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World File Search System潜在
公共投资和潜在产出
本讨论文件阐明了在我们的财政预测中如何考虑公共投资，然后探索它可以影响潜在产出的关键传输机制。然后概述了我们提出的方法，用于建模公共投资对潜在产出的影响。我们评估了公共投资与其对英国生产能力的影响与长期效应规模之间的时间滞后。我们使用校准模型来模拟风格化单位冲击对GDP +1％的公共投资的影响。可以使用相同的工具估算削减对公共投资的影响，并且是对称的。在我们的初始，高级和部分平衡分析中，我们发现公共投资的GDP持续1％的持续增长可能会使潜在产出水平合理地提高五年后的潜在产出水平不到½1％，而长期（50年）（50年）。然后，它探讨了一系列进一步的问题，以评估政府公共投资计划变化的影响。它通过提出一系列问题而欢迎反馈来结束。
ai-au-earnning条件的潜在 - 玛格 -
这项调查旨在确定大学生的潜在概况，其基于影响其获得人工智能知识（AI）意图的基本因素。该研究审查了四个维度：支持性的社会规范，促进条件，AI学习中的自我效能以及AI的感知效用。通过利用潜在剖面分析（LPA），该研究努力揭示了这些因素的独特合并所描绘的不同亚组。该研究是由来自不同学科的391名大学生组成的。LPA披露了五个独特的学生小组：谨慎的参与者，热情的倡导者，保留的怀疑论者，务实的受体和脱离批评家。这些类别显示了学习AI的目标有所不同。热情的拥护者表现出最高的意图，而脱离批评家表现最低。这些发现通过对大学生的态度和学习AI的态度的差异提供了丰富的知识，从而增强了对高等教育的AI教育研究的日益增长的研究。学生的亚组表明，学习者需要独特的教育策略和干预措施，以满足其各种需求和态度。AI正在改变许多领域，因此大学生必须了解并为此做准备。调查结果推进了AI教育研究并影响课程和政策。
超音速运输机的潜在军事作用
本文件由国会研究服务处 (CRS) 编制。CRS 是国会委员会和国会议员的无党派共享工作人员。其完全按照国会的要求和指导开展工作。除了让公众了解 CRS 就其机构角色向国会议员提供的信息外，CRS 报告中的信息不应用于其他目的。CRS 报告是美国政府的作品，在美国不受版权保护。任何 CRS 报告均可完整复制和分发，无需获得 CRS 许可。但是，由于 CRS 报告可能包含来自第三方的受版权保护的图像或材料，因此如果您想复制或以其他方式使用受版权保护的材料，则可能需要获得版权所有者的许可。
研究氢气作为...的潜在替代品
随着时间的推移，世界各国越来越重视寻找替代能源，以满足全球不断增长的能源需求 (4,5)。为了子孙后代的生存，我们必须迅速从化石燃料转向清洁能源。航空业是全球排放的重要贡献者之一，2018 年美国碳排放量的 2.4% 来自航空业，这是由于燃烧喷气燃料的煤油所致 (6)。与汽车使用的汽油一样，煤油是一种化石燃料，由各种液态碳氢化合物组成，通过精炼石油获得 (7)。为了满足不断增长的全球经济和人口的交通需求，航空业必须克服对煤油的依赖，实现环境可持续。随着氢动力汽车的进步，近年来，氢气已成为一种有前途的潜在飞机燃料来源 (8)。氢气的比能量密度为 120 MJ/kg，几乎是煤油的三倍，是锂离子电池的 100 多倍 (9)。氢气既可以在氧气存在下直接燃烧以驱动内燃机，也可以在燃料电池中与氧气反应产生电流，为电动机提供动力。这两个过程的主要副产品都是水蒸气，这意味着使用氢气发电不会直接产生二氧化碳 (10)。虽然使用氢气不会排放二氧化碳，但生产氢气的各种方法都会排放二氧化碳。目前，美国几乎所有商业生产的氢气都是通过蒸汽甲烷重整 (SMR) 生产的。商业氢气工厂和石油炼油厂在催化剂存在下将高温蒸汽 (700˚C 至 1000˚C) 与甲烷反应生成氢气和一氧化碳 (CO) (11)。由于 CO 是一种致命气体，因此它会与额外的蒸汽反应生成二氧化碳和更多的氢气。纯通过 SMR 生产的氢气被归类为灰色氢气。尽管这是最便宜的方法，但 SMR 会排放大量二氧化碳 (11)。然而，通过碳捕获和储存 (CCS) 技术可以减少 SMR 的大量排放，该技术使用各种化学方法在源头回收二氧化碳并将其储存在地下深处。目前的 CCS 技术可以捕获高达 80% 的释放二氧化碳 (12)。当 SMR 与 CCS 结合时，产生的氢气被归类为蓝色氢气
COVID-19 的潜在疫苗成分
全世界都对由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的冠状病毒病 (COVID-19) 大流行感到担忧，因为这种疾病具有致命性。这已成为国际关注的公共卫生紧急事件。目前，尚无任何特定的疫苗和药物在大规模试验中被证明有效。随着确诊病例和死亡人数的迅速增加，迫切需要有效的治疗方法和有效的预防疫苗。迫切的未满足需求导致计划和启动多项药物开发试验，用于治疗和疫苗开发。在本文中，我们总结了有关细胞受体相互作用的数据以及针对脱氧核糖核酸 (DNA)、信使核糖核酸 (mRNA) 和病毒小基因的新疫苗前景的数据。我们已将测试 COVID-19 疫苗各个方面的各种临床试验的可用数据制成表格。
