摘要 12 家实验室开展了一项跨实验室练习,使用电子背散射衍射 (EBSD) 测量钛金属样品的平均晶粒尺寸,该样品的平均晶粒尺寸约为 30 µm。参与者被要求遵循拟议的国际标准草案 ISO DIS13067“微束分析 - 电子背散射衍射 - 晶粒尺寸和分布测量”。在提交的初始结果中,12 家实验室中有 4 家报告的等效圆直径值与总体平均值有显著差异。在三种情况下找出了这些差异的原因,对两种情况进行了修正,然后对数据进行了全面的统计处理,以消除剩余的异常值。通过测量等效圆直径计算出的平均晶粒尺寸比使用线性截距测量法计算出的值大约大 10%。结果显示,实验室之间的平均值差异(再现性)比单个实验室进行的几次测量之间的差异(重复性)大得多。等效圆直径测量的可重复性极限比线性截距测量的可重复性极限高出约 80%,这可能是因为校准漂移和垂直于倾斜轴的倾斜校正产生的额外误差仅对前一种方法有影响。讨论了结果差异的来源,并得出结论:选择要包括在平均值计算中的最小晶粒尺寸对报告值的影响最大。选择相对较大的截止尺寸可能会产生最佳一致性,因为最小晶粒可能会产生显著的影响(与其占据的面积不成比例),并且晶粒的数量和大小最有可能随着所选的步长、数据质量和/或索引不良点的处理而变化。
这项研究分析了2050 E 2051哥伦比亚州和哥伦比亚特区的网格稳定性,其全部部门(电力,运输,建筑物,工业,工业)能量被转换为100%清洁,可再生的可易感风 - 极性(WWS)的电力和热量的电力和热量储存和储存和需求响应(因此对零空气污染和零碳和零碳)。网格稳定性在五个区域进行分析;六个孤立的州(得克萨斯州,加利福尼亚,佛罗里达州,纽约,阿拉斯加,夏威夷);德克萨斯州与中西部互连,以及连续的美国没有停电,包括在加利福尼亚州的夏季或德克萨斯州的冬季。不需要超过4小时的电池。串联的4-H电池可提供长时间存储。虽然过渡多倍多倍多倍的用电,但最终用途的能源需求减少了约57%,而不是业务 - 通常(BAU),贡献了63(43 E 79)%和86%(77 E 90)(77 E 90)%的年度私人和社交(私人和社交)(私人和社交(PrivateS privateS health shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth shealth sydiss),比Bau相比。在加利福尼亚,纽约和德克萨斯州的每单位能源成本分别降低了11%,21%和27%,而在佛罗里达州,当这些州在区域上相互联系而不是岛屿时,佛罗里达州的成本高1.5%。过渡可能会创造出比失落的永久性工作约470万,并且仅需要约0.29%和0.55%的新美国土地来进行足迹和间距,少于当今化石行业所占据的1.3%。©2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。
摘要在2020年,世界卫生议会认可了2030年的免疫议程(IA2030),这是2021 - 2030年的全球战略,该战略设想了一个世界,每个人,每个年龄段的每个人,每个年龄段的每个人都从疫苗中受益。本报告回顾了世界卫生组织和联合国儿童基金会在2022年到2022年在全球,区域和国家级别上的覆盖范围估计的趋势,并且有关IA2030策略的即兴覆盖范围,该策略旨在减少尚未收到diphtheria-tetanus-pertussis – tacege cover cover-cover cover的儿童的数量,并减少30%的人(30%)(DTPCCINE(DTPC)(DTPC)(dtpcv cine cove cove cine)(DTPCCINE(DTPC))含白喉 - 含素 - 含疫苗的疫苗剂量(DTPCV3)至90%。全球,DTPCV1的覆盖范围≥1剂量从2021年的86%增加到2022年的89%,但仍低于2019年获得的90%覆盖率。估计的DTPCV3覆盖范围从2021年的81%增加到2022年的84%,但仍低于2019年覆盖率86%。全球2022年,1,430万儿童未接种DTPCV1,比2021年的1810万次降低了21%,但比2019年的1,290万增加了11%。在2022年未接受DTPCV1的大多数儿童(84%)生活在中低收入国家。covid-19-covid-asso占据的免疫恢复发生在2022年全球一级,但进展分布不均,尤其是在低收入国家中。需要采取紧急行动,以提供不完全疫苗的儿童进行追赶疫苗接种,这些接种疫苗在大流行,恢复国家疫苗接种范围内遗漏至前血症水平,增强免疫计划以建立弹性,以抵御未来的无法预料的公共卫生事件,并进一步改善覆盖范围,以保护儿童免受可疫苗的可预见疾病的侵害。
