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美国空军最大的太阳能项目在戴维斯-蒙森基地破土动工
斯科特·普拉特 施里弗哨兵报 自 2007 年以来，科罗拉多州施里弗空军基地一直致力于保护地球上最宝贵的资源之一，但今年夏天，为应对近期的干旱和更高的需求，基地领导发起了一项更具雄心的计划。空军太空司令部副司令约翰·E·海顿中将要求各设施重新审视其当前的流程、做法和活动，以节约用水。按照第 50 太空联队指挥官詹姆斯·罗斯上校的指示，施里弗开始遵守基地供水机构切诺基水务区自 6 月 6 日起对其常规住宅和商业客户实施的灌溉限制。罗斯说：“成为社区的好成员包括好好管理我们所占据的土地。遵循水务区的保护措施是一种负责任的做法。”整个夏季，基地将限制浇水时间，每周只有两天，即周一和周五，上午 9 点之前和下午 6 点之后，总共浇水 3 小时。基地能源经理 Abe Irshid 表示：“这将影响基地的景观区域。草坪应该会开始显得枯萎，但遵守这些限制将使我们受益匪浅。我们不仅将满足 Cherokee 的消耗限制，而且这项努力还将帮助我们满足 AFSPC 减少年度用水量的建议。”2007 年，国防部颁布了 13423 号行政命令，要求各设施在 2015 年之前每年减少 2% 的用水量。
圣艾蒂安莱雷米尔蒙 JDC 网站
- 从埃皮纳勒 N66 出发，驶出前往热拉尔梅圣艾蒂安莱米尔蒙 (Gérardmer St-Etienne-lès-Remiremont) 的道路，在环形交叉路口左转进入 D417，然后按照对面地图上指示的红色箭头行驶。
您想了解更多有关戴维斯-蒙森空军基地的环境清理项目吗？
RAB 促进并加强军事基地、公众、监管机构、地方政府和利益相关者之间在军事清理活动相关事务上的沟通、宣传和透明度。 RAB 为社区利益相关者提供了一个结构化、有针对性和互动的机会，让他们能够有意义地参与清理过程。此外，RAB 还使当地社区成员能够与管理戴维斯-蒙森空军基地环境清理项目的军事基地和监管机构接收和交换信息。
功能分配的蒙版SuperStrings作为K-MER集的多功能和紧凑数据类型
摘要。DNA测序数据的指数增长需要用于新颖的空间算法以进行压缩和搜索。状态的方法通常使用𝑘-Merization进行数据令牌化，但有效地表示和查询𝑘-MER集仍然是一个重要的生物敏化挑战。我们最近的工作介绍了掩盖超弦的概念，该概念紧凑地表示𝑘 -mer集，而无需依赖常见的结构假设。但是，蒙版SuperSrins在设定操作和会员查询中的适用性仍在打开。在这里，我们开发了𝑓屏蔽的SuperString框架，该框架集成了删除功能𝑓，从而通过串联启用有效的𝑘 -MER设置操作。结合了FM索引的量身定制版本，该框架为𝑘mer集提供了多功能，紧凑的数据结构。我们证明了它在FMSI程序中的有效性，与领先的单个𝑘-Mer-mer-set索引方法（如SSHASH和SBWT）相比，在细菌泛基因组上进行评估时，该程序将空间效率提高1.4至4.5。总的来说，我们的工作突出了𝑓屏蔽的超串将其作为用于𝑘mer集的多功能基本数据类型的潜力。
06.1 聚酰胺酸盐与蒙脱土基聚酰亚胺泡沫复合材料的性能
物理材料科学的优先领域之一是开发基于耐热聚合物的新型聚合物复合材料。聚酰亚胺在耐热聚合物领域占据领先地位。目前，使用各种基于聚酰亚胺的材料。聚酰亚胺泡沫 ( PIF ) 广泛用于微电子领域，以生产介电常数非常低的电介质、传感器保护涂层、用于补偿振动载荷的应力缓冲器以及许多集成电路元件；由于其高热稳定性和耐热性以及防火性，它们还在航空航天中用作隔热、吸音和减震材料 [ 1 ] 。存在几种获取 PIF 的基本技术。最常见的过程是基于四羧酸酯与二胺的化学反应，其结果是形成相关的预聚物 [ 2 ] 。上述 PIF 生产方法的替代方法可能是在热处理聚酰胺酸 (PAA) 的水溶性铵盐的冻干物的过程中形成多孔聚酰亚胺结构的技术 [ 3 ] 。其独特之处在于无需使用表面活性剂或其他添加剂即可获得所需形状的各向同性泡沫材料，因为多孔结构是由于溶液冻结并随后水升华而形成的。然而，在这种情况下，泡沫材料性能的调节仅限于选择 PAA 盐溶液的浓度及其冻结条件。此外，控制性能的可能方法之一是引入各种填料 [ 4 ] 。在改善聚酰亚胺的热性能和机械性能方面特别令人感兴趣的是层状铝硅酸盐纳米颗粒 [ 5 ] 。在广泛使用的铝硅酸盐纳米颗粒中，有蒙脱石，其特点是可用性和高度各向异性。因此，本研究的目的是
2024年1月29日，吉娜·雷蒙多（Gina M. Raimondo）荣誉...
