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2025 财年国防授权法案中有关中东的主要条款
⚫ 第 1211 节：进一步指出，美国的政策是与以色列合作，确保有足够的拦截器和武器系统组件储备，以保护以色列免受伊朗和伊朗军事代理人的空中和导弹威胁。NDAA 的联合解释性声明包括一项要求，指示国防部长在可行的情况下与国务卿和以色列政府协商，提交一份报告，说明以色列在 2023 年 10 月 7 日至 2024 年 12 月 31 日期间遭受火箭或导弹空袭的程度，以色列通过部署或使用不少于 50 个铁穹拦截器、大卫投石索或箭式防御系统进行反击。报告应包括上述部署拦截器的数量、部署拦截器的估计成本以及补给所需的组件和弹药的清单。
单个碳素养与碳足迹组成部分之间的关系
为了减轻气候变化，单个温室气体排放需要大幅下降。本文从经验上探讨了单个碳足迹与碳素养以及社会经济和态度因素之间的关系。为了实现碳素养，我们区分碳知识和碳参与度。我们的计量经济学分析使用了广泛代表性的调查数据，可为德国的1000个人提供广泛的调查数据，并区分总碳足迹的组成部分以及与电力消耗，供暖，机动的个人运输，航空和饮食选择相关的碳足迹。我们发现碳参与度与总足迹之间存在负相关，以及与电力消耗和饮食相关的足迹。例如，反映碳参与度的指数的单单位增加对应于总碳足迹的下降约为4％。此外，对于碳知识，我们发现饮食中的碳足迹有负相关。我们还发现碳足迹与性别，年龄，收入，教育，环境偏好和政策取向之间的显着相关性，这通常表现出直觉上的预期迹象，但在各种活动中有所不同。总体而言，我们的发现支持这样的观念：促进碳参与度是减少个人碳足迹比增强碳知识更有效的策略。
生成模型中的单词关联有多像人类？斯洛文尼亚的实验
抽象的大语言模型（LLMS）在广泛的认知任务中表现出非凡的表现，但是它们重现人类语义相似性判断的能力仍然存在争议。我们报告了一个实验，其中我们将两个LLM用于Slovene，单语插槽5和多语言MT5以及MT5用于英语，以产生单词关联。这些模型是对在单词项目中创建的人词协会规范进行微调的，该规范最近开始收集Slovene的数据。由于我们的目的是探索人类和模型生成的输出之间的差异，因此对模型参数进行最小调整以适合关联任务。我们使用一组方法来测量重叠和排名进行自动评估，此外，将人类和模型生成的响应的子集手动分为四个类别（含义 - 基于位置和表单，基于位置和形式，并且不稳定）。的结果表明，人机重叠非常小，但是模型产生的关联类别分布与人类类似。
语言中的不同计算关系由不同的大脑系统捕捉
人类获取信息的重要方式是通过语言，但语言经验是否以及如何驱动特定的神经语义表征仍然知之甚少。我们考虑了 3 种不同的语言计算原理（简单共现、网络（图形）拓扑关系和神经网络向量嵌入关系）捕获的统计属性，并测试了它们在多大程度上可以解释语义表征的神经模式，通过 2 个具有共同语义过程的功能性磁共振成像实验进行测量。不同的图形拓扑词关系，而不是简单的共现或神经网络向量嵌入关系，对前颞叶（捕获图形共同邻居）、下额回和后中/下颞回（捕获图形最短路径）中的神经模式具有独特的解释力。这些结果相对特定于语言：它们不能用感觉运动相似性来解释，并且相同的视觉对象计算关系（基于视觉图像数据库）在图片命名实验中对视觉皮层产生了影响。也就是说，语言中的不同拓扑属性以及语言和视觉输入的相同拓扑计算（共同邻居）被不同的大脑区域捕获。这些发现揭示了语言的图形拓扑属性的特定神经语义表征，突出了人类大脑中语义表征的信息类型特定和统计属性特定的方式。
miR-196a2和miR-27a多态性与妊娠糖尿病的关联在中国人群中的易感性
自1980年代以来，发展中和发达经济体都增加了其可再生能源使用和生产。可再生能源的出现有四个方面。首先是技术进步，它降低了可再生能源设施的投资成本（Apergis and Payne，2010a； Apergis and Payne，2010b； Luqmanahmad和Bakhsh，2019年）。第二个方面与政府法规有关，该法规为可再生能源投资提供了支持政策的影响，例如大多数政府为绿色能源建立信贷减轻和税收减免，而绿色能源又会提高了证书和投资组合标准，并在可再生能源投资（Apergis和Payne，2012年； Asiedu et al，2021年）。第三点与气候变化问题有关。有人认为，增加的可再生能源使用减少了二氧化碳的排放，从而使可再生能源减轻了气候变化的有害影响（Bowden and Payne，2009; Payne，2009年，Ali，2021年）。最后，化石燃料价格的上涨鼓励了使用可再生能源（Gozgor，2018年）。考虑到这四个因素，可再生能源有可能带来长期的经济增长。最近，由于目前面临的全球经济面临的政策不确定性和不稳定性，可再生能源在带来长期经济增长方面的作用似乎受到了挑战。这种新兴的不确定性/不稳定性之一是经济政策不确定性（EPU）。EPU是与政府政策方向变化相关的政策不确定性（例如，货币或最终政策变更，税收法规等。），这倾向于在解决这种不确定性之前，会导致个人和企业的支出和投资延误。与能源消耗有关的政策变化和不确定性已被认为会影响有关国家的整体经济增长（Aizenman and Marion，1993; Tiwari，2011; Gulen and Ion，2016）。例如，不确定性
基于MRI脂肪分数映射的2型糖尿病与身体成分之间的关联
