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太阳能安装击中了新高
“今年的太阳能PV设施的速度已经达到了很高的速度，今年，我们在中国平均看到了超过18吉瓦的每月安装，直到10月。“自去年以来，可再生装置已经激增，动力并没有放慢速度。中国已经在全球太阳能光伏启动中表现出明确的领导能力，我们预计今年中国将近60％的全球太阳能pv开始。”
增材制造 (AM) 是一种技术...
定向能量沉积 (DED) 是一种增材制造 (AM) 技术，传统上仅用于有限的行业和应用，例如航天工业，其中堆积（从头开始的增材制造）具有成本效益（图 1 (a)）。然而，它正在被应用于更加实际的应用，例如修复模具和涡轮叶片（图1（b））、增加耐热和耐磨等功能的涂层（图1（c））以及异种金属的增材制造（图1（d））。该系统具备熔覆（金属增材制造）能力，可替代淬火、焊接、连接、热喷涂、粉末烧结、涂层、冷喷涂等工艺，实现从切割到熔覆再到磨削的一条生产线在一台机器上完成。 ※除了上述预计的引进价格外，可能还需要工厂改造费用等。
外国投资控制制度到达远处并击中了
2024看到了NSIA下的第一个上诉的结论。法院在做出与国家安全有关的决定时认可了政府的广泛酌处权。它还确认，即使这会造成财务损失，当事方也不能补偿遵守补救措施的费用。该裁决并没有阻止其他上诉 - FTDI控股公司正在挑战政府的决定，要求其出售其在苏格兰半导体公司中的股份（尽管为了遵守政府在国家安全审查中的酌处权，法院拒绝了申请，以中止政府的撤离令，等待上诉的结果）。
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。
细胞衰老和与年龄有关的疾病 - 预防和治疗靶研究的最前沿〜
衰老与各种器官和组织的功能下降有关，并且对各种日常应力的反应不足会导致与年龄相关的疾病。因此，在老龄化的社会中，衰老是各种疾病和重要研究主题的危险因素。据报道，患有细胞衰老的细胞（衰老细胞）积聚在体内各种组织中，并可能导致生理衰老。此外，已经表明，在转基因小鼠中选择性消除表达P16的细胞可降低与衰老相关的疾病并延长寿命。鉴于这些实验结果，靶向体内的衰老细胞是预防和治疗与年龄相关的疾病的有吸引力的策略。在这篇综述中，我们将总结当前对细胞衰老基本特征及其与年龄相关疾病的关系的知识。我们还将总结新兴的治疗策略，包括消除衰老细胞的药物（消除衰老细胞）和鼻型药物（调节衰老细胞的药物），并引入了最新发现和临床翻译。
基于增材制造的新型制造
1）Wohlers, T.：Wohlers Report 2005, p.157, Wohlers Associate Inc., CO, USA（2005 年） 2）https://www.aligntech.com/solutions（访问日期 2020/02/24） 3）Imagawa, Edagawa 等：Phys. Rev. B, 82（11），115116（2010 年） 4）Niino, Hamajima 等：Biofab, 3（3），034104（2011 年）
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。