随着人工智能改变公共部门的运营,政府努力将技术创新整合到连贯的系统中,以进行有效的服务提供。本文介绍了算法状态体系结构(ASA),这是一个新颖的四层框架,概念化了数字公共基础架构,数据 - 实体,算法,政府/治理的方式以及GovTech在AI-na-abled州中作为一个集成系统的相互作用。与将这些的方法视为平行发展不同,ASA将它们定位为具有特定启示关系和反馈机制的相互依赖层。通过对爱沙尼亚,新加坡,印度和英国实施的比较分析,我们演示了基础数字基础架构如何实现系统数据收集,从而为算法决策过程提供动力,最终在面向用户的服务中表现出来。我们的分析表明,成功的实施需要在所有层次上平衡发展,特别关注它们之间的集成机制。该框架通过弥合数字政府研究的先前断开的领域,确定影响实施成功的关键依赖性,并提供一种结构化方法来分析支持AI-ai-ai-abable政府系统的成熟度和发展途径。关键字:算法状态体系结构(ASA),数字公共基础设施(DPI),政策数据(DFP),算法政府 /治理(AG),Govtech,AI-NI-Spair Mappend Goildment,公共部门转型< / div> < / div>
石墨烯具有有希望的物理和化学特性,例如高强度和柔韧性,再加上高电导率和热导率。因此,它被整合到基于聚合物的复合材料中,以用于电子和光子学应用。与石墨烯发育相关的主要约束是,具有强疏水性,几乎所有分散体(通常是其处理和处理所需施用所必需的)都是在有毒的有机溶剂中制备的,例如N-甲基吡咯烷酮或N,N,N-二甲基甲酰胺。在这里,我们描述了如何使用球磨机制备去角质石墨。通过电子显微镜和拉曼光谱法测量,产生的石墨烯平均为三到四层厚,直径约500 nm。可以以光实体的形式存储;并且很容易分散在水性媒体中。我们的方法包括四个主要步骤:(i)有机分子(三聚氰胺)在石墨中的机械化学插入,然后在水中悬浮; (ii)洗涤悬浮石墨烯以消除大多数三聚氰胺; (iii)稳定石墨烯片的隔离; (iv)冻结以获得石墨烯粉末。该过程分别用于水性悬浮液和干粉末的6-7或9-10 d。该产品具有明确的属性,可用于许多科学和技术应用,包括毒理学影响评估和创新医疗设备的生产。
钙钛矿太阳能电池 (PSC) 因其高功率转换效率 (PCE) 和低制造成本而备受关注。人们采用了不同的方法来提高 PSC 的 PCE 和稳定性,例如成分工程 [1,2]、载流子传输层改性 [3] 和异质结构 [4]。最近,具有新颖结构的碳基单片钙钛矿太阳能电池 (mPSC) 已经成为以合理成本商业化大面积钙钛矿太阳能电池 (PSC) 最有前途的设计之一。此外,碳基设计无需使用 Spiro-OMeTAD 等空穴传输材料 (HTM)。由于制造成本也较低,因此可以开发出低成本的光伏系统。为了进一步提高性能,采用了加法工程方法。 mPSC 由四层连续层组成,如图 S1(支持信息)所示,包括玻璃/FTO/致密-TiO 2 /介孔-TiO 2 /介孔-ZrO 2 /碳。这些 mPSC 中填充有钙钛矿,从而分别充当吸光层。在这种设计中,钙钛矿同时充当空穴传输层 (HTL) 和吸收层 [5] 。为了提高 mPSC 的性能,人们探索了不同的技术,包括反溶剂优化 [6] 、后处理 [7] 和添加剂工程 [8] 。从上面提到的方法来看,添加剂工程非常有前景且易于使用,并且在众多
