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World File Search System带错
这是谁的错？国际空间法中的人工智能与责任
Michael Chatzipanagiotis* 摘要 人工智能 (AI) 越来越多地用于太空活动。人工智能采用机器学习技术，使系统能够通过接触大量数据自动提高其性能。这种技术发展意味着太空活动将以更高的系统自主性进行。然而，这使得它的行为在很大程度上变得不可预测，因此，人们开始质疑人工智能如何影响国际空间法下的现行责任制度。本文认为，鉴于定义“过错”和建立过错与损害之间的因果关系的挑战，需要发射国“过错”的案件将变得（甚至）更难处理。过错可能表现为不遵守既定的国际规则或行为准则、对其他国家在《太空条约》第 IX 条下的利益考虑不足或行为不合理。这些参数与人工智能以及其他特定于人工智能的因素（例如训练数据）一起进行检查。如果使用人工智能通过建议来支持人类决策，那么还应考虑人为因素，例如适当的警告和用户友好的系统设计。此外，人工智能决策的可解释性非常可取，但由于人工智能系统的复杂性，也很难实现。无论如何，不应排除将人工智能行为与人类行为进行比较，但需要极其谨慎。本文的结论是，有必要制定有关太空活动的国际法规，即使是非约束性形式，以及基于绩效的国际安全标准。受害者保护方面的任何空白都必须通过国家立法和保险来填补。
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
序列 MSWDDAIEGV DRDTPGGRMP RAWNVAARLR AANDDISHAH VADGVPTYAE LHCLSDFSFL RGASSAEQLF ARAQHCGYSA LAITDECSLA GIVRGLEASR VTGVRLIVGS EFTLIDGTRF VLLVENAHGY PQVCGLVTTA RRAASKGAYR LGRADVEAQF RDVAPGVFAL WLPGVQPQAE QGAWLQQVFG ERAFLAVELH REQDDGARLQ VLQALAQQLG MTAVASGDVH MAQRRERIVQ DTLTAIRHTL PLAECGAHLF RNGERHLRTR RALGNIYPDA LLQAAVALAQ RCTFDISKIS YTYPRELVPE GHTPTSYLRQ LTEAGIRKRW PGGITAKVRE DIEKELALIA LKKYEAFFLT过程RVRERMQGKG YASTFIDQIF EQIKGFGSYG FPQSHAASFA KLVYASCWLK RHEPAAFACG LLNAQPMGFY SASQIVQDAR RGSPERERVE VLPVDVVHSD WDNTLVGGRP WRSAADPGEQ PAIRLGMRQV AGLSDVVAQR IVAARTQRAF ADIGDLCLRA ALDEKACLAL AEAGALQGMV GNRNAARWAM AGVEARRPLL PGSPEERPVA FEAPHAGEEI LADYRSVGLS LRQHPMALLR PQMRQRRILG LRDLQGRPHG SGVHVAGLVT QRQRPATAKG TIFVTLEDEH GMINVIVWSH LALRRRRALL ESRLLAVRGR WERVDGVEHL IAGDLHDLSD LLGDMQLPSR DFH
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
序列 MSWDDAIEGV DRDTPGGRMP RAWNVAARLR AANDDISHAH VADGVPTYAE LHCLSDFSFL RGASSAEQLF ARAQHCGYSA LAITDECSLA GIVRGLEASR VTGVRLIVGS EFTLIDGTRF VLLVENAHGY PQVCGLVTTA RRAASKGAYR LGRADVEAQF RDVAPGVFAL WLPGVQPQAE QGAWLQQVFG ERAFLAVELH REQDDGARLQ VLQALAQQLG MTAVASGDVH MAQRRERIVQ DTLTAIRHTL PLAECGAHLF RNGERHLRTR RALGNIYPDA LLQAAVALAQ RCTFDISKIS YTYPRELVPE GHTPTSYLRQ LTEAGIRKRW PGGITAKVRE DIEKELALIA LKKYEAFFLT过程RVRERMQGKG YASTFIDQIF EQIKGFGSYG FPQSHAASFA KLVYASCWLK RHEPAAFACG LLNAQPMGFY SASQIVQDAR RGSPERERVE VLPVDVVHSD WDNTLVGGRP WRSAADPGEQ PAIRLGMRQV AGLSDVVAQR IVAARTQRAF ADIGDLCLRA ALDEKACLAL AEAGALQGMV GNRNAARWAM AGVEARRPLL PGSPEERPVA FEAPHAGEEI LADYRSVGLS LRQHPMALLR PQMRQRRILG LRDLQGRPHG SGVHVAGLVT QRQRPATAKG TIFVTLEDEH GMINVIVWSH LALRRRRALL ESRLLAVRGR WERVDGVEHL IAGDLHDLSD LLGDMQLPSR DFH
疫情过后丹麦劳动力市场的（错）匹配
要计算行业维度的不匹配指数，我们需要每个行业的职位空缺数量和失业求职者数量。我们使用 Jobindex.dk 的职位空缺数据和 BFL 与 DREAM 组合中按行业划分的失业人数。Jobindex.dk 使用结合了行业和职业的分类：我们建立了此分类与 BFL-DREAM 组合的映射。这不是唯一的映射：必须在两侧汇总多个行业组。对于某些行业，没有对应项，但我们设法将大多数行业组相互映射。2% 的工人和 10% 的职位空缺在此过程中丢失，未被指数覆盖。最值得注意的是，分类为“设计”、“管理”、“安全”和“学生”的职位空缺无法与 BFL 数据中的行业匹配。
几何必要位错促进的充电反应
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府或其任何机构、其雇员、承包商、分包商或其雇员均不对所披露信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
1个室温的散装可塑性和可调节位错...
