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内部威胁计划成熟度框架的构建和管理技术规范
分布： 国务卿，国务院 财政部长，财政部 国防部长，国防部 司法部长，司法部 内政部长，内政部 农业部长，农业部 商务部长，商务部 劳工部长，劳工部 卫生与公众服务部部长，卫生与公众服务部 住房和城市发展部部长，住房和城市发展部 交通部长，交通部 能源部长，能源部 教育部长，教育部 退伍军人事务部部长，退伍军人事务部 国土安全部长，国土安全部 总统行政办公室管理员 环境保护署管理员 管理和预算办公室主任 美国贸易代表 小型企业管理局管理员 国家药物管制政策主任 中央情报局主任 平等就业机会委员会管理员 联邦通信委员会主席 联邦海事委员会主席 联邦储备系统主席 联邦贸易委员会主席 总务管理局管理员 美国国家航空航天局管理员 国家档案和记录管理局档案保管员 美国国家科学基金会主任 核能主席监管委员会 政府伦理办公室主任 隐私和公民自由监督委员会主席 证券交易委员会主席 选择性服务系统主任 社会保障管理局专员 美国国际开发署署长 美国邮政局 美国国际贸易委员会主席 美国和平队主任
验证先进本构模型对 TPU 进行精确 FE 建模
在过去的几年中，热塑性聚氨酯 (TPU) 已成为许多行业中要求高应变率应用的首选材料。由于 TPU 材料具有相对较高的耐磨性和韧性，因此非常适合在恶劣环境条件下承受高压的关键部件。本演示介绍了 TPU 组件的一个相对较新的关键应用领域。虽然工作压力保持在最高 50 bar 的适中水平，但高频、循环负载条件带来了挑战。为了设计坚固的动态 TPU 组件，必须完成两个主要任务：(i) 粘弹塑性材料建模和参数识别，以及 (ii) 通过先进的有限元 (FE) 模拟在系统级的实际动态负载条件下进行材料验证。本文 (i) 强调材料校准过程，(ii) 专门展示所选 TPU 材料在系统级的材料验证。在此背景下，讨论了各种 TPU 等级的应变率依赖性，这说明了商用有限元软件中可用的经典材料建模技术与先进的非线性模型相比的不足之处。最后，提出了一种高效且准确的固体 TPU 材料校准流程建议，可显著增强产品创新流程。版权所有 © VBRI Press。关键词：TPU、系统验证、材料校准、FE 模拟。简介
智能多响应性生物材料及其在4D生物构图中的应用
摘要：4D打印的出现已成为在生物医学应用（例如组织工程和再生医学）中产生复杂结构的关键工具。本章概述了该领域的当前状态及其巨大的潜力，以更好地理解所涉及的技术以建立复杂的4D打印结构。这些结构具有感知和响应各种刺激的能力，其中包括温度，湿度或电力/磁化剂的变化。首先，我们描述了4D打印技术，其中包括基于挤出的喷墨打印，以及基于光的基于液滴的方法，包括选择性激光烧结（SLS）。还提出了几种用于4D打印的生物材料，随着时间的流逝，它们可能会在各种外部刺激中发生结构变化。这些结构具有革新需要适应能力和智能材料的领域的希望。此外，突出了4D打印智能结构的生物医学应用，涵盖了从药物输送到再生医学的各种预期应用。最后，我们解决了与当前技术相关的许多挑战，涉及技术的道德和监管方面，以及在体外以及在体外以及4D打印结构的体内测试中都需要标准化方案，这是针对最终临床实现的重要步骤。
在无脊椎动物中构建和整合神经系统功能的大脑图
抽象的选择和执行适合上下文的行为是由整个大脑中神经回路的综合作用控制的。然而，如何在大脑区域进行活动如何协调，以及神经系统结构如何这些功能相互作用，仍然是开放的问题。最近的技术进步使得构建神经系统结构和功能的大脑范围图，例如大脑活动图，连接组和细胞地图集是可行的。在这里，我们回顾了该领域的最新进展，重点是秀丽隐杆线虫和D. Melanogaster，因为最近的工作已经产生了这些神经系统的全球地图。我们还描述了在特定网络的研究中阐明的神经回路基序，这些神经基序突出了必须捕获的复杂性，以构建全脑功能的准确模型。
人类多能干细胞衍生的睾丸类器官的构建和
Rufei Huang 1# , Huan Xia 1# , Tao Meng 1# , Yufei Fan 1 , Xun Tang 1 , Yifang Li 1 , Tiantian
agcl：方面图构建和学习方面情感分类
关于方面情感策略（ALSC）的先前研究强调了建模方面和环境之间的相互关系，但忽略了方面本身作为基本领域知识的关键作用。为此，我们提出了AGCL，这是一种新颖的A Spect G Raph C Onstruction和L Charning方法，旨在为模型提供精心调整的方面信息，以增强其任务认可能力。agcl的关键创新位于方面图构造（AGC）和方面图（AGL）中，其中AGC可以利用内在的方面连接来构建DO-MAINTEAK图形，然后AGL迭代地更新引入的方面图以增强其领域的专业知识，从而使其更适合ALSC任务。因此，此域As-pect图可以用作连接未见方面与可见方面的桥梁，从而增强了模型的概括能力。的三个广泛使用数据集的结果证明了方面信息对ALSC的重要性，并突出了AGL在方面学习中的优越性，超过了最新的基线。代码可从https：//github.com/jian-projects/agcl获得。
原位构建了3D锂阳极，用于长期播放...
