫苗在LMIC中的供应链管理,以克服对LMIC捐赠“即将到来的”疫苗剂量的无效实践,这加剧了总体浪费的问题。这样的“晚期捐赠”产生了一种错误的印象,即HIC正在“做自己的钻头”,而LMIC无法有效分发疫苗。
埃默森·亚伯拉罕·杰克逊 1 摘要 本文为塞拉利昂教育现代化提供了一个批判性讨论的机会,以应对 21 世纪数字化转型的现实。这项研究的目的是实现三个目标,包括评估该国的技术供应和差距,并提出建议,以实现该国实现与撒哈拉以南非洲地区同行相当的现实增长前景的希望。该方法结合了对现有技术的论述分析,这些技术将使该国能够在促进增长和发展方面取得适当的进展。结果揭示了供应方面的差距,这并不是在指责,而是需要确保资源被用于解决所有部门经济发展的空间,同时为人力资源技能增加价值。结论表明,应该投入资源,确保系统准备好迎接技术现代化的进步,以实现经济的持续增长。关键词:数字空间、现代化教育体系、创新、塞拉利昂 1. 简介 教育被视为任何经济体经济增长的关键(Jackson,即将出版;Zivengwa、Hazvina、Ndedzu. 和 Mavesere,2013 年)。教育管理属于公共部门交付的范围,其有效性对于确保经济所有部门实现经济进步至关重要——这意味着计划的教育议程的实施必须考虑到部门目标,同时不能忽视全球经济快速发展的技术进步的速度或动向(Jackson,2020a;2016a)。世界各地的经济体,尤其是撒哈拉以南非洲 (SSA) 的经济体,正在取得足够的进步,以跟上其教育系统的数字空间,这为增长和发展增加了足够的价值。一个显著的例子就是新冠肺炎疫情,由于经济需要保持
ITHIUM-ION电池(LIBS)是为便携式电子和电动汽车提供动力的主要能量存储技术。但是,它们目前的能源密度和成本可能不满足不断增长的市场需求1 - 3。电池500财团提出需要达到500 WH kg-1的细胞级特异性能量,而电动汽车4的包装级成本低于100美元(kWh)-1。因此,探索新的电池化学物质超出了传统的LIB系统,这是必要的,紧急的5、6。表1比较了几种常用的充值电池系统的重量能量密度,相应的驾驶距离和成本,例如铅酸,镍卡达米(NI – CD),镍 - 金属氢化物(NI-MH),Libs,Libs,Advanced Libs and Advanced Libs and Lith-Sulfur(Lith-Sulfur(Libs))。当前的LIB具有150–250 wh kg-1的细胞水平能量密度为电动汽车提供300至600 km的驱动器范围(例如,特斯拉电动汽车中的LIBS具有〜250 WH kg-1的细胞级能量密度为〜250 WH kg-1),可实现500英里驱动器驱动器的频率,可用于合理驱动距离尺寸,以使距离型号均可合理驱动器尺寸尺寸。这是由于相对较低的容量(≤220mAh g-1)和常规锂过渡金属氧化金属(LMO)阴极的重量,这限制了Li Metal-LMO全细胞(未来LIBS)的能量密度几乎不超过500 WH kg-1。由于硫阴极的多电子氧化还原反应,li – s bateries提供了高理论特异性能量为2,567 WH kg-1,而全细胞级别的能量密度为≥600WH kg-1。尽管出色,硫磺7的低成本和丰度,Li – S电池为远程电动汽车8的下一代电池系统提供了巨大的潜力。已经做出了大量的研究工作,以解决LI – S电池中的物质挑战,以增强电化学的表现。这些努力包括使用多孔碳/极性宿主来减轻9-11,三维阴极的多硫化物溶解,以增强电子/离子电导率和可容纳体积的变化12、13,宿主和人造固体电解质对称间相设计,用于保护Li anodes 14、15,以及对电动机,二线材料和现有的16型固定器和现有的固定剂和现有的固定材料和现有的16型固定剂,现有的固定剂和现有材料。
量子密码系统的密码分析通常涉及寻找针对底层协议的最佳对抗攻击策略。量子攻击建模的核心原则通常归结为对手克隆未知量子态并由此提取有意义的秘密信息的能力。由于电路深度较大或在许多情况下未知,显式最佳攻击策略通常需要大量计算资源。在这里,我们介绍了变分量子克隆 (VarQlone),这是一种基于量子机器学习的密码分析算法,它允许对手使用混合经典量子技术训练的短深度量子电路获得最佳近似克隆策略。该算法包含具有理论保证的具有操作意义的成本函数、量子电路结构学习和基于梯度下降的优化。我们的方法能够端到端发现硬件高效的量子电路来克隆特定的量子态系列,我们在 Rigetti Aspen 量子硬件上的实现中展示了这一点。我们将这些结果与量子密码原语联系起来,并推导出由 VarQlone 促进的显式攻击。我们期望量子机器学习将成为改进当前和未来量子加密协议攻击的资源。