我于 1991 年加入该系,担任特设讲师,并于 1993 年戏剧性地获得成为常任教员的机会。自那以后,我从未停止过我的教学之旅。数千名学生、数百名同事和多位系主任/主任始终激励着我。从高级讲师晋升为副教授,然后是教授,第五、第六和第七个薪酬委员会让我的薪资基础从四位数增加到了六位数。从电气系的单层楼和共用房间,到 ECED 的独立建筑和独立房间,ECED 的横向和纵向扩展为带有独立办公室的四层新 ECED 建筑,我亲眼目睹了多么迷人的发展,从一个拥有有限数量教员的婴儿电子系成长为一个完全成长为年轻而充满活力的电子系。作为系主任和教职工福利副院长的历程真是令人惊叹。当我的老学生来见我时,看到他们在职业生涯中安顿下来,我感到非常高兴。这只是我与 SVNIT 和 ECED 相关的很长故事的摘要。我的故事总长度相当于一本书。这个空间太小了。太多事件、太多情节、太多作品集。而且,随着我继续直接或间接地与该部门合作,直到我生命的最后一刻,这个故事将进一步扩展。Upena Devang Dalal 博士(夫人)教授兼前任主任,萨达尔瓦拉巴伊国立科技学院电子工程系,苏拉特
Jer-Chyi Liou (NASA) NASA 轨道碎片计划办公室 (ODPO) 是 NASA 总部安全与任务保障办公室 (OSMA) 的一个授权计划。NASA 轨道碎片缓解程序要求 NPR 8715.6E 规定了 ODPO 的角色和职责,包括 (1) 现场以及通过雷达、望远镜和实验室实验收集轨道碎片测量数据,(2) 开发轨道碎片模型和任务支持工具,(3) 评估和记录 NASA 任务是否符合轨道碎片缓解要求,以及 (4) 为美国和国际社会的轨道碎片缓解政策和最佳实践做出贡献。ODPO 的首要任务是表征低地球轨道 (LEO) 中毫米级小型轨道碎片的风险。毫米级轨道碎片对于在 600 至 1000 公里高度运行的航天器而言,是终止任务的最高风险,数百架航天器在此高度运行,但缺乏对环境中如此小碎片的直接测量数据。需要毫米级轨道碎片的直接测量数据来支持制定和实施具有成本效益的防护措施,以确保未来太空任务的安全运行。2018 年美国国家空间交通管理政策、2021 年美国国家轨道碎片研究与发展计划和 2022 年美国国家轨道碎片实施计划也认识到需要解决低地球轨道这一关键数据缺口。自 2020 年代初以来,ODPO 一直在探索各种用于现场测量小型轨道碎片的粒子探测技术。这些努力的成果是与 JAXA 合作研发的多层声学和导电网格传感器 (MACS)。 MACS 结合了几种简单的检测原理,以最大限度地利用从每次碎片检测中提取的信息,从而为对低地球轨道上小型轨道碎片群体的定义进行有意义的改进提供数据。MACS 是一个四层传感系统。第一层是 JAXA 的导电网格薄膜空间碎片监测器 (SDM),第二层和第三层是相同的 Kapton 薄膜,最后一层是低密度合成泡沫板。每层都连接了多个声学传感器,以测量撞击时间和位置。泡沫板上的声学传感器也用于测量撞击动能。所有四层数据的组合提供了有关每个撞击轨道碎片颗粒的大小、质量、密度、撞击时间、速度和方向的信息。自 2017 年以来,ODPO 已与 JAXA 建立了多项代理协议,以开发、测试和优化 MACS 的设计。2022 年确定了在未来的 HTV-X 飞行中对 MACS 进行技术演示的机会,并于 2023 年确认。MACS HTV-X3 技术演示任务由 OSMA、NASA 科学任务理事会赞助,以及国际空间站 (ISS) 计划。HTV-X3 离开国际空间站后的技术演示阶段的任务概况尚未最终确定,但 HTV-X3 可能达到 500 公里的最大高度,持续时间长达 18 个月。HTV-X3 演示为充分完善 MACS 技术准备水平并展示其小碎片探测能力提供了绝佳机会,这将为 ODPO 在不久的将来开展一项任务以解决 600 公里高度以上关键的毫米级轨道碎片数据缺口铺平道路。