在过去的几十年中，糖尿病的全球患病率一直在增加。根据国际糖尿病联合会的说法，截至2021年，糖尿病的全球患病率已超过10％，其中90％是2型糖尿病糖（T2DM）。据估计，到2045年，糖尿病的患病率将增加到12.2％，并将在将来继续上升（1，2）。T2DM及其并发症对全球公共卫生构成了严重威胁。先前的研究表明，过多的脂肪积累可能会增加胰岛素抵抗（IR），这被认为是T2DM的关键发病机理（3-5），因此促进了T2DM的发作和进展（6）。发现内脏脂肪组织（VAT）和异位脂肪沉积的积累，例如肝脏，胰腺，心脏，骨骼肌，与IR和T2DM密切相关（7，8）。但是，异位脂肪沉积与T2DM之间的关系仍然存在争议，尤其是在胰腺脂肪沉积中（9-13）。原因可能归因于研究人群，种族，疾病状况和所采用的定量技术的差异。因此，对脂肪积累的定量评估对于预防和治疗T2DM至关重要。除了脂肪组织外，最近，T2DM与肌肉和骨骼（人体组成的另外两个重要组成部分）的关系受到了越来越多的关注。Waddell等。（14）发现与非T2DM组相比，T2DM患者的骨骼肌质量显着降低。此外，Hofbauer等人。此外，对多种族人口的横断面研究表明，与体型或增值税相比，骨骼肌质量在调节T2DM中的血糖中可能具有独立的作用（15）。（16）强调T2DM可能导致骨髓脂肪组织（BMAT）的沉积，从而增加糖尿病脆性骨折的风险。尽管以前的研究强调了身体成分与T2DM之间的关系，但其中大多数主要集中于身体组成的特定组成部分，例如脂肪组织，肌肉或骨骼，而不是将它们视为整体概念，并评估人体组成的多个因素（15，17，17，18）。仍然不清楚哪个因素是识别T2DM的最佳生物标志物。因此，对这种身体组成因素的全面评估的研究非常重要，可以深入了解T2DM的发病机理以及更有效的预防和治疗策略的发展。磁共振成像（MRI）可以通过化学位移编码绘制脂肪分数（FF），FF通常为
生成AIに关する実态调查2023年秋季
* 从 2023 年春季开始，将“预算内”选项整合到“我们目前正在开展利用生成 AI 的具体项目”中并重新统计。没有“我们为外部方提供生成 AI 服务”和“我们不为外部方提供服务，但我们在内部业务中使用生成 AI 等”的选项，因此未列出。 * 2023 年春季调查的结果通过将调查结果缩小到与本次调查对象相同的属性来重新统计。
用于常关型 GaN HEMT 的新型纳米结构 P-GaN 栅极的设计优化
A. 具有 MBE 再生长 P-GaN 栅极的常关型 HEMT HEMT 结构的特点是具有 25 nm 厚的 AlGaN 势垒和 20 % 的铝率。首先，通过 PECVD（等离子增强气相沉积）沉积 100 nm 厚的氧化硅 SiO 2 层，作为 AlGaN 栅极蚀刻和选择性 GaN 再生长的掩模。在用 CF 4 RIE 蚀刻 SiO 2 层以确定栅极区域之后，通过 ICPECVD 对 AlGaN 层进行 Cl 2 部分蚀刻，条件如下：RF 功率为 60 W、压力为 5 mTorr 并且 Cl 2 流速为 10 sccm。蚀刻时间为 35 秒，去除了 19 nm 的 AlGaN。然后在 MBE（分子束外延）反应器中重新生长用镁（Mg）掺杂的 50 nm GaN 层，其标称受体浓度为 Na-Nd 为 4 x 10 18 cm -3。
面向偏远地区供电可靠性提升的配网储能电站机会 ...
2.3 运行约束 储能电站的规划与运行决策存在强耦合关 系。在不同位置接入储能电站将对系统运行的安 全性、经济性与可靠性造成不同影响。为了支持网 侧储能选址定容方案的科学决策，需充分考虑储能 充放电特性、有功 / 无功综合潮流、电压偏移限制、供 电可靠性要求等关键因素，进行精细化的运行建 模。故引入运行约束如下。 2.3.1 功率平衡约束
DoDD 4500.54E，“国防部外国清关计划”，2022 年 5 月 31 日
2.1.国防部政策副部长。.............................................................................. 4 2.2.国防部采购和保障副部长。.............................................................. 4 2.3.国防定价和承包首席主任。...................................................................... 4 2.4.OSD PSA。...................................................................................................... 4 2.5.国防部各部门负责人。.................................................................................... 5 2.6.各军事部门部长。............................................................................. 6 2.7.空军部长。................................................................................................ 6 第 3 部分：FCP ...................................................................................................................... 9