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World File Search System接近
使用基于图像的机器学习和流量接近信息的结构变体检测
图2。为各种结构重排显示了简化的图，模拟的托管矩阵和HG002 / NA24385的示例。每个子图的最左侧图显示了每个bin对的托管计数，矩阵下方的盒子代表基因组箱排序，由矩阵指示。中心托管图显示了指定结构重排的模拟纯合示例，最右边的图显示了HG002 / NA24385中重排的示例，该示例是杂合子或纯合子。反转不是来自HG002。A：无SV； B：杂合插入； C：纯合删除； D：杂合串联复制； E：杂合反转。
接近学生经营的虚拟STEM夏令营
在2020 - 2021年大部分时间的面对面STEM研讨会上，STEM领导力与多样性中心熟练地过渡到虚拟平台。通过研究STEM教育和交付的研究，该中心在2021年7月以虚拟格式成功执行了其标志性的夏令营活动，以期为43个州的227名中学和高中生。尽管物流和模块交付面临挑战，但事件被证明是非常成功的。对参与者进行了全面的前和后疗法，并通过李克特量表评估和开放式查询来获得定量和定性数据。根据调查结果，我们将虚拟训练营的成功归因于近per的导师，小组突破课程，演讲嘉宾派遣和盛大的竞赛。本文在计划和执行虚拟STEM研讨会方面提供了经验教训和关键见解。这项成功的虚拟STEM研讨会活动为传统的面对面STEM研讨会提供了令人信服的替代框架。
基于视觉的导航系统使卫星能够接近或避开太空中的其他物体
GNC 测试设施的 Joris Belhadj 补充道：“实验室的模型卫星（称为 BlackGEO）的制造包含了地球静止卫星地形的典型元素，并采用了包括多层绝缘和太阳能电池在内的典型卫星表面材料，以增强其光学代表性。这颗卫星也是由 Blackswan 根据 ESA 合同生产的，我们实验室的任何客户现在都可以使用它。”
接近平衡分子动力学的热导率
纳米尺度对热传输的影响有望在先进半导体架构的散热中发挥重要作用，并提高新型热电材料的效率。热传输测量通常在宏观尺度上进行，并给出多材料结构（包括各种界面和材料）的整体响应。纳米级材料和界面中热传输的原子计算机模拟有助于分析实验，了解尺寸和时间尺度的限制效应，并评估相关的宏观模型。1 到目前为止，通过分子动力学 (MD) 模拟对原子尺度上的热传输进行建模主要遵循两种方法。第一种方法称为平衡 MD，2 基于在给定温度下平衡的系统中热流波动的量化。最终使用 Green-Kubo 或爱因斯坦涨落关系来提取块体材料的热导率。第二种方法称为非平衡 MD 或直接法 3，其基础是在热源和热沉之间建立稳态热流，并从温度梯度的斜率或不连续性中分别提取热体积电导率或界面电导率。在目前的研究中，我们开发了一种不同的方法，称为 AEMD，即“接近平衡” MD。通过划定一个与其他部分温度不同的加热部分，最初将系统设置为非平衡状态。然后监测接近平衡的情况，即两部分之间的温差随时间的变化。可以证明，对于大多数实际关注情况，温度衰减呈指数增长。通常在几十分之一到几百皮秒内达到平衡，因此，与平衡MD中自相关函数的计算和非平衡MD中稳态热流的建立相比，计算成本大大降低。此外，AEMD方法基于平均
体内人IPSC衍生的锥体神经元的功能成熟取决于与宿主组织的接近性
人类诱导的多能干细胞（HIPSC）已在体外广泛使用，以模拟神经发育中的早期事件。由于存在许多缺点，先前的工作已经建立了移植到小鼠大脑后体内使用这些细胞的潜力。在这里，我们描述了一种系统的方法，用于分析小鼠脑中移植的HIPSC衍生神经元和神经胶质细胞。使用GCAMP6F表达人神经细胞的功能性两光子成像，我们定义并量化其自发活性的类似胚胎样特征。通过移植的详细电子显微镜（EM）来证实这一点。我们将其与神经元在体内长达7个月进行的突触发育有关。现在，可以进一步使用该系统，用于针对精神分裂症或自闭症谱系障碍（例如精神分裂症或自闭症）神经发育疾病的遗传或实验操纵。
交互式的甲骨文证明与图形上的代码接近
设计有效的简洁非相互作用的知识论证（SNARKS）已成为密码学的重要领域。snark是一个加密证明系统，它使计算功能强大的谚语能够证明计算语句对计算弱验证者的有效性。实践中使用的蛇子依赖于对代数问题的计算算术化，并有效，互动地证明该问题具有解决方案。主要方法之一依赖于将错误校正代码作为代数问题，特别是芦苇 - 固体代码的接近测试。由于它们是作为对多项式评估的评估，因此它们提供了与算术相关的有用代数特性。但是，REED - 固体代码不是局部测试的，这意味着测试与代码相邻的距离，可以访问大部分单词。交互式甲骨文（IOPP）[1]，[2]的交互式甲骨文证明，通过启用与Reed-Solomon代码的接近度，同时仅读取几个坐标，以实现这一ISUE。iopp是供p的per p和verifier v之间的r旋转相互作用，其中p旨在说服v，对于给定的单词f∈Fn，代码c f n，code c f n和parameterΔ∈[0，1]，
接近零环境冲击飞机