2024年6月7日,亲爱的Finlay,《农村支持计划外观》的草稿大纲是封闭式的,并以广义的方式列出了拟议的结构和内容。旨在阐明我们在计划期间的战略重点,并建立在愿景和路线图中已经列出的内容。它反映了农业改革计划中正在进行的工作,该计划正在通过持续的共同开发和账单流程所告知。如第2阶段所述,在开发新系统的细节时,我们在实践中受到了限制。第一个计划必须考虑从传统欧盟CAP计划到新的四层框架的分阶段过渡。路线图列出了过渡期,我们正在与农村合作伙伴和利益相关者在框架中共同开发层的细节。鉴于我们所在的阶段和过渡期,该计划的第一个版本将是一个活生生的文件和迭代。将使用法案中提出的权力在二级立法中提供变更的细节,包括每个层中的支持。这将遵循正常过程,并通过相关的影响评估以及议会审查包括咨询。我已经明确表示,我们的方法始终是与我们的行业共同开发,并确保最适合立法和法规来工作和交付结果。在大纲计划中,基本付款方案(BPS)用作第1层支持的代理,以提供一个说明性的示例,说明将为每个层所采用的方法提供介绍。农业环境气候计划(AEC)用于说明CAP下收集的数据类型以及可能构成未来报告的数据。
摘要 - 单个分子中的Seebeck系数取决于费米水平的电荷载体的传输概率的斜率,这可能会导致高塞贝克系数。但是,由于单分子只能为热电应用产生有限的功率。因此,必须开发较大规模的系统,以便为实际应用提供足够的功率。在这项工作中,我们检查了维数对分子/Au纳米颗粒2D阵列的塞贝克系数的影响,该阵列在网络系统内具有大量分子连接。此方法随着系统尺寸尺度而增加组件之间的复杂性和相互作用。在这项工作中,我们观察到,与具有相同分子接头的单层结构相比,2D混合阵列的多层结构可提供更高的seebeck系数。尤其是,含油胺(OAM)和硫醇的蒽醌衍生物(5AQ5)用作结构中金纳米颗粒之间的分子交流器。实验结果表明,OAM/AU 2D阵列的四层结构可在单层结构(s = 3.36 µV/K)的Seebeck系数(s = 38.21 µV/K)方面提高约11倍,这在电导率的改善中可以提高6335次的电力系数。另一组结果表明,基于蒽醌的依子基桥(5AQ5)/AU 2D阵列的三层结构可在Seebeck系数(S = -3254 µV/K)上提高约26倍(S = -3254 µV/K),而单层结构(S = -127 µV/K)和A 177 Quelt time and 177 Quilties and 177。这些发现表明,可以通过控制层数来改善工程纳米结构的热电性能。
来自:詹妮弗·约翰逊(Jennifer Johnson)社区治疗主题副主任:密苏里州行为卫生专业人员的劳动力巩固和重组,以及在全国范围内,劳动力困难继续挑战行为卫生系统满足不断增长的服务需求的能力。该部门已与密苏里行为卫生委员会的员工和成员合作,为当前在认证组织中雇用的员工的众多员工分类开发组织结构,从而导致了附件中确定的行为卫生专业人员的四个层次。这种重组的目的是使提供者在组织内部分配职责方面具有更大的灵活性。四层结构简化了角色和职责,并允许更多的员工担任监督职位,并履行超出先前指导限制的职责。至关重要的是要利用现有的行为卫生专业人员,以便他们在执照/证书的顶部练习。增加行为健康劳动力的努力必须继续,并且需要创造力和意图。雇用新兴的专业人员进行适当的培训和经验,例如认证的成人/青年同伴专家以及经过认证的家庭支持提供者,对扩大我们的劳动力发挥了作用。这些在自己从精神疾病和/或药物使用障碍中康复中成功的人在帮助个人成功恢复和福祉方面发挥了作用。如果您有任何疑问,请伸出援手。JJ/DSM附件继续进入我们的社区以招募,培训并为这些人提供教育资源和机会,以便他们成为我们劳动力的成功组成部分。该部门将在接下来的几个月中更新CSR,医疗补助提供商手册和其他文件,以便与这些更改相吻合。