摘要我们报告了由单晶立方ktao 3中的位错介导的室温散装可塑性，与传统的知识形成了鲜明的了解，即单晶ktao 3容易受到脆性裂解的影响。使用环状Brinell凹痕，划痕和单轴体积压缩的基于力学的组合实验方法始终显示从Mesoscale到宏观尺度的KTAO 3中的室温脱位。这种方法还提供可调的脱位密度和塑性区域尺寸。扫描传输电子显微镜分析基于激活的滑移系统为<110> {1-10}。鉴于KTAO 3作为新兴的电子氧化物的意义越来越重要，并且对调谐氧化物物理特性的脱位的兴趣越来越大，我们的发现有望引发与脱位的KTAO 3的协同研究兴趣。
晶圆级单晶过渡金属的位错...
8 三星电子有限公司三星先进技术研究所 (SAIT)，韩国水原 16678 gwanlee@snu.ac.kr 摘要 (Century Gothic 11) 通过化学气相沉积 (CVD) 在具有外延关系的晶体基底（例如 c 面蓝宝石）上合成了晶圆级单晶过渡金属二硫属化物 (TMD)。由于 TMD 外延生长的基底有限，因此需要将转移过程转移到所需的基底上进行器件制造，从而导致不可避免的损坏和皱纹。在这里，我们报告了通过过渡金属薄膜的硫属化在超薄 2D 模板（石墨烯和 hBN）下方的 TMD（MoS 2 、MoSe 2 、WS 2 和 WSe 2 ）的异轴（向下排列）生长。硫族元素原子通过石墨烯在硫族化过程中产生的纳米孔扩散，从而在石墨烯下方形成高度结晶和层状的TMD，其晶体取向排列整齐，厚度可控性高。生长的单晶TMD显示出与剥离TMD相当的高热导率和载流子迁移率。我们的异轴生长方法能够克服传统外延生长的衬底限制，并制造出适用于单片3D集成的4英寸单晶TMD。参考文献 [1] Kang, K. 等。具有晶圆级均匀性的高迁移率三原子厚半导体薄膜。Nature 520 , 656-660 (2015).[2] Liu, L. 等。蓝宝石上双层二硫化钼的均匀成核和外延。Nature 605 , 69-75 (2022) [3] Kim, K. S. 等人。通过几何限制实现非外延单晶二维材料生长。Nature 614 , 88-94 (2023)。
多层FESE膜中位错网格的旋转和
了解结构和电子对称性破坏在基于Fe的高温超导体中的相互作用仍然引起了人们的关注。在这项工作中，我们使用分子束外延在一系列厚度中种植了应变的多层FESE薄膜。我们使用扫描隧道显微镜和光谱法研究了电子列区域和空间变化应变的形成。我们直接可视化边缘的形成，从而导致膜中的二维边缘脱位网络。有趣的是，我们观察到位错网络的45度内部旋转是膜厚度的函数，从而沿不同方向产生抗对称应变。这会导致电子列域和反对称应变之间的耦合比不同。最后，我们能够通过揭示两个区域之间差分电导图的较小能量依赖性差异来区分不同的正交列域。这可以通过轨道选择性尖端样本隧道来解释。我们的观察结果为外延薄膜中的脱位网络形成带来了新的见解，并提供了另一个纳米级工具来探索基于Fe的超导体中的电子nematicity。
带 Max-AI® 的 SpydIR®
概述 这款光学分选机集成了 SpydIR® 技术和 Max-AI® 技术，打造出一款具有无与伦比检测能力的革命性新型分选机。NRT 的 SpydIR 技术使用近红外光 (NIR) 检测按材料类型识别塑料、纸张、木材和其他材料。Max-AI 技术采用基于摄像头和神经网络的人工智能 (AI) 来识别可回收物品，方式与人类相似。Max 的类似人类的识别决策是额外的智能层，当添加到 SpydIR-R 分选机的高精度和高容量 NIR 分选时，可以创造新功能。结果是新功能 - 例如，NRT SpydIR® 检测可以快速可靠地识别纤维、PET 或许多其他材料，但 Max-AI 可以识别该纤维是在锡罐上还是在纸板上，以及 PET 是否是不受欢迎的托盘或 HDPE 是否是食品级。