XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrapidly
一种精确且快速校准的语音神经假体
作者的经济利益：Stavisky、Henderson 和 Willett 是斯坦福大学所拥有的知识产权的发明人，这些知识产权已授权给 Blackrock Neurotech 和 Neuralink Corp。Wairagkar、Stavisky 和 Brandman 拥有与加州大学校董会拥有的语音 BCI 相关的专利申请。Stavisky 是 wispr.ai 的顾问，并获得了股权。Brandman 是 Paradromics Inc. 的外科顾问。Henderson 是 Neuralink Corp 的顾问，在 Enspire DBS 的医学顾问委员会任职，也是 Maplight Therapeutics 的股东。MGH 转化研究中心与 Neuralink、Synchron、Axoft、Precision Neuro 和 Reach Neuro 签订了临床研究支持协议，LRH 为其提供咨询意见。麻省总医院 (MGB) 正在召集可植入脑机接口协作社区 (iBCI-CC)；向 MGB 提供的慈善捐赠协议，包括迄今为止从 Paradromics、Synchron、Precision Neuro、Neuralink 和 Blackrock Neurotech 获得的捐赠，都支持 iBCI-CC，LRH 为其提供了帮助。Glasser 是 Sora Neuroscience、Manifest Technologies 和 Turing Medical 的顾问。
快速发展的基于 CRISPR/Cas 的基因组编辑
基因组编辑中有两个主要部分是实现精确遗传改变所必需的：用于靶标结合的定位部分和用于遗传工程的效应部分。利用 CRISPR/Cas（由用于独立靶标结合和切割的不同模块组成），已经开发出一系列精确且多功能的基因组编辑技术，广泛应用于生物医学研究、生物技术和治疗学。本文，我们从定位部分和效应部分的角度简要总结了基因组编辑系统的进展，并重点介绍了新报道的 CRISPR 结合碱基编辑和主要编辑系统的进展。我们还强调了 CRISPR 结合系统中脱靶效应的不同机制，并进一步讨论了未来减少脱靶突变的可能策略。
弥合快速发展行业的技能差距
金融服务技能委员会 2024 年未来技能报告深入分析了当前的技能趋势，并分析了该行业如何通过人才和技能计划做出响应。今年，该报告还首次包含了由我们的创始成员安永提供的技能熟练度数据。这让我们更深入地了解了整个劳动力队伍的技能能力。当与供需差距一起考虑时，这使我们能够确定需要在哪里采取不同的应对措施才能发挥最大作用，以及我们作为一个协作机构应该将共同努力重点放在何处，以确保我们在正确的时间为正确的人提供正确的培训。
随着经济恢复，失业率下降的迅速下降？
1。根据IMF部门分类而被认为容易自动化的工作（请参阅2021年4月第3章世界经济前景第3章的附录表3.1.3）。计算基于LFS所雇用的人员人数（主要和第二工作）。
直接空气捕获：快速扩展的景观
（doe）DAC的研发资金是由国会在2020财政年度（FY）启动的，并以2000万美元的价格预算进行了行程。2021年的两党基础设施法（BIL）通过添加旨在降低成本和技术规模的DAC前商业技术奖计划扩大了RD＆d直接资金。伴侣私营部门的努力是Xprize，这是一项耗资1亿美元的竞赛，旨在加快包括DAC在内的可扩展碳去除技术的发展。BIL还建立了一个DAC枢纽计划，提供了35亿美元，以建立多达四个区域DAC枢纽，每个集线器都有可能在十年末每年进行100万吨（MEGATON）的CO 2拆卸能力扩展。私营部门风险投资和其他形式的股权投资也为资本提供了扩展几家商业DAC风险投资。
激光诱导的分解光谱
激光诱导的分解光谱（LIBS）是一种简单，快速和敏感的分析技术，已在许多科学学科（例如，化学，物理学，地质学，工程，材料科学，聚合物科学，环境科学，环境科学和金属科学）中使用了近两十年。libs在行业中变得非常流行，尤其是由于便携式仪器的可用性和快速分析，在钢，汽车和飞机制造中变得非常受欢迎。由于该技术可以同时分析光和重元素，因此Libs因其食品分析能力而引起了全球关注，以表征食品中存在的微量营养素，基本成分和有毒物质。没有其他技术在短时间内提供此类综合分析数据，而无需进行任何实质性样本处理。本文回顾了LIB近年来在食品分析中的应用，并讨论了其提高食品成分表征的潜力。
快速从陆军实验数据中获取见解
Rapidly Unlocking Insights from Army Experimental Data: A Topic Modeling and Natural Language Processing Approach Anders Grau, Jenifer McClary, and Nicholas Reisweber Department of Mathematical Sciences United States Military Academy West Point, NY 10996 Corresponding Author's Email: andersgrau8@gmail.com Author Note: CDT Anders Grau is studying for a Bachelor of Science in Operation Research at the United States Military学院。Maj Jenifer McClary和Maj Nicholas Reisweber是美国军事学院数学科学系的讲师。作者要感谢这项研究的赞助商Trac-Monterey在整个研究过程中的支持和指导，特别要感谢Maj Daniel Ruiz和LTC Matthew Smith。此处表达的观点是作者的观点，不反映美国军事学院，陆军部或国防部的地位。摘要：美国陆军的研究人员正在进行有关在战场上实施新兴技术的实验。这些实验的关键数据点包括有关技术性能的文本评论。研究人员使用一系列自然语言处理（NLP）任务来分析此类评论，包括主题建模。这项研究致力于开发一种分析陆军实验和现场测试的文本评论的方法。该方法对在Forge数据库中的实验数据进行了测试，Forge数据库是陆军期货司令部（AFC）倡议，旨在为研究人员提供AFC研究的共同操作情况。因此，这项研究提供了改进的框架，用于分析美国陆军研究人员的主题模型。关键字：主题建模，n-gram，陆军实验数据，文本评论
如何为快速发展的技术做好准备：注重适应性
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