对潜在碰撞机动的调查……
Richard J. Macke 佐治亚理工学院：航空航天工程学院 摘要 近年来，随着太空中物体数量的增加，合相警告的数量也显著增加。然而，尚未出台管理或协调对这些警告的响应的正式指导方针。随着全球的工业和政府机构都试图利用各种大型卫星星座来利用近地空间环境，预计未来十年驻留空间物体 (RSO) 的总数将增加五倍，预计将有超过 20,000 颗新的低地球轨道 (LEO) 和中地球轨道 (MEO) 卫星被发射到轨道上。预计这将导致潜在合相的数量进一步增加。虽然任务运营商努力确保所有卫星都能正常运行，但这些卫星中仍有一定比例会过早失效，从而产生可能在轨道上停留数年或数十年的不活跃 RSO，造成无法机动的额外危险。虽然已经制定了卫星寿命结束后预期脱轨时间表的指导方针，例如 25 年，但仍然没有正式或广泛接受的机动指导方针来确保未来拥挤的 LEO 和 MEO 环境能够得到有效管理。如果预测到会合，当前系统依靠卫星运营商独立行动，无需采取行动或与其他运营商或机构协调。如果制定并采用一套正式的机动指南，那么假设太空环境可以得到很好的管理，并能够维持新卫星的当前增长模式。这引出了一些问题：应该采用哪些指导方针、如何实施这些指导方针以及如何执行或监控这些指导方针。为了开始解决这些问题，本研究旨在探索未来太空交通管理 (STM) 政策中实施各种“交通规则”将产生的影响。我们开发了一个强大的模拟环境，其中包括当前的 RSO 目录并实时传播，以评估预测碰撞的频率和情况（主动与被动物体、小物体与大物体、原产国等）。然后实施了各种防撞指导方针，以评估它们在预测碰撞次数以及其他指标（例如燃料成本）方面的有效性。随着太空中物体数量的增加，意外碰撞的可能性也会增加。模拟参数包括所涉及的卫星数量、机动通知延迟和机动顺从率等。卫星轨道的传播采用了全力模型方法，包括非球形重力、阻力、太阳辐射压力和第三体效应，时间跨度为一个月。虽然在卫星运营商 100% 合规的情况下可以实现活跃卫星之间的碰撞避免，但随着参与度的变化以及通过优先级排序确定机动卫星（例如，优先级较低的卫星在机动中发挥更大的作用）时探索各种场景，情况变得更加微妙。本文概述了评估的模拟环境和指南，以及对建模的政策和场景的相对有效性的初步评估。1.0 简介 经过多年的稳步增长，过去五年中，在轨运行卫星的数量急剧增加，从 2016 年的不到 1,500 颗跃升至 2021 年的 4,000 多颗。随着新的“巨型星座”的发展，预计这种快速增长将持续下去，未来十年将增加约 20,000 颗新卫星。碰撞会损坏或摧毁宝贵的太空资产，导致卫星所有者遭受经济损失，并可能导致
氧化锌薄膜和潜在应用
其电气和光学特性特性，ZnO，一种宽阔的直脉冲氧化物半导体，对电气，光学和信息技术设备的使用平台具有巨大的希望（Schuler and Aegerter 1999）（Sahay and Nath 2008）。通过当代固态技术采用的无形导电氧化物，包括反映热量，太阳能电池板和传感器以及光学电子产品的镜子，已成功地掺入了氧化锌（ZnO）薄膜（O'Brien，Nolan等人2010）。TCO在可见范围内应具有很高的光学透明度和强电导率。由于其强大的电导率和对可见光，ITO或最常见的氧化二锡氧化物的出色透明度，广泛使用的TCO（Srivastava and Kumar 2013）。在紫外线辐射下，ZnO薄膜晶体管（Tiginyanu，Ghimpu等人。2016）。
特发性肺纤维化的潜在治疗靶标
特发性肺纤维化（IPF）是一种慢性进行性疾病，是未知来源和最常见的间质性肺部疾病。但是，IPF的治疗选择是有限的，迫切需要新的疗法。组蛋白脱乙酰基酶（HDACS）是参与染色质重塑和基因转录调控的组蛋白乙酰化活性的酶。越来越多的证据表明，HDAC家族与包括IPF在内的慢性杂化疾病的发展和发展有关。本评论旨在总结有关HDAC和相关抑制剂及其在治疗IPF中的潜在应用的可用信息。将来，HDACs可能是新的靶标，可以帮助理解PF的病因，并且选择性抑制单个HDAC或HDAC基因的破坏可能是治疗PF的策略。
人工智能对医疗保健的潜在影响......
人工智能 (AI) 简化现有医疗流程并创建新的、更高效的流程的潜力是业内讨论的主要话题。然而，医疗保健在 AI 的采用方面落后于其他行业。在本文中，我们估计，更广泛地采用 AI 可节省 5% 至 10% 的美国医疗保健支出——按 2019 年美元计算，每年约 2000 亿至 3600 亿美元。这些估计基于采用当今技术的特定 AI 用例，可在未来五年内实现，并且不会牺牲质量或可及性。这些机会还可以带来非财务效益，例如提高医疗质量、增加可及性、改善患者体验和提高临床医生满意度。我们进一步介绍了案例研究，并讨论了如何克服 AI 部署的挑战。最后，我们回顾了最近的市场趋势，这些趋势可能会使 AI 的采用轨迹朝着更快的速度转变。