3美国国务院，“ 2022年国家人权行为的报告：越南”，访问于2024年1月23日。4美国国务院，“ 2023年投资气候声明：越南”，访问于2024年1月23日。5 OECD，“经合组织对越南国有企业的公司治理的评论：越南国有部门的概述”，访问了2024年1月23日。。 6 OECD，“经合组织对越南国有企业公司治理的经合组织审查：执行摘要”，2024年1月23日访问。 7美国国际贸易管理局，“数据可视化 - ADCVD程序”，于2024年1月23日访问。 8美国劳工部，“ 2022年童工或强迫劳动生产的商品清单”，2022年9月。 9美国国务院，“ 2022年国家人权行为报告：越南”，访问于2024年1月23日。 美国10美国国务院，“ 2023年投资气候声明：越南”，访问于2024年1月23日。5 OECD，“经合组织对越南国有企业的公司治理的评论：越南国有部门的概述”，访问了2024年1月23日。6 OECD，“经合组织对越南国有企业公司治理的经合组织审查：执行摘要”，2024年1月23日访问。 7美国国际贸易管理局，“数据可视化 - ADCVD程序”，于2024年1月23日访问。 8美国劳工部，“ 2022年童工或强迫劳动生产的商品清单”，2022年9月。 9美国国务院，“ 2022年国家人权行为报告：越南”，访问于2024年1月23日。 美国10美国国务院，“ 2023年投资气候声明：越南”，访问于2024年1月23日。6 OECD，“经合组织对越南国有企业公司治理的经合组织审查：执行摘要”，2024年1月23日访问。7美国国际贸易管理局，“数据可视化 - ADCVD程序”，于2024年1月23日访问。8美国劳工部，“ 2022年童工或强迫劳动生产的商品清单”，2022年9月。 9美国国务院，“ 2022年国家人权行为报告：越南”，访问于2024年1月23日。 美国10美国国务院，“ 2023年投资气候声明：越南”，访问于2024年1月23日。8美国劳工部，“ 2022年童工或强迫劳动生产的商品清单”，2022年9月。9美国国务院，“ 2022年国家人权行为报告：越南”，访问于2024年1月23日。美国10美国国务院，“ 2023年投资气候声明：越南”，访问于2024年1月23日。
2025年1月2日荣誉吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）秘书...
很明显，美国的模型权重和高级GPU是我们的合作伙伴和对手都梦co以求的技术。因此，这是美国利用其在AI技术中的领导才能推动其他国家限制其在威胁我们国家安全利益的情况下与中国互动的独特机会。在最终确定规则时，您应该对可能希望获得美国技术的国家 /地区施加清晰的红线。例如，任何拥有人民解放军（PLA）基地的外国（或与定期托管PLA资产，人员或PRC Intelligence能力有可比较的协议）均应
纳米级间隙 - 平蒙增强的超导光子检测器在单光子级
摘要：随着对在各个领域的单光子水平检测光的需求不断增长，研究人员致力于通过使用多种方法来优化超导单光子检测器（SSPD）的性能。但是，可见光的输入光耦合在有效SSPD的发展中仍然是一个挑战。为了克服这些局限性，我们开发了一种新型系统，该系统将NBN超导微孔光子检测器（SMPD）与Gap-plasmon reso-nators整合在一起，以将光子检测效率提高到98％，同时将所有检测器性能特征（例如偏振性无敏化）保留。等离子SMPD表现出热带效应，与在9 K（〜0.64 t C）下运行的可见范围内产生非线性光响应，与在CW Illumination CW下的原始SMPD相比，声子 - 电子相互作用因子（γ）增加了233倍。这些发现为在可见的波长下的量子信息处理，量子光学元件，成像和感测等领域提供了超敏感单光子检测的新机会。关键字：单光子检测，可见光，间隙 - 平面共振，超导光电探测器，NBN，非线性光载质
LayoutLMv3：使用统一的文本和图像蒙版对文档 AI 进行预训练
自监督预训练技术在 Document AI 中取得了显著进展。大多数多模态预训练模型使用掩码语言建模目标来学习文本模态的双向表示，但它们在图像模态的预训练目标上有所不同。这种差异增加了多模态表示学习的难度。在本文中，我们提出了 LayoutLMv3，以统一的文本和图像掩码来预训练用于 Document AI 的多模态 Transformer。此外，LayoutLMv3 还使用词块对齐目标进行预训练，通过预测文本词的相应图像块是否被掩码来学习跨模态对齐。简单的统一架构和训练目标使 LayoutLMv3 成为以文本为中心和以图像为中心的 Document AI 任务的通用预训练模型。实验结果表明，LayoutLMv3 不仅在以文本为中心的任务（包括表单理解、收据理解和文档视觉问答）中取得了最佳性能，而且在以图像为中心的任务（例如文档图像分类和文档布局分析）中也取得了最佳性能。代码和模型可在 https://aka.ms/layoutlmv3 上公开获取。
蒙版视频和肤色imu自动编码器用于以自我为中心动作识别
摘要。与视觉信号相比，放置在人体四肢上的惯性测量单元（IMU）可以捕获准确的运动信号，同时对照明变化和遮挡具有鲁棒性。尽管这些角色 - 在帮助以以上为中心的行动识别方面是有价值的，但IMU的潜力仍然不足。在这项工作中，我们提出了一种新颖的动作识别方法，该方法将来自人体磨损的IMU的运动数据与以自我为中心的视频相结合。由于标记的多模式数据的稀缺性，我们设计了一种基于MAE的自我监管预处理方法，通过对视觉和运动信号之间的自然相关性进行建模，从而获得了强大的多模式表示。为了建模整个体内的多个IMU设备的复合关系，我们利用了多个IMU设备中的协作动力学，并建议将人类关节的相对运动特征置入图形结构中。实验表明我们的方法可以在多个公共数据集上实现最新性能。在更具挑战性的场景中，我们的基于MAE的预培训和基于图的IMU建模的有效性得到了进一步的验证，包括部分缺少IMU设备和视频质量损坏，从而促进现实世界中更灵活的用法。