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2025年1月15日，数据传输计划的评论...
关于DTI，数据传输计划（DTI）是与科技行业和其他利益相关者合作的政策专家和技术人员的非营利组织，以增强数据可移植性。我们的使命是通过简单，安全的数据传输来增强人们的能力，从而扩大数字经济中的选择和机会。Vision Data Portability赋予个人能力，增强市场竞争并推动创新。当人们能够轻松，安全地移动其个人数据时，他们会从新的机会和下游创新中受益，而这些创新将是不可能的。这种重新构成市场，从而使用户，新进入者和更广泛的在线生态系统受益。数据可移植性的许多令人惊讶的好处在于隐私，但在当今最关键的技术政策挑战中起着不可或缺的作用：
1. 宇宙线传输简介 2. 电场和磁场中的粒子运动
• 粒子漂移的方向从一个太阳黑子周期变化到下一个周期。 • 对于 A>0，当 GCR 进入日光层时，漂移将它们带向两极并沿着电流片向外移动。 • 对于 A<0，模式相反（“A 负”）
杜松：从接下来重建传输事件 -
1美国麻省理工学院和哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥市02142，美国。2美国马萨诸塞州剑桥市艺术与科学学院有机和进化生物学系，美国马萨诸塞州02138，美国。3美国霍华德·休斯医学研究所，美国医学博士20815，美国。4 Harvard-Mit健康科学与技术计划，美国马萨诸塞州剑桥市02139，美国。 5哈佛/麻省理工学院MD-PHD计划，美国马萨诸塞州波士顿，美国02115。 6系统，合成和定量生物学博士学位课程，系统生物学系，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115。 7英国爱丁堡大学生态与进化研究所。 8 Fathom信息设计，马萨诸塞州波士顿，美国92114，美国9马萨诸塞州公共卫生部，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02108，美国。 10免疫学和传染病系，哈佛T.H. Chan公共卫生学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 11马萨诸塞州病原体准备的联盟，哈佛大学，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州，美国02115，美国。 12计算机科学系，工程与应用科学学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02134，美国。 †函数：ispecht@broadinstitute.org，pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型，我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。4 Harvard-Mit健康科学与技术计划，美国马萨诸塞州剑桥市02139，美国。5哈佛/麻省理工学院MD-PHD计划，美国马萨诸塞州波士顿，美国02115。6系统，合成和定量生物学博士学位课程，系统生物学系，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115。7英国爱丁堡大学生态与进化研究所。8 Fathom信息设计，马萨诸塞州波士顿，美国92114，美国9马萨诸塞州公共卫生部，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02108，美国。10免疫学和传染病系，哈佛T.H. Chan公共卫生学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 11马萨诸塞州病原体准备的联盟，哈佛大学，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州，美国02115，美国。 12计算机科学系，工程与应用科学学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02134，美国。 †函数：ispecht@broadinstitute.org，pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型，我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。10免疫学和传染病系，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。 11马萨诸塞州病原体准备的联盟，哈佛大学，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州，美国02115，美国。 12计算机科学系，工程与应用科学学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02134，美国。 †函数：ispecht@broadinstitute.org，pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型，我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。Chan公共卫生学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02115，美国。11马萨诸塞州病原体准备的联盟，哈佛大学，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州，美国02115，美国。12计算机科学系，工程与应用科学学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02134，美国。 †函数：ispecht@broadinstitute.org，pvarilly@broadinstitute.org。 抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。 杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型，我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。12计算机科学系，工程与应用科学学院，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州02134，美国。†函数：ispecht@broadinstitute.org，pvarilly@broadinstitute.org。抽象传播重建 - 对谁感染了疾病暴发中的人的推论 - 对病原体如何扩散和为目标控制措施提供机会的关键见解。杜松的中心是下一代测序观察到的主机内变体频率的统计模型，我们在超过160,000多个深入序列的SARS-COV-2基因组的数据集上验证了该模型。我们开发了杜松（系统发育和流行病学重建的关节基础网络推断），这是一种高度估计的病原体爆发重建工具，结合了host内变化，不完全采样和算法平行化。将这种内部内部变化模型与人口水平的进化模型结合在一起，我们开发了一种同时推断系统发育和传播树的方法。我们在计算机生成的爆发和实际爆发中对杜松进行了基准测试，其中传输链接已知或在流行病学上得到证实。我们演示了杜松的
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
使用GEOS-CHEM 14.1.1和eCHAM6.3-HAM2.3建模宇宙放射性核素的大气传输：对太阳能和地磁reco
在天然档案中应用10的先决条件进行太阳能和地磁重建，就是要知道如何将10归因于沉积反映大气生产的变化。但是，这种关系仍在争论中。为了解决这个问题，我们使用了两种最新的全球模型Geos-Chem和eCham6.3-Ham2.3与最新的铍生产模型。在太阳调制过程中，这两个模型都表明10个沉积与全球产量变化成正比，纬度沉积偏见（<5％）。然而，与全球生产变化相比，在地磁调制过程中，热带和极地区域的10个沉积变化在热带地区和极地区域的衰减量增长了约15％，在亚热带和极地区域的变化增加了20％-35％。这种变化在半球上也是不对称的，归因于半球之间的不对称产生。对于公元774/5的极端太阳能质子事件，极性区域的沉积增加比热带地区高15％。本研究强调了从不同位置或独立地磁场记录进行比较时，大气混合的重要性。
NASA项目将航空货物和航空出租车的航班整合到国家空域 高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统 超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输 工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
这意味着远程飞行员将需要新的自动化和决策支持系统才能操作飞机，因为他们不能依靠眼睛并从驾驶舱中查看。由于远程飞行员在地面上，因此他们需要一个可靠的通信链接，该链接允许远程飞行员与飞机交互并维护命令和控制。
超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
爱好者建议AI可以改善运输和制造，药品，消费品和军事技术。Rama Chellappa，Guru Madhavan，Ed Schlesinger和John Anderson在PNAS Nexus文章中评估了这些主张，通过探索包括自动驾驶汽车和飞机，AI辅助手术，AI-Loced封闭的Loop Anesthesiology，AI和Robotics，AI和Robotics，AI和AI-AI-AI-Assist assiss foculess focuffe new Matersive focuffeers and Play sash sash serapers and sash nepers nexus文章。
实验室热传输实验揭示了晶粒大小
摘要。多孔培养基中的热传输对于获得地球科学过程的理解和工程应用（例如地热系统设计）至关重要。通常通过假设有热量平衡（LTE；固体和流体相位）或局部热非平衡（LTNE；固体和流体相）来简化热传输模型，但长期以来已经考虑了热传输，并已提出了报告。但是，文献中仍然缺乏具有逼真的晶粒大小和流量条件的实验。为了检测LTNE效应，我们以3至23 md-1的达西速度进行了全面的实验室热传输实验，并分别测量了玻璃球的流体和实心相的温度，直径为5、10、15、20、25、25、25和30 mm。每个大小的四个复制品沿着流路径的离散距离嵌入小玻璃珠中，以稳定流量。我们的传感器经过精心校准，并进行了对调查以显示LTNE，以表达为固体温度和流体温度之间的差异。为了深入了解热传输性能和过程，我们使用普遍接受的LTE方程分析解和LTNE方程的数值解在1D中模拟了我们的实验结果。我们的结果表明，晶粒尺寸和水流速度的增加表现出显着的LTNE效应。由令人惊讶的是，相同深度的流体和实心相之间的温度差异不一致，表明流量轨道中的空间变量可能引起的不均匀热传播。
使用无线电源传输技术增强起搏器电池寿命
WPT系统的耦合系数公式为：$$ k = \ frac {m} {\ sqrt {l_t \ times l_r}} $$ ..WPT的效率随耦合系数的提高。当一个线圈的所有磁通线切开第二个线圈的所有磁通线时，就会发生完美的耦合（k = 1），从而导致相互电感等于两个个体电感的几何平均值。这会导致满足关系$$ \ frac {v_1} {v_2} = \ frac {n_1} {n_2} $$的感应电压。图11提出了一种动画可视化，展示了磁通密度对发射器和接收器线圈之间气隙距离变化的响应。参数AC磁研究生动地证明了反相关关系：随着气隙距离的增加，磁通量密度达到二次线圈的降低，反之亦然。