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可再生性可再生天然气（RNG）生产从有机废物生产的伊利诺伊州布卢明顿 - 诺尔特纳米局本地运输的可行性研究
可行性研究可再生天然气（RNG）从有机废物生产的伊利诺伊州布卢明顿 - 诺尔正常运输中的有机废物生产：伊利诺伊州PI：Michael Brown，生态行动中心（EAC）Co-PI：Kelsey Bremner，Kelsey Bremner，EAC，EAC，EAC，Liangcheng Yang，David Kopsell，David Kopsell，Illinois State Insucation； Yebo Li，Xumeng GE，Quasar Energy Group；杰克·卡拉汉（Jake Callahan），布卢明顿（Bloomington）和普通水填海区。该项目与FOA主题区域1：可行性研究开发一致，旨在评估用有机废物产生的可再生天然气（RNG）代替化石燃料衍生的压缩天然气（CNG）的经济可行性和环境可持续性。该研究支持我们减少有机废物和温室气体（GHG）排放的长期目标，同时增强了废物处理设施和运输燃料的经济和环境可持续性。
GAO-24-106423，军事保健：国防部和VA可以从有关人员使用军事有毒暴露记录的更多信息中受益
个人纵向暴露记录（ILER）Web应用程序链接服务成员和退伍军人的军事有毒暴露和国防部（DOD）（DOD）和退伍军人事务部（VA）数据库的健康信息。DOD管理Iler上的数据。它表明大多数Iler帐户持有人是退伍军人福利管理（VBA）员工处理退伍军人的残疾人索赔。截至2023年11月，VBA员工持有在DOD和VA开设的17,321个Iler帐户中的83％。在2022年8月颁布了我们承诺解决2022年全面毒物法案的诺言兑现我们承诺解决全面毒理法的诺言之后，有Iler帐户的VBA员工的最大增加发生在2022年8月。响应该法案，VBA要求索赔福利员工在处理退伍军人的残疾索赔方面使用ILER。
腹腔疾病：我们可以从有关疾病风险的前瞻性研究中学到什么？
对乳糜泻的小儿前瞻性研究，纵向收集生物样品和临床数据，为疾病风险提供了独特的观点。本评论重点介绍了有关腹腔疾病的遗传和环境危险因素的国际前瞻性研究的信息。此外，最近的OMICS研究使研究遗传因素和环境因素之间的复杂相互作用成为可能，从而进一步了解了我们对疾病原因的见解。将来，小儿前瞻性研究将能够提供更详细的风险预测模型，结合了基因，环境和来自多组学的生物学佐证。此类研究也可能有助于生物标志物的发育和对疾病发病机理的改善。
一个多尺度时空模型，包括从有氧运动到厌氧代谢的转换，可再现早期婴儿肠道微生物群的继任
摘要人类肠道菌群在出生后立即形成，对宿主的健康很重要。在第一个日子里，师生的细菌种类通常占主导地位，例如肠杆菌科。这些由严格的厌氧物种（尤其是双杆菌种类）继承。早期过渡到双杆菌物种与健康益处有关；例如，双杆菌物种抑制病原竞争者的生长并调节免疫反应。替代多杆菌被认为是由于辅助厌氧菌（包括肠杆菌科）在新生儿中存在于新生儿中的氧氧氧气所致。为了研究过渡到双杆菌物种的氧气耗竭，我们在这里引入了一个多尺度数学模型，该模型考虑了代谢，空间细菌种群动力学和交叉进食。使用Agora Collection的公开代谢网络数据，该模型从头开始模拟了严格和某些厌氧物种在肠道和氧气影响下的肠道状环境中的竞争。该模型预测，新生婴儿的殖民地内氧的个体差异可以解释观察到的与厌氧物种，尤其是双杆菌物种的术中观察到的个体变异。双杆菌种类通过使用双杆分流器在模型中变为模型，这使双杆菌可以切换为次优屈服代谢，并在高乳糖浓度下快速生长，如此处使用液压平衡分析。因此，计算模型使我们能够检验婴儿结肠中细菌定植和继承的假设的内部合理性。
从有源超器件到拓扑光子晶体
太赫兹 (THz) 波因其大带宽和丰富的光谱资源在成像、传感和通信方面表现出良好的应用前景，尤其在下一代无线通信中。用于操纵 THz 波的调制器和波导正在成为开发相关技术的关键部件，其中超材料分别在控制自由空间和片上传播方面表现出非凡的性能。在本综述中，我们将简要概述当前有源超器件和拓扑光子晶体的进展，以了解太赫兹自由空间调制器和片上波导的应用。在第一部分中，我们将通过将超材料与各种有源介质相结合来讨论有源太赫兹超器件的最新研究进展。在第二部分中，我们将介绍光子拓扑绝缘的基本原理，其中拓扑光子晶体是一个新兴的研究领域，将推动片上太赫兹通信的发展。我们设想，它们的结合将在更先进的太赫兹应用中找到巨大的潜力，例如可重构拓扑波导和拓扑保护的元设备。
从有限的例子中学习符号系统的生成原理
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议，其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力，并且通过这样做，是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式，有时被称为“生成学习”，因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现，而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究（N = 148）中，以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中，我们发现，具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括，尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
Coopesa 从有效走向高效 - EmpowerMX
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