量子技术 2.0 全面发展道路上的一个关键障碍 [ 1 ] 与最初刺激其发展的情况相同:用经典方法有效模拟足够大的量子相干结构根本不可能。实际上,“足够大”的系统是由一百个左右量子比特组成的,但这个数字仍然太小,不足以组成能够模拟其他“足够大”的量子系统的量子计算机。另一方面,由数千个量子比特组成的人工量子相干系统正在被制造出来 [ 2 ],甚至得到成功应用,如商用量子退火炉 [ 3 , 4 ]。超导量子比特阵列也被认为是能够超越标准量子极限的微波探测器(例如,在搜索银河系轴子等应用中 [ 5 ])。阵列的量子相干性是检测机制的关键要素。这种“量子容量差距” [6] 需要得到弥合,以便系统地开发量子技术 2.0 的全部潜力,例如有噪声的中型量子 (NISQ) 设备 [7] 和通用容错量子计算机。对大型量子系统进行有效的经典模拟并不是绝对不可能的,因为它涉及对这种系统的任意演化的模拟,即其状态向量可以到达其所有(指数高维)希尔伯特空间,并且可能在有限时间内做到这一点。Margolus-Levitin 定理及其推广 [8-13] 对这种演化的速度进行了限制,从而限制了在任何有限时间间隔内可访问希尔伯特空间的部分。这与 [14] 的证明相一致,即在系统尺寸呈多项式缩放的时间内,任意时间相关局部哈密顿量可以生成的所有量子多体态的流形在其希尔伯特空间中占据的体积呈指数级小。(这是一个字面上正确的表述,因为量子比特系统的希尔伯特空间是一个有限维复射影空间;也就是说,它是紧致的,而且它有一个酉不变的富比尼-施图迪度量 [15])。数值和分析研究还表明,描述
半导体市场 全球半导体市场有望大幅扩张,预计将从 2024 年的 6230 亿美元增长到 2035 年的 10740 亿美元,年复合增长率高达 5.08%。半导体在消费电子、汽车、电信和航空航天等每一项现代技术进步中无处不在,因此值得注意的是它们在我们日常生活中占据的重要性。由智能计算机和联网设备推动的工业 4.0 的兴起正在彻底改变制造业和生产,进一步推动对先进半导体技术的需求。截至 2024 年 7 月,全球半导体集团销售额达到 513 亿美元,比 2023 年 7 月同期增长 18.7%,这是销售额连续第四个月增长。美洲地区领先,销售额同比增长 40.1%,而中国和亚太地区也显示出显着增长。销售热潮是指对电子产品、数据中心芯片和集成电路的需求增长。尽管欧洲和日本的市场呈下降趋势,但随着人工智能、物联网和汽车技术的进步,全球市场正从疫情相关的衰退中良好反弹。半导体通常被称为现代电子产品的支柱。这些元素在从智能手机和计算机到先进的汽车系统等各种设备中发挥着重要作用。制造商面临的挑战是要求进一步开发技术,使用越来越小、更高效的芯片和更多的晶体管。人工智能和通信都继续依赖微处理器的进步,导致半导体增长速度更快。随着全球对更智能、更快速设备的需求不断增长,半导体行业将在塑造未来方面发挥更加关键的作用。该行业也是关键的就业驱动力,仅在美国就有超过 25 万名工人就业,支持超过一百万个工作岗位。半导体行业的上升轨迹凸显了其在推动未来技术发展方面的核心地位。
