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PPCP通讯-2023
汉密尔顿·克罗基特（Hamilton Crockett），硕士 Raj Singh博士建议的学生被选为2023年的Hortscholar参加耕种23。 种植一直是美国园艺（AmericanHort）协会的主要活动已有近100年的历史，并于7月12日至19日在俄亥俄州哥伦布举行。 AmericanHort学者计划通过提供与行业领导者建立联系的机会，从而使学生在园艺领导者的广度上展现出成功的道路，并在参加会议时就园艺主题提供了联系。 该计划提供了教室的超越体验，为行业，供应链以及学者们可能找到热情的家提供了洞察力和认识。 该计划的重点是专业发展，包括参加教育会议，网络和与行业导师合作。 最后，AmericanHort为获奖者提供补充餐，住宿，全获取通行证的培养和免费的一年学生会员资格。 Galagedara和Ramos被选为参加APS-OPSR汉密尔顿·克罗基特（Hamilton Crockett），硕士Raj Singh博士建议的学生被选为2023年的Hortscholar参加耕种23。种植一直是美国园艺（AmericanHort）协会的主要活动已有近100年的历史，并于7月12日至19日在俄亥俄州哥伦布举行。AmericanHort学者计划通过提供与行业领导者建立联系的机会，从而使学生在园艺领导者的广度上展现出成功的道路，并在参加会议时就园艺主题提供了联系。该计划提供了教室的超越体验，为行业，供应链以及学者们可能找到热情的家提供了洞察力和认识。该计划的重点是专业发展，包括参加教育会议，网络和与行业导师合作。最后，AmericanHort为获奖者提供补充餐，住宿，全获取通行证的培养和免费的一年学生会员资格。Galagedara和Ramos被选为参加APS-OPSR
书评：空中力量先驱：从比利·米切尔到大卫·德普图拉
理查德·P·哈利恩 (Richard P. Hallion) 巧妙地捕捉到了比利·米切尔准将 (Billy Mitchell) 在处理根深蒂固的作战思维和“所有权”问题时所展现出的激情、毅力和坚定的信念。米切尔是一位真正的特立独行者，他在美国战略界心中种下了独立空军的种子。在与美国海军陷入“地盘”之争并面临调查委员会的调查后，米切尔于 1926 年初辞去了空军职务。然而，他仍然积极倡导建立一个可行的军事航空生态系统，该生态系统以独立空军、创新研究和充满活力的航空工业综合体为中心。米切尔是一位鼓舞人心的斗士，他为美国空军的创建提供了自我维持的动力，影响了乔治·C·马歇尔将军等关键决策者。
技术组合，第 36 系列
无论经济状况如何，信息技术行业的公司都展现出不断将创新产品和服务推向市场的能力。科技是市场中最大的单一细分市场，按市值计算，占标准普尔 500® 指数行业构成的 30% 以上，这凸显了该行业的重要性。1 科技公司范围广泛，既有大多数投资者都熟悉其产品和服务的大型成熟公司，也有可能成长为未来巨头的小型公司。科技投资组合为投资者提供了一种投资该行业的便捷方式，并且比购买单个科技股提供了更多样化的投资机会。投资组合的选择基于古根海姆认为在当前市场条件下具有最具吸引力的增长潜力的核心 IT 资产。
主要编辑应用的最新进展
Prime editing（PE）是基于CRISPR-Cas9系统“搜索和替换”方式的一种精准基因组操作技术，同时不需要外源供体DNA，也不需要造成DNA双链断裂（DSB）。相比于碱基编辑技术，Prime editing的编辑范围得到了广泛的扩展。目前Prime editing已在多种植物细胞、动物细胞和模式微生物大肠杆菌中得到成功应用，在动植物育种与基因组功能研究、疾病治疗、微生物菌株改造等方面展现出良好的应用潜力。本文简要介绍了Prime editing的基本策略，并从多个物种的应用角度对其研究进展进行了总结和展望，并概述了提高Prime edit效率和特异性的多种优化策略。
共同教学策略和示例...
备选教学策略提供了两种不同的方法来教授相同的信息。学习成果对于所有学生来说都是一样的，但是达到目的的途径不同。例如：一位教师可能带领一个小组在阅读前通过看书的封面和插图等进行预测。另一位教师也达到了同样的效果，但是在他的小组中，学生通过将从袋子里抽出的物品与故事联系起来进行预测。团队教学精心计划的团队教学课程展现出一种无形的教学流程，没有规定的权力划分。使用团队教学策略，两位教师都积极参与课堂。从学生的角度来看，没有明确定义的领导者——因为两位教师都共享教学，可以自由插入信息，并随时协助学生和回答问题。
Butlin Viebahn AI 断言 Ergo 预印本
现代生成式人工智能系统已经展现出能够产生非常流畅的语言的能力，这引发了关于它们的语义理解以及不太突出的关于它们是否可以执行言语行为的争论。本文将讨论后一个问题，重点关注断言。我们认为，要能够断言，实体必须满足两个要求：它必须产生具有描述功能的输出，并且必须能够得到与其交互的代理的认可。第二个要求源于断言作为一种受规范支配的社会实践的性质。未经微调的预训练大型语言模型无法满足第一个要求。经过“基础性”或“正确性”微调的语言模型可能满足第一个要求，但无法满足第二个要求。我们还考虑了人工智能系统可用于代表人类代理生成代理断言这一观点的重要性。
基于先进微纳米制造技术的微型人工复眼
复眼 (CE) 是一种先进的光学视觉系统，具有大视场、无限景深和动态成像能力等显著特点，在机器人视觉、无人机检测和医学诊断等应用领域展现出巨大潜力。与主要由多摄像机阵列组成的宏观 CE 相比，紧凑型集成 CE 因其便携性以及可与微型机器人和体内医疗设施灵活集成的可能性而备受关注。到目前为止，人们已经在这个领域投入了相当大的努力，其中制造技术对于开发能够进行大视场成像、深度信息收集和三维成像的人工 CE (ACE) 至关重要。先进 ACE 的实际应用面临挑战和机遇。本文回顾了制造 ACE 的最新技术，然后简要总结了它们在不同领域的潜在应用。最后，讨论了 ACE 当前面临的挑战和前景。
基于迁移深度强化学习的大规模 V2G 可再生能源持续充电协调
摘要 —随着电动汽车 (EV) 的日益普及和电动汽车电子设备技术的进步，车辆到电网 (V2G) 技术和大规模调度算法得到了发展，以实现高水平的可再生能源和电网稳定性。本文提出了一种深度强化学习 (DRL) 方法，用于聚合 V2G 模式下的大规模电动汽车与可再生能源 (RES) 的连续充电/放电协调策略。DRL 协调策略可以在 EVA 和单个电动汽车的充电状态 (SOC) 约束下有效优化电动汽车聚合器 (EVA) 的实时充电/放电功率。与不受控制的充电相比，负载方差降低了 97.37%，充电成本降低了 76.56%。DRL 协调策略进一步展示了对具有 RES 和大规模 EVA 的微电网以及复杂的每周调度的出色迁移学习能力。 DRL 协调策略在实际运行条件下为大规模 V2G 展现出灵活、适应性强、可扩展的性能。