人体增强技术的基础技术是相对较新的科学领域,尽管它们具有潜在的军事应用,但在很大程度上仍未受到监管。随着这些领域的发展步伐加快,现有的法律框架似乎不可避免地会被超越,因为新技术创造了它们从未打算解决的场景。这里的困难因人体增强的双重用途而加剧,其中合法医疗用途的应用同样可以用于进一步使用远程致命军事力量。目前,人们对“杀手机器人”自主武器系统的危险性进行了大量讨论,6 但现在也是时候开始讨论如何控制军事规划者已确定也将开发的人体增强和机器人技术了。
实现隐私目标的最流行的方法是依靠法律条款和责任。输入各方可能要求该计算和结果各方在合同上同意将输入数据保密并严格控制对计算输出的访问。此类协议无效且不安全,即使不是依靠宠物的实施解决方案的支持,
该文件旨在为电力行业提供资源,以快速了解某些新技术在输电系统中安装或模拟影响的规模和历史。本文件试图解决 2022 年美国能源部 (DOE) 报告《电网增强技术:对纳税人影响的案例研究》1 的调查结果,该报告指出需要劳动力发展和培训材料来将新技术从“试点”和“案例研究”状态转变为“一切照旧”。作者超越了典型的调查式文献综述,因为确定了每个项目的关键细节和注释。不过,正如将变得明显的是,还需要做更多的工作来提高业界对在输电系统上实施电网增强技术的重要主题的公众认识。
他们采用系统和数据架构方法来处理、管理和存储个人数据。这些方法定义了如何收集、分发、存储、查询和保护个人数据,以及系统的每个组件如何相互通信。他们可能会拆分数据以进行计算或存储,或者提供专用硬件以防止操作系统或其他应用程序访问个人数据。
将人工智能 (AI) 技术融入心理健康领域有望增加患者的可及性、参与度和护理质量,并改善临床医生的工作生活质量。然而,迄今为止,心理健康领域对人工智能技术的研究主要集中在政策制定者、临床领导者以及数据和计算机科学家面临的挑战,而不是一线心理健康临床医生在尝试将基于人工智能的技术融入日常临床实践时可能面临的挑战。在本期观点中,我们描述了一个“实用人工智能增强”框架,该框架通过描述三类新兴的基于人工智能的心理健康技术来解决这些问题,一线临床医生可以在临床实践中利用这些技术——自动化、参与度和临床决策支持技术。我们根据将人工智能技术融入其他医疗学科临床医生日常实践的新兴经验,阐述了这些技术带来的潜在好处、它们可能给心理健康临床医生带来的日常挑战,以及临床领导者和技术开发人员可以用来应对这些挑战的一些解决方案。
WATT 联盟认识到,加州电网将在未来 20 年内需要进行重大开发,以实现众多不同的州能源目标。从历史上看,公用事业、系统运营商和监管机构都认为输电网的容量和配置基本上是“固定”的。这一假设忽略了先进输电技术所提供的能力,这些技术允许积极管理物理输电资产,以提供更多的输电容量、减少电网拥塞、提供更高的可靠性和弹性并改善可再生能源发电的整合。通过使用 WATT 联盟提供的电网增强技术 (GET) 来充分利用电网的容量,加州可以减少总资源建设和成本,同时以无破坏性和社会公正的方式加快满足要求的进程。
摘要。近年来,相变材料(PCM)越来越受到不同热量存储和管理领域的关注。在建筑部门中,将其作为相变材料(PPCM)作为建筑包膜中的有效PCM引入,这表现出了显着的结果。然而,PPCM的导热率较差仍然是实验和数值研究中的最高缺点。在本文中,对paraffin的一般评估,它们的常见用途和应用,特别着眼于它们在构建信封应用中的潜力。此外,突出显示和评估了PPCM的一般和期望的特性。提出和讨论了较差的热导率PPCM的主要实际限制及其对PPCM性能的影响。相应地,用于提高较差的热导率的流行技术将分为四类:纳米颗粒的分散,扩展的石墨,金属泡沫和扩展表面技术(FINS)。总的来说,经过分析的研究工作表明,基于PPCM的建筑物包膜应用可以显着改善建筑物的热性能,从而减少热负载,节能和热舒适性。此外,采用增强技术对于改善PPCM在构建更好利用的应用中的热性能至关重要。本综述为新移民和感兴趣的方提供了有关PPCM在建筑领域的主要应用方面的明确愿景,以进一步调查技术商业化。
在过去的几十年中,SI金属 - 氧化物 - 氧化物 - 官方局部效应晶体管(MOSFET)的设备缩放缩放,遵循摩尔定律,驱动了构成金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 溶剂导体(CMOS)集成的cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir- cir-cuits的快速发展[1-3]。最近,随着常规设备缩放的物理极限,Si mosfets的性能提高越来越难以实现[4]。较高的Channel迁移率有效地改善了MOSFET的性能,通过应用扭曲的SI技术,这已经很好地证明了这一点[5,6]。但是,仍然需要先进的MOSFET技术来进一步提高CMOS设备的性能。移动性高于SI的替代通道材料引起了人们对改善MOSFET性能的极大兴趣。在这些高迁移率材料中,GE和GESN由于其高迁移率以及SI平台上的出色整体性而有希望[7-12]。