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两用出口管制背景下的新兴技术 - 概况介绍
增材制造工艺起源于原型制造，并被称为快速原型制造，因为它们可用于快速制造样品部件。这意味着，除了现有工艺外，增材制造工艺还提供了另一种制造选择。每种制造工艺都有其特定的优势和劣势。在传统的制造工艺（例如机械加工）中，这些优势和劣势是已知的，并在设计和选择制造工艺时得到了适当的考虑。在增材制造工艺中，设计师在很大程度上仍然缺乏这种丰富的经验。与任何制造技术一样，增材制造也需要某些框架条件，以实现最佳的成本效益比。在未来，工业 3D 打印也将成为传统制造技术在技术上合理且经济的替代方案，用于某些制造任务。AM 尤其适用于小批量生产的复杂几何组件。
塞缪尔·哈蒙德 - 白宫人工智能政策
5 “我们得出结论，基于计算的推断是预测人工智能能力的一种有前途的方法。”欧文·戴维。“推断语言建模基准中的表现。”在 epochai.org 上在线发布。（2023 年 6 月 9 日）。'https://epochai.org/blog/extrapolating-performance-in-language-modelling-benchmarks
病例报告：TAD 病引起的儿童巨人症、X 连锁肢端巨人症的治疗
X 连锁肢端巨人症 (X-LAG) 是一种罕见的垂体巨人症，与婴儿期发育的生长激素 (GH) 和催乳素分泌垂体腺瘤/垂体神经内分泌肿瘤 (PitNET) 有关。它是由 Xq26.3 染色体上的重复引起的，导致基因 GPR101 的错误表达，该基因是垂体 GH 和催乳素分泌的组成性活性刺激物。GPR101 通常存在于其自身的拓扑关联域 (TAD) 内，并与周围的调控元件隔离。X-LAG 是一种 TAD 病，其中重复破坏了保守的 TAD 边界，导致新 TAD，其中异位增强子驱动 GPR101 过度表达，从而导致巨人症。在这里，我们从 4C-seq 研究中追踪了一名 X-LAG 女性患者的完整诊断和治疗途径，这些研究通过医疗和外科手术干预以及详细的肿瘤组织病理学证明了新 TAD。说明了治疗患有 X-LAG 的幼儿的复杂性，包括使用神经外科手术和成人剂量的第一代生长抑素类似物的组合来实现激素控制。
财务披露报告 - FDR - House.gov
信托：有关伦理委员会批准的“合格盲目信托”和某些其他“例外信托”的详细信息无需披露。您是否已从本报告中排除了使您、您的配偶或受抚养子女受益的此类信托的详细信息？
zero - payload 用户指南 | 版本 2.0
Interstellar 的火箭之所以选择液态甲烷作为燃料，是因为其性能高、成本效益高。与煤油等有毒且难以处理的传统火箭燃料不同，液态甲烷更容易管理。这使其成为火箭生产和运营的绝佳选择。此外，使用从牛粪中提取的液态生物甲烷可显著促进碳中和。这一举措不仅解决了北海道奶牛养殖区的气味问题，还支持当地能源自给自足，促进环保发展。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
20240507 - 合同修改：补充药物滥用治疗和康复补助金
额外资金将主要用于在该行政区现有的药物和酒精服务中建设额外的能力。需要资助的活动包括增加工作人员以支持刑事司法方面的工作、隐藏的伤害 - 成年人和年轻人、同伴支持和改善与健康的联系。其他活动包括静脉切开术项目和药物干预以支持狂饮者或酒精依赖者、Buvidal（一种长效阿片类药物替代品）、外展车的部分资金、康复中心的扩大活动范围以及 SMART（自我管理和康复培训）计划的培训和许可，作为匿名戒酒会 (AA) 的替代方案。
2024 年 4 月 - 众议院管理委员会
5 月 9 日。2024 年 — 太空与科技。1.第 4 页。2024 年 5 月 9 日。美国众议院。科学、空间与科技委员会。按付款日期的月结单。118-2。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。