较晚的提交政策：工作作业应由发布的截止日期提交。可以根据学生的要求（假设此请求及时提出此请求）的延迟提交的住宿。优先级将标记提交的作业，并在作业截止日期后合理地向OWL发布答案，作为对学生的学习辅助。在答案发布后，由于任何原因，都不会接受延迟作业。学生应根据发布的时间表完成实验室练习。学生必须在教师无法满足实验室提交截止日期并寻求住宿的情况下立即与他们联系。在发布截止日期之后，通常不会接受实验室任务，除非在特殊情况下授予住宿。
构建和评估手指电动反馈系统以改善手指敏捷
根据世界卫生组织的说法，到2019年，全世界约有5500万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.39亿（阿尔茨海默氏病，国际，2023年）。在老年人的认知功能和手部敏捷之间发现了一种关系，揭示了手机敲击运动中的表现会随着认知功能的减少而下降（Suzumura等人，2016，2021）。此外，事实证明，手机攻击性能可用于评估轻度认知障碍的风险（MCI）（Suzumura等，2022）。训练手敏捷不仅可以提高敏捷性和执行功能，而且还可能对认知功能具有长期的好处（Seol等，2023）。这些发现表明，开发有效的方法来改善手动敏捷对于防止老年人的认知能力下降和痴呆症至关重要。
学生在 3R 中的人工智能依赖性：问卷构建和验证
教育学院，教职员工，新怡诗夏科技大学-加巴尔登校区，菲律宾加巴尔登 电子邮件：andiecapinding103087@gmail.com (A.T.C.)稿件收到于 2024 年 6 月 6 日；修订于 2024 年 7 月 15 日；接受于 2024 年 8 月 21 日；发表于 2024 年 11 月 12 日 摘要 — 人工智能 (AI) 融入教育既带来了突破性的机遇，也带来了担忧。这些问题之一是学生在阅读、写作和计算/算术 (3R) 领域对人工智能的依赖程度。虽然现有工具深入研究了人工智能的更广泛影响，但它们表现出一定的局限性。因此，本研究致力于开发和验证专门的问卷，以评估学生在 3R 方面对人工智能的依赖程度。该过程包括对学生群体的采访、与教育界专业人士的咨询、表面验证、内容验证、探索性因子分析、验证性因子分析、Rasch 分析和可靠性测试，以指导工具的构建和验证。初始项目识别涉及一份分布在三个结构中的 45 个项目问卷，这些问卷来自对学生和专家的定性访谈。调查共收到 727 份回复。在 EFA 之后，九个项目由于未能达到 0.5 的负载因子而被淘汰，并且某些项目表现出交叉负载。随后的 Rasch 分析肯定了这些工具的结构有效性，促使删除另外三个项目。最终的问卷包含 33 项内容，分为三个部分——阅读（10 项）、写作（11 项）和计算/算术（12 项），是衡量学生在 3R 方面的依赖性的一种经过验证的可靠工具。作者确认了问卷的有效性和可靠性。未来的研究应侧重于纵向研究，以评估 AI 依赖性如何随时间演变并影响教育成果。关键词 — 人工智能 (AI) 依赖性、探索性因子分析、Rasch 分析、可靠性测试、有效性测试
