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构建物联网的基础和未来
我们的会员对物联网安全的不懈关注随处可见。年中，我们为新兴的美国消费者物联网设备安全网络安全标签计划提供支持和丰富的行业专业知识，帮助政策制定者了解消费者物联网安全的可能性。我们的会员在欧洲与欧盟委员会、新加坡和日本的行业领袖分享了这些专业知识。我预计，随着这些计划取得成果，这种情况将在未来一年继续并增长，我们会员的集体观点有助于塑造物联网安全的未来。我们参加在中国天津举行的世界经济论坛第 14 届新领军者年会并发表讲话，进一步提升了我们社区快速发展的领导力，我们在那里分享了我们对治理工作的承诺，以建立一个全球互联的世界，改善世界生活、工作和娱乐的方式。
ESR-3352 - AES 清洁技术公司
3.2.2 面板饰面：面板饰面为 24 号规格 [最小基钢厚度为 0.022 英寸 (0.55 毫米)] 冷成型镀锌钢板，两面锌涂层重量为 0.056 磅/平方英尺 (272 克/平方米)。饰面在工厂涂有光滑的白色 4 密耳 (0.102 毫米) 未增塑聚氯乙烯 (uPVC) 涂层。钢材为符合 EN 10346 的 DX51D 级钢材，规定最小极限抗拉强度为 40 ksi (280 MPa)，屈服强度为 33 ksi (230 MPa)。饰面宽 48 英寸 (1219 毫米)，长 122 英寸 (3100 毫米)，宽 48 英寸 (1219 毫米)，长 146 英寸 (3700 毫米)。饰面由经批准的质量文件中注明的制造商提供。
催化变化：
电动汽车：电动汽车中的电池增加重量。为了安全性和效率，必须通过在汽车的其他组件中使用较轻的材料来补偿这种体重的增加。因此，电动汽车的吸收将推动对塑料的需求。，美国化学委员会已经估计，从2012年到2021年，每辆车的塑料量已增加16％，平均为411磅。13行业领导的市场研究估计，电动汽车塑料市场将从2022年的37亿美元增长到2027年的126亿美元。14个电动汽车生产商已经开始考虑如何使供应链净零。大众汽车的净目标包括其供应链，而通用汽车在2023年在其车辆中使用了超过3900万磅的可回收塑料，并设定了目标以增加此数量，EV生产商Rivian的目标是40％的回收和生物含量，用于在其车辆中使用的基于2030年的产品中的基于20303030。15,16,17
离子液体，用于...
摘要：认可采用环保生物降解塑料作为对塑料污染规模的回应的措施，这对来自自然的材料的创新产品产生了需求。离子液体（ILS）具有破坏生物聚合物的氢键网络，增加生物聚合物链的迁移率，减少摩擦并产生具有各种媒介和机械性能的材料。由于这些品质，IL被认为是增塑生物聚合物的理想选择，使它们能够满足生物聚合材料的广泛规格。该迷你审查讨论了不同的IL塑料对由各种生物聚合物（例如淀粉，壳聚糖，藻酸盐，纤维素）制成的材料的加工，拉伸强度和弹性的影响，并特别涵盖了IL塑料包装材料和生物医学和成型化学物质的材料。还讨论了针对IL生物聚合物的基于IL的增塑剂中的挑战（成本，规模和生态友好性）和未来的研究方向。
2006 年 5 月 3 日颁布的第 2/2006 号教育组织法。
当今社会高度重视年轻人所接受的教育，认为个人和集体的福祉都依赖于教育。教育是构建人的个性、最大限度地发展人的能力、塑造人的个性和配置人的现实理解的最适当的手段，它融合了认知、情感和价值论的维度。对于社会而言，教育是传承文化、维持文化的知识体系和价值观的手段，同时也是更新文化、维持文化的知识体系和价值观的手段，是从文化财富源泉中汲取最大可能性的手段，促进民主共处和尊重个体差异，促进团结和避免歧视的手段，其根本目标是实现必要的社会凝聚力。此外，教育是保证行使民主、负责任、自由和批判性公民权的最适当手段，这对于建立先进、充满活力和公平的社会至关重要。因此，良好的教育是一个国家及其公民的最大财富和主要资源。
在多个散射环境中光轨道角动量的相位保护
波前塑形技术的最新进步促进了各种培养基中复杂结构光的传播与轨道角动量（OAM）的研究。在其近后传播期间向拉瓜尔 - 高斯（LG）束引入螺旋相调制，这是由于培养基折射率随时间变化的负梯度的促进，从而导致相位扭曲速率显着提高，从而有效地观察到了OAM相位抑制。这种方法对培养基折射率（〜10-6）的最小变化也具有显着的敏感性。OAM的相位记忆被揭示为扭曲光保留最初的螺旋相的能力，甚至通过浑浊的组织样散射培养基传播。结果证实了在生物医学应用中利用OAM光的迷人机会，例如，例如通过生物组织和其他光学致密培养基的非侵入性透射式葡萄糖诊断和光学通信。
MADSCAN：用于表征回收聚合物的新热分析系统
目前，许多可回收的塑料都无法使用，因为它们的组成很难确定，因此在垃圾填埋场中被丢弃或燃烧。。当前的常规分析方法一次仅一次性塑料的量实际上只有很少的塑料（<0.1 g）。该样本量不足以代表大量的再生塑料，在这些塑料中，局部种类的聚合物可能会有很大差异，如图1.²Veridis所示，它开发了一种热分析方法，用于分析称为MADSCAN的聚合物（Massive DSC分析），该方法通过增加最高50 g的样本大小来解决此问题。当前的设置为30克。这项研究的目的是使用MADSCAN技术构建合适的数据库，该数据库可用于使用拟合分析来量化未知的聚合物样品。..图1：由局部不同聚合物组成的再生塑料示例。⁴
高层建筑用玻璃棉和 XPS 保温材料的热和热解动力学分析
摘要：本研究使用系统框架研究了包层系统中使用的玻璃棉 (GW) 和挤塑聚苯乙烯 (XPS) 隔热材料的动力学数据。确定适当的动力学特性（例如指数前因子、活化能和反应级数）对于准确模拟隔热材料的全尺寸防火性能至关重要。本研究的主要目的是提取高层建筑中使用的 XPS 和 GW 隔热材料的热和动力学数据。为了获得这些特性，以四种不同的加热速率进行热重分析 (TGA)：5、10、15 和 20 K/min。TGA 结果作为使用无模型和基于模型的方法组合确定动力学特性的基础。本研究的结果有望对定义热解反应步骤和提取此类隔热材料火灾建模的动力学数据大有裨益。这些信息将增进对这些材料在火灾事故中的火灾行为和性能的了解，有助于开发更精确的火灾模型并改进高层建筑覆层系统的消防安全策略。
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。
可解释的人工智能（XAI）用于预测糖尿病管理：合奏方法
摘要 - 机器学习确定来自数据的模式，以加快决策过程。基于事实的决策和数据驱动的决策由行业专家指定。由于医疗保健中机器语言模型的持续增长，它们在ML模型中繁殖了连续的复杂性和黑匣子。为了使ML模型晶体清晰且可实现的解释，AI登录率很高。这项研究审查了印度医疗保健系统中可解释的AI和能力检测糖尿病。石灰和外形是两个用于实现可解释AI的库和软件包。密封的基础合并局部和全局可解释的方法，从而增强了复杂模型的结晶度，并从复杂模型中获得了对公平性的直觉。此外，所获得的直觉还可以促进临床数据科学家计划对计算机辅助诊断的更奇怪的组成。XAI对预测顽固疾病的重要性。 在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。 具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。 依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。 要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。XAI对预测顽固疾病的重要性。在这种情况下，顽固的糖尿病，血浆与胰岛素与胰岛素之间的相关性，年龄与妊娠，类（糖尿病和非糖尿病患者）与血浆葡萄糖的相关性持续存在着牢固的关系。具有塑形值的PIMD（PIMA印度糖尿病数据集）用于简洁依赖性，而当同时需要特征的锚定和重要性时，石灰是适用的。依赖图可帮助医生可视化与预测疾病的独立关系。要识别不同属性的依赖性，使用相关热图。从学术的角度来看，Xai在不久的将来对成熟是必不可少的。估算了其他适用数据集对应研究的介绍，这是非常学徒的。