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铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
通过酪氨酸与共价蛋白抑制剂结合...
摘要：靶向共价抑制剂 (TCI) 在候选药物和化学探针中越来越受欢迎。在目前的 TCI 中，所采用的化学方法主要限于标记半胱氨酸和赖氨酸侧链。酪氨酸是 TCI 的一个有吸引力的残基，因为它在蛋白质-蛋白质界面富集。在这里，我们研究了环亚胺 Mannich 亲电试剂作为共价弹头的效用，以特异性地靶向与抑制剂结合口袋相邻的蛋白质酪氨酸。我们表征了几种环亚胺与酪氨酸的固有反应速率，并确定亚氨基内酯适合用作共价抑制剂（二级速率常数为 0.0029 M -1 s -1 ）。我们将环亚胺弹头附加到 CBX8 染色质结构域抑制剂上以标记非保守的酪氨酸，这显著提高了抑制剂在体外和细胞中对 CBX8 的效力和选择性。这些结果表明，曼尼希亲电试剂是酪氨酸生物共轭和共价抑制剂的有前途和强大的化学弹头
保护 OT 行动免受正在进行的亲俄黑客活动
将网络安全考虑因素融入 OT 系统的构思、设计、开发和运行中。有关更多信息，请参阅美国能源部网络安全、能源安全和应急响应办公室 (CESER) 的《网络信息工程》出版物。 练习并保持手动操作系统的能力 [CPG 5.A]。 创建 HMI 的工程逻辑、配置和固件的备份，以实现快速恢复。让您的组织熟悉出厂重置和备份部署 [CPG 2.R]。 检查 PLC 梯形图逻辑或其他 PLC 编程语言和图表的完整性，并检查是否存在任何未经授权的修改，以确保正确操作。对手可能会尝试通过更改配置和梯形图逻辑来保持持久性或以不安全的方式秘密操作设备。 更新和保护网络图，以反映 IT 和 OT 网络 [CPG 2.P]。运营商应应用最小特权原则，并需要了解个人对网络图的访问。保持对内部和外部招揽工作（恶意和良性）的认识，以获取网络架构并将映射限制为受信任的人员。考虑使用加密、身份验证和授权技术来保护网络图文件，并实施访问控制和审计日志以监视和限制谁可以查看或修改您的网络图。 注意网络/物理威胁。对手可能会尝试通过各种物理手段获取网络凭据，包括正式访问、贸易展和会议对话以及通过社交媒体平台。 盘点并确定所有 HMI 的报废状态 [CPG 1.A]。尽快更换报废的 HMI。 对物理过程的操纵实施软件和硬件限制，限制成功入侵的影响。这可以通过使用操作联锁、网络物理安全系统和网络信息工程来实现。
美国的亲社会取向和 COVID‐19 疫苗接种意愿
Grannis, SJ, Han, J., McEvoy, C., Ong, TC, Naleway, AL, Reese, SE, Embi, P. J., Dascomb, K., Klein, NP, Griggs, EP, … Fireman, B. (2022)。在 delta 和 Omicron 变体占主导地位的时期，mRNA 疫苗对成人 COVID-19 相关急诊和紧急护理就诊及住院治疗的 2 剂和 3 剂有效性减弱 — VISION 网络，10 个州，2021 年 8 月至 2022 年 1 月。发病率和死亡率周报，71 (7)，255–263。 https://doi.org/10.15585/mmwr.mm7107e2 Fiolet, T., Kherabi, Y., MacDonald, CJ, Ghosn, J., & Peiffer-Smadja, N. (2022). 比较 COVID-19 疫苗的
亲平价反种族主义者（梨）战略行动计划2023-2024
创建代理商负责人和梨团队的视频，分享有关该机构梨声明的信息。注意：应该为视频提供美国手语（ASL）Interpreɵng，capɵoning和成绩单。代理商应将视频发布在其代理机构的着陆页上，并与员工和外部合作伙伴内部分享。我们建议将成绩单转换为您代理机构服务的前6个语言populaɵ至少。如果数据不可用，则将转录本转化为使用最佳数据的最低限度六个语言：西班牙语，越南，俄罗斯，乌克兰，塔加洛和索马里。（如果需要）提供其他语言的翻译。建立一个独立的机构管理政策，概述了该机构的角色和责任，该命令是执行命令22-04。
枫木：多学院，亲社会学习环境，吸引和激励儿童
摘要 - 社交机器人的同龄人为机器人导师和学习工具无法做到的儿童教育提供了新的机会和好处。这样的机会就是同行协作，可以改善认知和情感学习成果。我们使用非人类协作机器人系统探索了这个机会，我们称之为“枫木”，这是一个多机构的亲社会学习环境。在Maple中，我们的机器人“枫木”在其环境中进行物理作用，并与孩子协调其行为，以完成同步且协作的任务。涉及17名儿童的初步互动研究的发现表明，与机器人合作的感觉可以积极影响儿童的参与和动机，尤其是在鼓励合作但不明确要求的情况下。这项工作为推进儿童机器人协作提供了令人信服的见解。
多模式成像以识别人类亲社会行为的大脑标记
人类如何实现如此高度的亲社会行为是一个引人注目的主题。探索人类亲社会性的神经基础已在近几十年来引起了人们的重大关注。然而，人类亲身社会性的基础神经机制仍有待阐明。为了解决这一知识差距，我们分析了15场经济游戏中的多模式脑成像数据和数据。结果揭示了大脑特征和亲社会行为之间的几个重要关联，包括较强的半球连通性和较大的call体体积。更大的功能分离和整合，以及较少的髓磷脂图与较厚的皮质相结合，与亲社会行为有关，尤其是在社会大脑区域内。当前的研究表明，这些指标是人类亲社会行为的大脑标志物，并为人类亲社会行为的结构和功能性大脑基础提供了新的见解。
dynabeads链霉亲素产品用于手动和自动化协议
绝对可重复性所有Dynabeads产品均可全面控制参数，例如珠子大小，表面积，铁含量和磁性迁移率。没有过多的物理吸附的链霉亲和素可确保可忽略不计，并确保了最小的批处理变化。（CV <3％）和批次之间的均匀特征和独特的可重复性降低了与质量控制测试相关的成本（图4）。无论是用于研究项目还是用于IVD测试活动，您都可以依靠Dynabeads产品的持续性能。
亲环境组织氛围对秘鲁工人的承诺和可持续行为的影响
摘要：作为社会重要组成部分的组织面临着在其商业管理中实施可持续实践的挑战，并在高度竞争激烈的市场中取得良好的表现，有必要让人员致力于组织。因此，本研究的目的是提出一个理论模型，在该模型中，亲环境组织气候（CPA）影响雇主品牌（EME），情感组织承诺（COA），情感依恋（AE）和工作场所（CPLT）的环境行为的热情。通过在线问卷进行了一项调查，并从利马市的863名公司工人收集了信息。为了测试拟议的研究模型的假设，使用SmartPLS软件的部分最小二乘的路径建模方法分析了数据。结果显示CPA对EME，COA，AE和CPLT的显着积极作用。总而言之，可以说，采用可持续实践并促进亲身组织的氛围的组织不仅有助于照顾环境，而且还可以改善员工工作经验的各个方面。因此，组织必须认识到主体环境气候的重要性，并积极努力促进工作场所的可持续实践。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。