背景:探索肠道微生物组定殖的动力学在29阶段的早期阶段对于理解30个微生物对宿主发育和拟合度的潜在影响很重要。模型生物的证据表达了31个至关重要的早期阶段,当时肠道微生物群的转移会导致免疫32失调和宿主状况降低。然而,我们对肠道33微生物群定植的理解,尤其是在早期开发过程中,仍然有限。因此,我们使用了狂野的蜂巢35个雏鸟(Buteo buteo)来研究早期肠道36微生物群定植,环境和宿主因素之间的联系。37结果:我们使用16S 38和28S rRNA基因靶向细菌和真核微生物群。我们在纵向设计中在早期发育39阶段中对个人进行了采样。我们的数据表明,年龄显着影响40个微生物多样性和组成。NEST环境是微生物群组成的显着预测因子41,特别是真核群落在宿主占据的栖息地之间存在42。雏鸟条件解释了微生物43社区组成,而血液寄生虫征收至周四44的感染与微生物β多样性相关。45结论:我们的发现强调了研究微生物组46动力学以捕获本体发育过程中发生的变化的重要性。他们强调了微生物群落在反映宿主健康方面的作用47,以及48嵌套环境对发展中的雏鸟微生物组的重要性。52总体而言,这项研究为理解微生物群落,50个宿主因素和环境变量之间的复杂相互作用而贡献,并阐明了在早期生命期间管理肠道微生物定植的机制51。
在自动驾驶汽车中,在不确定环境中的几个道路使用者中,在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动,然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中,有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车,驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用,以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法,并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节(MPC)。该方法基于相互作用的模型的整合,以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划,其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法,也能够处理环境中的多模式操作不确定性,其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数,该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上,同时驱动周围汽车的运动不确定性,以避免操作员过于谨慎,而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础,并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师,可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素,该方法可以有效地预测周围汽车的运动,然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验,自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识,周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。
引言 — 对称性是自然界的一个重要方面,在物理学中起着基础性的作用 [1,2]。诺特定理指出,汉密尔顿量的对称性与相关物理系统中的守恒量相对应 [3]。汉密尔顿量的对称性表明存在超选择规则 [4,5]。在量子计算和信息领域,对称性可以指示资源的存在或缺乏 [6],并且它有助于提高变分量子算法的性能 [7-10]。通过消除与守恒量相关的自由度,对称性的识别可以简化计算——这是诺特定理的核心。这使得对称性在物理学中非常有用。量子计算是一个相当年轻的研究领域。量子计算机最初作为图灵机的量子力学模型 [ 11 ] 被提出,其魅力在于有可能超越经典计算机。量子计算机最明显的优势在于其计算背后固有的物理原理,包括叠加和纠缠等非经典特性。随着希尔伯特空间规模的扩大,量子系统的经典模拟很快变得难以处理,需要指数级增长的比特来探索多个量子比特自然占据的状态空间。直观地说,这些计算机的量子力学性质允许以直截了当的方式模拟量子系统(参见 [ 12 ] 及其参考文献)。一个相关的例子是哈密顿模拟 [ 13 ],它引起了该领域的浓厚兴趣 [ 14 – 17 ]。