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Halo®色谱柱清洁程序，最好...
通常，样品可能包含来自样品矩阵或低质量流动相位溶剂的化合物，可以通过固定相保留。盐，脂质，增塑剂和聚合物是在分析过程中可能与固定相接触的一些可能物质。这些物质可能会对色谱柱，检测器产生有害影响，并在分析过程中引起瞬时峰。如果这些物质不被流动阶段洗脱，它们可以积聚在列上。随着时间的流逝，分析物可以与这些杂质相互作用并影响分离机制，从而导致保留时间移动和峰值尾巴。此外，这些积累的杂质会造成阻塞，从而导致柱面压力升高，损坏泵，并可能导致柱床中的空隙形成。强烈建议使用防护柱来避免此类问题。防护列是短列，包装包装与喷射器和分析柱之间安装的分析列相似。在给定期间后，它们被丢弃，并安装了新鲜的防护柱，以最大化分析柱的寿命。
机器是军队新的最好朋友吗？
如果克劳斯维茨认为战争本质不变的因素之一是战争本质上是一种人类活动，那么《阿瑞斯与雅典娜》则要求读者思考机器在战争中日益重要的作用对这种动态意味着什么。例如，机器对战斗力道德要素中那些看似永恒的子要素有什么影响：例如信任、忠诚、感情、自豪感（包括个人和单位）、精神、正直或勇气；甚至对战斗人员的战斗或逃跑决策中如此重要的激情与逻辑之间的平衡？如果人类经常难以传达细微差别和理解，人工智能和机器将如何影响这一重要动态？所有军队都非常重视团队合作的重要性——这现在意味着什么？“领导力”又如何呢？如果人类彼此之间的联系越来越少，而与机器的联系越来越多，那么一个单位或总部的人类和社会动态将如何变化？当人工智能开始取代人类评估者和决策者时，人类直觉在决策中的作用将发生怎样的变化？如果高级决策者和政治领导人的伤亡越来越多地以机器损失而非生命损失来衡量，他们将如何改变他们的计算方式？那些天生习惯于与机器、数据和程序一起工作和互动的人如何与那些更愿意与人一起工作和互动的人和谐相处？
计算机标记的测验如何最好地帮助学生学习...
Hattie，J。和Timperley，H。（2007）。 反馈的力量。 教育研究的回顾，77（1），81-112。Hattie，J。和Timperley，H。（2007）。反馈的力量。教育研究的回顾，77（1），81-112。
金钱能买到的最好敌人 - 作者：Antony C. Sutton
1979 年 12 月，苏联对落后国家阿富汗发动了闪电般的军事进攻。正是在这次入侵之后，吉米·卡特总统公开承认，这次入侵让他比以往学到的更多有关苏联意图的知识。他再也不会在西方电视镜头前亲吻勃列日涅夫总理的脸颊了。民主党控制的参议院甚至拒绝批准他的 SALT II 条约。 （顺便说一句，里根总统一直在非正式地履行其条款，他已经下令摧毁几艘波塞冬潜艇，包括美国海军萨姆·雷伯恩号，该潜艇的拆除工作于 1985 年 11 月开始，1 而这艘船的拆除花费了惊人的 2100 万美元。2 内森·黑尔号和安德鲁·杰克逊号定于 1986 年摧毁。3 为了遵守 SALT II，我们必须再摧毁 2,500 枚波塞冬潜艇弹头。“善意”，美国外交官员辩称。（“天哪”，你可能会想。）
哪些 FEHB 计划与 Medicare A 和 B 部分配合得最好
• B 部分的 IRMAA 费率：244.60 美元（收入在 103,000 美元至 129,000 美元之间） • B 部分每年 244.60 美元 x 12 = 2,935.20 美元 • 每月 174.70 美元 x 10% 延迟注册 = 每月 17.47 美元的永久罚款 • 2,935.20 美元/17.47 美元 = 168 个月/12 = 14 年支付罚款，相当于 1 年的 B 部分保费 永远保持沉默
净零金融如何才能最好地推动实体经济产生积极影响
“[…] 定义净零投资组合路径将反映科学的要求和实体经济的需求，同时也要考虑对公正转型的影响 […] 每当联盟成员按照科学路径设定目标，而全球经济却没有按照科学的要求发展时，联盟成员的目标设定和实体经济之间的差距就会扩大 […] 这种不断扩大的“差距”代表着联盟成员（或其他净零承诺投资者）的目标与实体经济路径脱钩。最终，如果不是很快的话，这将迫使成员撤资整个行业，使其投资组合符合设定的目标范围，并减少流向那些需要融资才能转型的资本密集型行业（如航空、运输和材料）的资本流动。这种结果将对全球向净零转型的速度极为有害，因为实体经济被抛在后面，从而限制了对全球变暖的实际影响。联盟成员只能在一定程度上与实体经济基准脱钩，否则其投资组合将不再反映构成净零经济的部门[…]因此，通过与企业、政策制定者、资产管理者和其他人的参与来整合承诺被视为《议定书》的核心组成部分，以确保不仅联盟成员的投资组合向净零转型，而且联盟成员的行动也会对实体经济产生影响[…]因此，2025 年中期目标必须足够雄心勃勃，以表明联盟成员的期望，同时考虑到实体经济才刚刚开始其净零转型。”（第 25-26 页）
“最好是计算机，否则我就是笨蛋”：对人类作为音频 Deepfake 检测器的大规模评估
音频深度伪造对我们日常交流中的信任构成了日益严重的威胁。为此，研究界开发了各种各样的检测技术，旨在防止此类攻击欺骗用户。不幸的是，这些防御措施的创建通常忽略了系统中最重要的元素——用户自己。因此，尚不清楚当前的机制是增强、阻碍还是仅仅与人类对深度伪造的分类相矛盾。在本文中，我们进行了首次大规模的深度伪造检测用户研究。我们招募了 1,200 多名用户，并向他们展示了来自三个被引用最多的深度伪造数据集的样本。然后，我们定量比较性能并定性进行主题分析，以激发和理解用户决策背后的原因以及与机器分类的差异。我们的结果表明，用户正确分类人类音频的比率明显高于机器学习模型，并且在进行分类时依赖语言特征和直觉。然而，用户也经常被对生成音频能力的先入之见所误导（例如，口音和背景声音代表人类）。最后，机器学习模型的缺陷在于
公正转型基金 - 欧盟预算如何才能最好地协助从化石燃料到可持续能源的必要转型
该文件是应欧洲议会预算委员会的要求编写的。委员会指定 Eider Gardiazabal Rubial 女士负责跟踪这项研究。作者 Aliénor CAMERON 女士，布鲁盖尔 Grégory CLAEYS 博士，布鲁盖尔 Catarina MIDÕES 女士，布鲁盖尔 Simone TAGLIAPIETRA 博士，布鲁盖尔 负责管理员 Kaare BARSLEV 先生（借调国家专家） 预算事务政策部 欧洲议会 B-1047 布鲁塞尔 电子邮件：poldep-budg@europarl.europa.eu 语言版本 原文：英语 翻译：法语、德语 关于编辑 如需联系政策部或订阅其时事通讯，请写信至：poldep-budg@europarl.europa.eu 手稿于 2020 年 4 月完成。布鲁塞尔，© 欧盟，2020。本文件可在互联网上查阅：http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses 免责声明 本文件中表达的观点仅代表作者本人。作者对此不承担任何责任，并不一定代表欧洲议会的官方立场。允许出于非商业目的复制和翻译，但必须注明来源并提前通知欧洲议会并发送副本。© 封面图片经 Shutterstock.com 许可使用