2024年7月30日(主席哈曼)主席里德(Reed),排名第威克(Wicker)和参议院武装服务委员会成员 - 很高兴见到我多年来与他一起工作的前同事。您的委员会承担着巨大的责任,我赞扬您以两党方式运作。,我很高兴能与副主席埃里克·埃德曼(Eric Edelman)一起介绍两党,即国防战略委员会的一致报告。他和我将共同介绍我们的开幕词,以总结我们的工作。您知道,国会成立了我们的委员会,以审查2022年国防战略(或NDS),并提供清晰,独立的观点。 由两党,参议院的两场领导人,众议院和两个武装服务委员会任命。 专员汤姆·马恩肯(Tom Mahnken),玛拉·鲁德曼(Mara Rudman)和罗杰·扎克海姆(Roger Zakheim)今天与我们同在。 专员杰克·基恩(Jack Keane),玛丽亚·辛克勒(Mariah Sixkiller)和艾丽莎·史塔扎克(Alissa Starzak)无法亲自加入我们。 目前的NDS是在2022年初撰写的,此前俄罗斯入侵乌克兰,中国和俄罗斯的战略伙伴关系,以及哈马斯去年10月7日对以色列的恐怖袭击。 我们的委员会一致认为,对美国国家安全和我们的利益的威胁比第二次世界大战以来的任何时候都要大,并且比冷战期间更为复杂。您知道,国会成立了我们的委员会,以审查2022年国防战略(或NDS),并提供清晰,独立的观点。由两党,参议院的两场领导人,众议院和两个武装服务委员会任命。专员汤姆·马恩肯(Tom Mahnken),玛拉·鲁德曼(Mara Rudman)和罗杰·扎克海姆(Roger Zakheim)今天与我们同在。专员杰克·基恩(Jack Keane),玛丽亚·辛克勒(Mariah Sixkiller)和艾丽莎·史塔扎克(Alissa Starzak)无法亲自加入我们。目前的NDS是在2022年初撰写的,此前俄罗斯入侵乌克兰,中国和俄罗斯的战略伙伴关系,以及哈马斯去年10月7日对以色列的恐怖袭击。我们的委员会一致认为,对美国国家安全和我们的利益的威胁比第二次世界大战以来的任何时候都要大,并且比冷战期间更为复杂。
输电无望?美国电网脱碳前景 Lucas W. Davis、Catherine Hausman 和 Nancy L. Rose 2023 年 6 月 Lucas Davis 是加州大学伯克利分校哈斯商学院 Jeffrey A. Jacobs 杰出教授,加利福尼亚州伯克利市。 Catherine Hausman 是密歇根大学杰拉尔德 R. 福特公共政策学院副教授,密歇根州安娜堡。 Nancy L. Rose 是麻省理工学院 Charles P. Kindleberger 应用经济学教授,马萨诸塞州剑桥市。 他们的电子邮件地址是 lwdavis@berkeley.edu、chausman@umich.edu 和 nrose@mit.edu。
二维材料由于其超薄的厚度和超高的表面积与体积比而拥有奇特的物理和化学特性。单层过渡金属二硫化物 (TMDCs) 半导体表现出可调的光致发光 (PL),可以通过应变和掺杂等外部扰动来操纵。例如,单层 MoS 2 拥有应变可调的能带结构,表现出可用于光伏 [1] 的宽带光吸收和可用于量子信息 [2] 应用的有前途的单光子发射。单层 MoS 2 还表现出由化学 [3] 或静电掺杂 [4] 引起的接近 1 的 PL 量子产率,从而可以开发高效的发光二极管 [5] 或激光器 [6]。为了探测外部扰动,拉曼光谱是一种强大且非破坏性的工具,可以定量确定应变和掺杂对 MoS 2 的影响。尽管应变和掺杂对
纸上的真菌色素:链格孢属菌种的拉曼和量子化学研究。Victor V. Volkov 和 Carole C. Perry* 诺丁汉特伦特大学科学技术学院跨学科生物医学研究中心,克利夫顿巷,诺丁汉 NG11 8NS,英国。摘要为了加深对影响图书馆、博物馆和档案馆的文化遗产的真菌分子生物化学的了解,我们研究了拉曼光谱在识别纸上真菌有色发色团组成的诊断能力。在本研究中,我们探索了共振拉曼在区分高湿度下在纸上生长的真菌丝中的发色团的诊断能力,重点是表征链格孢属菌种的发色团。为了促进分子分析,我们对在紫外-可见光谱范围内具有光吸收的代表性代谢物进行了量子化学计算。通过理论与实验的比较,我们发现,在成熟的菌丝丝中存在 fonsecin、erythroglaucin 和 aurasperone 类型的发色团,而 β-胡萝卜素在纸面上的酵母沉积物中占主导地位。成熟丝的共振拉曼光谱表明,比 β-胡萝卜素更长的胡萝卜素对光谱特征的贡献更大。利用微观分辨率,我们在丝从酵母沉积物开始的空间区域中区分了丰富的拉曼特征集,这些特征集被归因于木质素、flavoglaucin、核黄素、cycloleucomelon(e) 和 asperyellone 分子成分。在这些区域中,丝的微结构刺激了成熟三维支架的发育,拉曼共振的多样性证实了发育结构具有丰富的生物化学性质。这里介绍的特征真菌发色团和代谢物的光学和光谱响应计算库对于理解真菌对各种纸制品(包括书籍、版画、素描、水彩画、雕刻甚至雕塑)的影响以及设计基于真菌菌丝垫的下一代材料至关重要。 关键词 拉曼、显微镜、真菌、纸、光学、密度泛函理论 引言 真菌界早期 [1] 的专业化归因于原真菌细胞在概念上依赖可渗透壁的生物学来提供快速分子运输和外部消化食物。后者在我们的生活中对真菌起着至关重要的作用:在工业和文化中。