已经做了大量工作来理解如何在量子硬件上模拟这些动态,以便有效地实现它们;然而,据我们所知,目前还没有可以在量子计算机上测试汉密尔顿对称性的算法,尽管以这种方式模拟汉密尔顿量和识别汉密尔顿量的对称性都被认为是至关重要的。在本文中,我们给出了量子算法来测试汉密尔顿量演化是否关于离散有限群的作用对称。该性质通常被称为演化的协方差 [18]。如果演化是对称的,那么汉密尔顿量本身也是对称的,因此我们的算法可以测试汉密尔顿对称性。此外,我们表明,对于具有可有效实现的幺正演化的汉密尔顿量,我们可以在量子计算机上有效地执行我们的第一个测试 [17]。这里的“有效”是指在 100 秒内完成计算所需的时间。
目的:肺的计算机断层扫描(CT)的视觉评估通常用于诊断肺气肿。定量CT(QCT)可以补充视觉CT,但必须得到充分验证。QCT肺气肿定义为低衰减区域≤-950 Hounsfield单位(LAA-950)占据的肺体积≥5%。不一致的视觉和QCT评估并不少见。我们检查了大量受试者中的视觉和定量胸部CT评估之间的关联,以识别可能解释不一致的视觉和QCT发现的变量。材料和方法:对在爱荷华大学进行的COPDGENE研究1阶段入学的1221名受试者进行的1221名受试者的体积CT扫描进行了审查。参与者包括从不吸烟者,具有正常肺活量测量的吸烟者,肺活量测量值障碍和全球阻塞性肺病(金)阶段I – IV的倡议。ct扫描是由科德吉尼成像中心和爱荷华大学放射科医生定量评分和视觉解释的。个人级视觉评估与QCT测量值进行了比较。使用KAPPA统计量计算两组放射科医生之间的一致性。我们使用回归方法评估了与不一致结果相关的变量。结果:我们中心放射科医生和QCT之间存在肺气肿(61%的一致性,kappa,0.22 [0.17-0.28])是公平的一致性。当前的吸烟和女性性别与QCT阴性但视觉上可检测到的肺气肿显着相关。临床试验注册:临床Trials.gov标识符NCT000608764。类似的比较ISON显示了COPDGENE成像中心与QCT之间的略有一致性(56%的一致性,Kappa 0.16 [0.11-0.21]),两组视觉评估之间的中等一致(80%一致性,Kappa 0.60 [0.60 [0.54-0.65])。结论:肺气肿的视觉和定量CT评估之间的一面一致的一致性强调,需要利用这两种方式进行全面的放射学评估。不一致的结果可能归因于一个或多个在较大研究中需要进一步探索的因素。关键词:胸部成像,慢性阻塞性肺部疾病,观察者一致,Akaike信息标准
委员会根据上午10:29在2141会议室举行,委员会会议。吉姆·乔丹(小组委员会主席)主持。会员在场:代表约旦,伊萨,盖茨,武器 - 斯特朗,斯蒂伯,主教,卡玛克,哈格曼,戴维森,弗莱,普拉斯特,普拉斯特,林奇,瓦瑟尔曼·舒尔茨,戈德曼和克罗克特。主席J Ordan。小组委员会将订购。没有召唤,主席被授权随时宣布休会。我们欢迎大家今天就联邦政府的武器化听证会。主席认可俄亥俄州的绅士戴维森先生,带领我们忠诚的承诺。ll。我承诺效忠美国美国的旗帜,以及它所占据的共和国,一个国家,在上帝之下,无处不在,自由和正义。主席J Ordan。再次,我要感谢所有人加入我们的行列。我们为延迟表示歉意。民主党人在他们参加或参加会议的情况下有一个重要的诉讼,我们在这里遇到了一些技术困难。椅子现在将承认自己的开幕词。阿尔文·布拉格(Alvin Bragg)对特朗普总统的起诉是最糟糕的法律。纽约县地方检察官办公室于2018年开始对特朗普总统进行授予。纽约南部地区几个月后,迈克尔·科恩(Michael Cohen)对付款的调查得出了调查,并确定对特朗普总统不应提出任何指控。进行此操作时,Alvin Bragg正在竞选这项工作。在竞选活动中,布拉格先生吹嘘他已经起诉特朗普总统的次数。在2021年1月,布拉格先生说:‘我是与唐纳德·特朗普(Donald Trump)有经验的候选人。''他说,很难争论以下事实:针对特朗普总统的任何案件都是最重要的,最引人注目的案件。布拉格先生于2022年1月获胜并上任。上班后的几周,他告诉他的一位检察官马克·波默兰茨(Mark Pomerantz),‘他