（PM 2.5）。航空的总空气质量和气候影响（包括燃料生命周期排放）估计为每吨喷气燃料燃烧的1600美元（仅是In-ight CO 2排放的影响的2倍），其中32％是由于降级的空气质量（请参阅ESI，S1†部分）。要全面评估由于新技术或政策而引起的环境影响，需要量化航空的空气质量和气候影响（包括燃料寿命释放和非CO 2气候烟草）。先前的研究已量化或提出的解决方案，以解决航空环境影响的一个或两个方面。较旧的评估，例如9,10，仅涵盖CO 2引起的气候影响。Lee等人最近对航空环境影响的元评估。4估计由于航空CO 2和非CO 2来源引起的气候影响，但没有量化航空的空气污染影响（约1/3的环境影响）。最近评估了能源和CO 2途径以减少航空气候影响13 - 15的许多研究也忽略了空气污染的影响。少数提出解决航空环境影响解决方案的研究狭窄地集中在挑战的单一方面（例如，，可持续航空燃料（SAF），以解决航空公司2；解决问题的操作解决方案； 16个解决空气质量的技术解决方案12）。迄今为止尚无评估，该解决方案同时应对气候（包括生命周期排放和非CO 2影响）以及在一项一致的研究中对航空的空气质量影响。同时评估的评估需要一致地捕获各种缓解措施之间的相互依赖性和耦合，从而将航空的气候和空气质量影响最小化。这样的评估对于评估将航空环境影响减少到接近零的可行性至关重要。在本文中，我们确定并评估具有接近零环境影响的航空运输系统（占航空的气候和空气质量影响）。我们的系统具有净零气候影响，而相对于当今的空气质量影响降低了95％（或更高）。我们量化了生产替代燃料的生命周期排放和成本，并根据文献限制了可能的价值范围。aircra与所选燃料兼容的概念是使用aircra-庞大系统多学科设计和优化（MDAO）方法建模的。我们还优化了thraight轨迹，以最大程度地减少持续的围栏长度并量化燃油燃烧的相关增加。我们为单个过道市场提出并评估了3000海里的设计范围和220个席位的解决方案，因为在这个市场中Aircra（即，空中客车A320和波音737家族）在2019年占航空燃料燃烧的44％（请参阅ESI-S2†）。我们使用蒙特卡洛方法传播了对环境影响建模的不确定性，并指出了这项工作中提出的gures中的95％condence间隔（CI）。超出了提出的Aircra系统的特定情况，此处使用的方法展示了使用这项工作没有量化相关的通信噪声（估计比货币化气候和空气质量影响低的数量级17），但此处提供的解决方案并不排除使用降低噪声技术和操作过程的使用。
律师事务所如何利用 2024 年接近创纪录的利润进行再投资
Law360（2024 年 12 月 20 日，美国东部时间下午 4:00）——根据行业调查，美国律师事务所的收入和利润将在 2024 年接近创纪录的增长，许多律师事务所的领导人都希望将这笔意外之财重新投资于客户服务、技术和支持人员。根据富国银行私人银行对 130 家美国律师事务所（包括按收入排名前 100 的律师事务所中的 70 家）的调查，截至第三季度末，净收入同比增长 22.2%，私人银行高级顾问 Owen Burman 称该行业“基本上创下了利润记录”。12 月发布的另一份报告《2025 Citi Hildebrandt 客户咨询报告》显示，对律师事务所领导人的调查发现，随着律师事务所在增长和新技术实施方面投入巨额资金，越来越多的律师事务所领导人要求其合伙人今年贡献出更大一部分利润份额作为资本贡献。 “我们看到律师事务所客户对增加股权合伙人资本水平的兴趣日益浓厚，我们预计这种兴趣将持续下去，”客户咨询公司表示。“事实上，在过去五年中，我们看到绝对股权合伙人实缴资本的增长加速。这些资本贡献是公司发展和基础设施投资的重要手段。”在这里，七位律师事务所领导人分享了他们计划如何在 2025 年重新投资于公司的未来。优先考虑客户服务为客户提供一流的服务并不便宜，许多律师事务所都在不遗余力地投资建立必要的团队和流程，以微调他们的客户服务。Stoel Rives LLP 的全事务所执行合伙人 Melissa Jones 表示，她的公司正在为客户策划明年的学习和交流活动。“这项计划远远超出了 CLE 学分，包括我们客户的业务和财务角色，”Jones 说。 “这些定制会议重点关注特定行业的法律和监管变化、趋势和机会，并吸引那些同样重视内容和行业特定社交机会的高级客户代表。”Mayer Brown LLP 主席 Jon Van Gorp 表示，他的公司正在投资建立客户团队计划，该计划提供多学科见解以支持客户的商业利益。Van 希望
• • Elliptic Labs 宣布推出 AI 虚拟接近传感器...
我们的平台目前已部署在 5 亿多台设备中，适用于所有设备、操作系统、平台和应用程序。通过将系统级遥测数据应用于基于云的大型语言模型 (LLM)，AI 虚拟智能传感器平台提供了无与伦比的能力，可以利用来自每个可用数据源的输出数据。这种方法使设备能够更好地理解和响应其环境，使技术更加直观和用户友好。在 Elliptic Labs，我们不仅适应技术的未来，而且还积极塑造它。我们的目标是继续突破情境智能的界限，为全球用户创造更直观、更强大的体验。