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美国本土以外国防部云战略
每项作战资产，包括作战人员本身，都是信息的潜在生产者和/或消费者。必须访问、分析和分发这些信息，以便以相关的速度做出数据驱动的决策。在战区有效运作需要在瞬态、动态且经常有争议的环境中持续访问数据源和生产者。OCONUS 用户面临的最大挑战是在拒绝、断开、间歇或受限 (D-DIL) 环境中访问和共享信息。这一挑战因依赖 CONUS 访问数据存储库、分析技术和人工智能/机器学习 (Al/ML) 进步而变得更加复杂，从而产生更精确、更有影响力的信息，从而促进更明智的决策。
3D 打印是未来的技术 - 第 1 部分
摘要 3D 打印技术近年来发展迅速，引起了“家庭”用户以及多系列生产商和设计师的极大兴趣。本文讨论了 3D 打印技术以及可以使用该技术进行打印的材料。第一部分介绍了总共七种不同的 3D 打印方法，从最简单、最流行的方法到更复杂、更精确、可以使用的材料范围更广的方法。本文的第二部分简要介绍了可用于 3D 打印技术的许多材料 - 包括复合材料、金属和陶瓷。主题：druk 3D、wytwarzanie przyrostowe、drukarka 3D、材料、灯丝、技术关键词：3D 打印、增材制造、3D 打印机、材料、灯丝、技术
基因驱动：好处、风险和可能的应用
基因驱动是能够改变遗传模式的遗传元素，从而加速某一特性的传播。在 15 到 20 代的时间里，基因驱动可以将某种特性传播给整个种群，即使这种特性本身对其携带者是有害的。1 几十年来，人们已经发现了具有类似基因驱动特性的天然 DNA 元素。1–3 然而，正是 CRISPR/Cas9 系统 4 的应用使得编辑基因组变得更容易、更快、更精确，从而促成了新一代合成基因驱动（方框 1）。如果成功开发和应用，这些类型的基因驱动有可能改变、减少甚至——根据一些研究人员的说法——消灭环境中的某个种群。这种新颖的种群控制和改造形式可以应用于人类和动物健康、保护生物学和农业等不同领域。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
石墨烯/六角形的粘附和重建...
Table 1: 1L-G/1L-hBN stacking configurations and corresponding equilibrium separations, BEs, and breathing-mode (out-of-plane zone-center optical phonon) frequencies, obtained by fitting Equation 1 to DMC energy data obtained with both layers forced to adopt the lattice constant of G. C, B, and N atoms are shown as black, orange, and green balls, respectively.六边形sublattices A和B在配置中标记。I.偏移ℓ是从相应的B-N键中心的每个C-C键中心的平面位移。a 1和2是晶格向量，如图1b所示。由于在每种情况下使用相同的DMC 1L能量，因此不同配置的DMC平衡是相关的；因此，差异比绝对BES上的误差线所建议的更精确。相对BES的错误显示在表2中。
AAL 科学与测量前沿
物理学前沿领域近期发展的一个显著特点是，许多最激动人心的发展成果迅速催生出新的精密测量应用。精密计量似乎常常是许多新物理学的首次应用。作为证据，考虑超导中的宏观量子效应，它导致了电压标准和从直流到太赫兹频率的新型探测器，所有这些都是在国家标准实验室中开创的。同样，量化霍尔效应也迅速导致了原子电阻单位的实现。冷却或捕获少量离子或原子的能力已经导致了对基本常数的更精确测定，并可能导致新的频率标准。在扫描隧道显微镜及其衍生产品的众多应用中，尺寸测量创新至关重要。
人工智能：隐私和民主的风险
人工智能 (AI) 是现代最具颠覆性的技术。随着人工智能进入我们生活的每个角落，其影响甚至可能超过互联网的发展。许多人工智能应用已经为人所熟知，例如语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车。其他实现不太为人所知，但部署越来越多，例如内容分析、医疗机器人和自主战士。这些的共同点是它们能够从非结构化数据中提取情报。每天都会产生数百万 TB 的有关现实世界及其居民的数据。其中大部分都是噪音，没有明显意义。人工智能的目标是过滤噪音、找到意义并采取行动，最终实现比人类自身更精确、更好的结果。新兴的机器智能是解决问题和创造新问题的有力工具。
新的DAT分数报告量表
从2025年3月1日开始，美国牙科协会（ADA）的测试服务部（DTS）将实施一个新的评分系统，以进行牙科入学测试（DAT）。新的评分系统将对候选人的技能产生更精确和准确的估计，从而为每个候选人对牙科学校的严谨性的准备水平提供更强的见解。要继续有效地解释DAT结果，候选人，招生人员和健康顾问将需要熟悉新的报告量表，并了解其与旧量表的关系。本指南提供了帮助这些小组这样做的资源，以帮助缓解这一重要过渡。要了解有关新的DAT评分系统及其将如何受益社区的更多信息，请访问ada.org/datscoringupdate。