人工智能技术与工程应用 李秀全1 蒋红玲2 1 中国科技发展战略研究院科技预测与评估研究所,北京 100038 2 中国航天科技集团公司物联网技术应用研究所,北京 100094 摘要 ─ 人工智能(AI)经历了 60 年的发展,技术日趋成熟,正在走向广泛的应用和产业化。本文对人工智能技术与工程应用的内涵和演进进行了综述。本文对人工智能技术体系的四层框架进行了总结,以帮助读者了解人工智能家族。近年来,人工智能技术的工程应用取得了显著进展,例如在故障诊断、医学工程、石油工业和航空航天工业中的应用。通过介绍人工智能技术的最新进展,可以帮助工程和科学领域的研究人员了解如何应用人工智能技术解决各自研究领域的应用相关问题。索引术语─人工智能(AI)、工程应用、技术框架。一、引言 人工智能(AI)起源于计算机科学,现在已成为许多不同领域的快速发展的主题。人工智能这个术语最早是由 John McCarthy 等人在 1956 年的达特茅斯会议上提出的,最初受到图灵测试 [1] 的启发。由于 AI 最初是指创造“人形”机器,希望它具有像人类一样的感知和认知能力,并在复杂环境中采取行动。然而,智能的定义还比较模糊,人工智能还没有形成统一的定义。一般认为,人工智能是研究计算机模拟人类某些智能行为(如感知、学习、推理、交流、行动等)的过程的学科。[2, 3]。事实上,由于技术的限制,上述总体目标还远未实现。目前,人工智能的目标主要集中于训练机器去做人类可以做的事情,甚至
叶。在本章中,我们将讨论在计算机模型中重建啮齿动物海马的方法。由于海马结构在哺乳动物中大多得以保留,因此一些见解可能不仅限于啮齿动物。在啮齿动物中,海马体是位于新皮质正下方的显著结构。当我们说海马体时,我们指的是四个亚区域:齿状回 (DG)、海马角 1、2 和 3 (CA1、CA2 和 CA3)。一些作者使用术语海马体仅指 CA1、CA2 和 CA3。最后,对于术语海马体形成,我们还包括下托、前下托、副下托和内嗅皮质。海马体在多种认知功能中发挥着重要作用,例如学习和记忆(Jarrard 1993)和空间导航(O'Keefe and Nadel 1978)。海马体也与某些病理有关。例如,在阿尔茨海默病中,海马体似乎在疾病扩散到整个大脑之前的早期阶段就受到影响。在癫痫中,颞叶通常是癫痫发作的焦点,因为与其他皮质区域相比,海马体需要的电流要少得多,才能引发癫痫样活动。此外,海马体,特别是 CA1,极易受到缺血或缺氧损伤,这使得该区域在脑血管疾病中至关重要。海马体因其特殊的结构和特性而促成了许多发现。首先,它具有相对简单有序的结构,共有四层,其中兴奋性细胞仅占据一层。不同的海马区几乎单向连接,长距离纤维与锥体细胞的主要树突轴正交传播。此外,突触具有高度的可塑性,因此它们可以根据突触前和突触后细胞的行为改变其强度。最后,神经元可以在培养物中生长,并且急性或培养的切片可以在体外存活足够长的时间以用于实验。所有这些特性使海马体成为了解大脑一般原理的便捷基准。受益于海马体实验的关键发现