如果说系统地使用真菌作为生产剂的理念自直观的古代发酵以来一直发展缓慢,直到 19 世纪末设计出第一种草酸生产的药物化学方案 [2],那么,人们直到最近几十年才开始意识到真菌作为我们日常生活中的积极参与者,无论是作为病原体,还是作为共生体,或者作为一种冷漠竞争的生命力,只有在了解这些生物组成了自己的王国之后,我们才能理解它们之间的区别 [3]。真菌对人类文化有着巨大的影响,这里我们讨论的是保存在纸质文物中的遗产。纸是一种由纤维素纤维制成的片状材料。在过去的两千年里,纸张是日常使用中信息存储和传输的主要“载体”,取代了蜡和粘土板、桦树皮和皮革羊皮纸。作为一种由多糖链构成的吸湿性有机材料,纸可能是许多微生物的营养来源。真菌是导致纸张降解的主要菌群 [4 ]。它们是图书馆、档案馆和博物馆中书面和印刷遗产的主要威胁 [5 ]。各种曲霉菌、镰刀菌、木霉菌、漆霉和青霉菌都能在纸上有效生长,并引起纸张基质的化学改变。
硅仍然是技术上最重要的材料之一,广泛应用于各种微电子和微机电系统 (MEMS) 设备和传感器。几十年的深入工业研究已经带来了一些最先进的硅材料加工路线,但有关其机械性能的一些细节仍然是个谜。这并不是因为缺乏努力,而是因为其复杂性。就变形机制而言,位错塑性、断裂和各种相变都是可能的,具体取决于加载速率、应力状态、尺寸、温度、杂质的存在等。本研究重点关注硅中的相变,这种相变发生在以压缩载荷为主的围压下 [1-3]。这使得仪器压痕成为诱导此类行为的流行选择 [4,5],我们在各种温度下都进行了这种测试。本研究的独特之处在于联合使用了两种事后显微镜技术:压痕的拉曼映射和聚焦离子束 (FIB) 加工提升的透射电子显微镜 (TEM)。这样做是为了试图更详细地了解不仅发生了哪些相变,而且了解它们在空间中的分布情况以及这种相变与压头下方局部应力状态的关系。在高温下,使用配备 800C 的 Hysitron PI88 原位 SEM 压痕和配备金刚石 Berkovich 尖端的原型高真空平台纳米压痕系统测试了具有 <001> 取向和 p 型掺杂的硅晶片,电阻率为 0.001-0.005 Ω-cm,相当于 1x1019 - 1x1020 cm-3 硼掺杂。沿着压痕的对角线准备提取件,从而将一个面和一个角一分为二。在减薄和转移到半网格之前,先沉积保护性铂。样品制备采用 FEI Versa 3D 双束和 EasyLift 操纵器(Thermo Fischer Scientific,希尔斯伯勒),并使用在明场中以 300keV 运行的 Technai F30 TEM 进行成像。图 1 显示了硅从室温到 450°C 的纳米压痕行为变化的摘要。其中,硬度最初随着温度升高到大约 150°C,然后开始稳步下降。这是一个相当有趣的观察结果,因为当性能由位错塑性介导时,硬度和屈服强度通常会随着温度的升高而降低 - 这表明在低温范围内其他行为占主导地位。这也体现在压痕的后期 SEM 成像中,因为在室温下会出现剥落,在 100°C 时会消失,然后在 200°C 时变成延性流动。剥落归因于卸载过程中晶格膨胀的相变。图 2 展示了一些关于解释这种硬度变化的变形机制变化的理解,其中显示了事后拉曼图和 TEM 图像。此处,室温拉曼图显示压头压痕下有一个强烈的相变区域,这从 TEM 成像中也可以看出来。当温度升高到 100°C 时,拉曼光谱显示从非晶态、R8 和 BC8 硅相的复杂混合物急剧转变为六方相和金刚石立方体相。事后 TEM 也显示相变区域的变化,特别是总相变材料的减少。在 200°C 时,拉曼光谱显示为金刚石立方体,含有少量六方材料。TEM 显示压痕下似乎以孪生塑性为主,几乎没有明显的相变材料。
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第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所,波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理,从巴甫洛夫的经典条件作用开始,到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用,最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物,尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能:描述 毫无疑问,行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据,尤其是行为主义者发现的学习规律,多年来吸引了人工智能领域的研究人员,许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念,因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法,将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准,即速度(即代理执行需要智力的特定任务的速度)和能力(即代理可以执行的任务的难度)。另一方面,我们可以找到另一种智能定义,即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程:1) 抽象,2) 学习,3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义,例如,它被定义为: