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传导能量武器
政策编号：301.066 标题：传导能量武器 生效日期：2024 年 9 月 16 日 目的：提供 Taser® 设备发放和使用的程序和指南。这是在明尼苏达州惩教设施中使用泰瑟枪的试点计划。 适用范围：所有明尼苏达州惩教设施 (MCF)。 定义：泰瑟枪——一种低致命性武器，用于通过释放电流导致神经肌肉失能 (NMI) 来暂时使个人丧失能力/无法移动。该武器是一种手持设备，可发射两个有线叉或可通过直接“驱动眩晕”使用。就本政策而言，以下应将其称为泰瑟枪。 激活或部署——对对象实际使用（或试图使用）泰瑟枪，无论是通过探测还是驱动眩晕。降级 — 请参阅政策 107.022，“特别调查办公室 — 使用武力 — 逮捕逃犯”。 弹药筒 — TaserCartridge®，这是一种通过序列号标识的一次性物品。 电击 — 通过直接接触对象部署或使用，而不将探针部署到体内。 强行戴手铐 — 警察在某人受到电子设备电流时控制并戴上手铐的行为。 探针 — 连接到 TASER 弹药筒的带刺射弹。 医疗危机 — 一种通常具有以下特征的状况：呼吸和心率加快、高热（体温升高）和/或大量出汗、偏执、迷失方向、激动、暴力、无法解释的行为、幻觉、语无伦次的言语或叫喊、难以置信的力量或耐力以及对疼痛不敏感。抵抗反应 – 请参阅政策 301.081，“抵抗反应、约束系统和逃脱”。安全释放销 – 一种连接到泰瑟枪电池并通过系绳连接到警员的控制装置。拔出此销后，泰瑟枪将无法工作，直到更换销并将电池插入充电站。泰瑟枪 7 – 一种两发传导能量武器 (CEW)，具有快速电弧和自适应交叉连接技术，能够立即跟进额外的弹药部署而无需重新装弹。该设备有弹药筒，其线材卷入镖体，具有远距离（3.5 度）和近距离（12 度）弹药筒。
埃利区土地管理局......
电力传输开发跨峡谷交叉连接项目 BLM 菲尔莫尔（犹他州）实地办公室正在回复公众意见征询期间收到的意见，并准备最终的环境影响声明。拟议的 214 英里 500 kV 输电项目的 45 天意见征询期于 2024 年 1 月 9 日结束，此前延长了 14 天。拟议项目将连接犹他州中部的 Clover 变电站和白松县的 Robinson Summit 变电站。为了回应部落的担忧，一种替代方案是提供一条穿过林肯县和奈县北部的南部路线，然后沿着 SWIP 南走廊向北到达 Robinson Summit 变电站，避开 Spring Valley。更多信息，包括地图和其他规划文件，可在 https://bit.ly/ePlanningCrossTie 上找到。 SWIP 北项目 BLM 埃尔科区是授权 1,500 MW 500 kV 输电线路的指定牵头者，该输电线路连接爱达荷州双瀑镇北部的 Midpoint 变电站和伊利西北部的 Robinson 变电站，并在那里与 SWIP 南区相连。LS 电力线将在 BLM 管理的双瀑镇、埃尔科和伊利地区的土地上延伸 257 英里。该项目正在等待文化清单、鼠尾草松鸡缓解和人种学研究后的继续通知。罗宾逊变电站扩建 Bristlecone 现场办公室于 2023 年 1 月收到了同一支持者的申请，要求修建一条 1.3 英里的输电线路，连接 SWIP 北区和罗宾逊变电站。BLM 此后收到一份申请，要求将罗宾逊变电站扩建 55 英亩，以适应未来的电力传输。 2023 年 9 月，BLM 与 Great Basin Transmission 签署了 Robinson Summit 扩建/互连谅解备忘录。2023 年 10 月举行了启动会议，以准备环境评估。LS Power 正在准备初步环境评估和合作机构邀请函。Green Link North
“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管
分子印迹聚合物：用于样品制备的选择性提取材料
在大多数分析实验室中现在都可以使用高度发达的分析仪器（即，色谱技术为质谱法进行）。因此，可以确定任何类型的有机化合物。然而，对原油提取物的直接分析对所获得的结果的质量对精度和准确性均产生了负面影响，并可能损坏检测设备。因此，在确定最终测定之前应进行适当的样品准备，以在随后的测量步骤中降低矩阵效应。此外，样本准备可以增加目标分析物的浓度（痕量富集），这又使研究人员达到了满足国家和国际当局制定的当前严格法规所需的低检测限制。其他样本预先准备的目标（例如减少了要使用的样本量和有机溶剂和玻璃器皿的量，促进自动化和增加样品吞吐量），在过去的几十年中已经建立了。对这些目标的追求导致了基于准确性和精度的改进分析方法的发展，并根据绿色样本制备的十种原则[1]，危险废物的减少。因此，开发新的小型分析技术/设备和新的吸附剂材料在去年的研究领域一直是研究领域。否则要使用的吸附剂，提取过程主要受吸附剂上存在的分析物和官能团之间的非选择性相互作用的控制。为了实现上述目的，已经开发出了几种微萃取技术，例如微型固体萃取（µ-SPE），固相微萃取（SPME），搅拌棒累积提取（SBSE）和液相微剥夺（LPME），以实现上述目标。除了这些发展之外，各种各样的新吸烟者，例如受限的访问材料，基于碳的吸附剂（碳纳米管和石墨烯），金属有机框架，涂层磁性纳米颗粒等，表现出了出色的吸附能力，可用于复杂矩阵的目标分析[2，3]。这种缺乏选择性使必要的选择对所涉及的典型步骤进行了广泛的优化，但是，即使仔细优化，某些矩阵组件也与目标分析物共同洗脱。为了提高提取过程的选择性，分子印刷聚合物似乎是一个不错的选择。分子印刷聚合物（MIPS）是量身定制的材料，可以选择性地结合目标分析物，优先与其他紧密相关的化合物结合，并在某些实验条件下[4，5]。MIP是通过在模板分子周围的聚合功能和交叉连接单体获得的，该过程导致高度交联的三维网络聚合物。单体是通过考虑与模板分子功能组相互作用的能力来选择的。一旦发生聚合，提取了模板分子，并建立了与目标分析物互补的形状，大小和功能的结合位点。此外，通过因此，所产生的印迹聚合物能够重新定位目标分析物，从而导致提取方法提高选择性[6]。