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固体空气氢液化——氢经济的缺失环节
世界正在进行能源转型，以减少二氧化碳排放和减缓气候变化 [1]。正在进行的最重要的行动是加强可再生能源的作用、提高能源效率、实现运输和供暖部门的电气化以及能源储存 [2、3]。氢经济是一种重要的可持续替代方案，将有助于实现运输、供暖部门和能源储存的脱碳 [4]。新冠疫情和乌克兰战争进一步增加了欧洲和西方国家投资氢经济作为化石燃料替代品的兴趣 [5]。氢气显著降低了地缘政治风险，因为它极大地增加了未来能源供应商的多样性 [6]。氢气是一种特别有趣的天然气替代品，因为它也是一种灵活的电力来源，并且可以使用现有的天然气基础设施 [7]。氢气的体积能量密度低，液化后可实现长距离运输。氢气液化会消耗大量能源。现有的氢气液化厂每生产一千克氢气约需 13 千瓦时电力，这约占氢气储存能量的 30% [8]。氢气液化的理论最小能耗（1 bar 时 298 K e 20 K）为每千克氢气 3.7 千瓦时电力，相当于氢气储存能量的 9.3% [8]。正在开发的新工艺可以通过磁制冷将能耗降低到每千克氢气 6 千瓦时电力，效率达到卡诺循环的 50% [9]。用于氢气液化的磁制冷系统的一种可能配置是主动磁再生器 (AMR) 系统。在该系统中，磁性材料通常是一层填充的颗粒床，它们通过一系列磁场循环以提供冷却效果。 AMR 系统已被证明具有很高的冷却能力和效率，使其成为一种很有前途的 H 2 液化技术[10]。显著提高液化效率的另一个方面是规模效应。例如，氢气液化量从每天 100 吨增加到 1000 吨，可将液化成本从 2 美元/千克 H 2 降低到 1 美元/千克 H 2 [8]。液态空气已被提议用于不同目的的冷能回收[11]。例如，使用液态空气储能 (LAES) 来储存电能，即将热能储存在液态空气中，然后用于发电[12]。液态空气已被提议用于液化天然气 (LNG) 工艺的冷能回收，类似于本文提出的方案[13]。使用
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。
miRNA-155乳腺癌进展的弱环节是弱环节吗？
大规模miRNOME分析表明，miR-17-5p，miR-20a，miR-21，miR-21，miR-92，miR-92，miR-106a和miR-155是癌症发病机理的最高候选者（8）。在这些病理miRNA中，miR-155已成为大细胞淋巴瘤，Burkitt Lympho MA，各种B细胞淋巴瘤，乳腺癌，肺癌，肺癌和结肠癌的关键miRNA之一。最近的研究还确定了miR-155在30种肿瘤类型的免疫增强微环境中的次要作用，其中它通过刺激免疫液压骨髓衍生的抑制细胞和免疫能力的DC来起作用（9）。主要miR-155从B细胞积分簇的外显子3转录（BIC；或位于21号染色体上的宿主基因miRHG155）。在核和细胞质加工后，MIR-155预先转换为22-核苷酸miR-155双链双链体包含-5p和-3p链。尽管具有鉴定的生物发生前体，但miR-155-5p和miR-155-3p就像表观遗传双胞胎一样，由于替代性裂解和多腺苷酸化而导致多种多样的且偶尔会产生抗癌功能。
虚拟 FUSRAP 开放日问答环节记录及更新 https://www.youtube.com/watch?v=QBriBEfRgXM 问答环节：（问题？幻灯片）（46:08）有问题吗？
• 在聊天框中仅输入一般问题。为了保护您的隐私，请不要包含个人身份信息。• 如果您有关于您财产的具体问题，请将问题和地址通过电子邮件发送至 STLFUSRAP@usace.army.mil • 如果您还没有在聊天框中输入您的姓名，请不要忘记输入，这样我们就可以统计参加人数。如果您希望添加到 FUSRAP 电子邮件列表中，请包含您的电子邮件地址。FUSRAP 公共事务专家 ANDREA WALES：（46:13）是的，我想提醒大家，我们正在监控聊天，这是与会者和主持人之间的私人聊天。那就是我，FUSRAP 公共事务专家 Andrea Wales。为了保护您的隐私，请不要包含任何个人身份信息，例如地址。如果您对您的财产有具体问题，请将问题和地址通过电子邮件发送至 STLFUSRAP@usace.army.mil，我们将在最后提供联系我们消息/幻灯片。如果您还没有这样做，请不要忘记在聊天框中输入您的姓名，以便我们统计参加人数。如果您想添加到 FUSRAP 电子邮件列表中，请包含您的电子邮件地址。我想让大家知道，我们有几位与会者参加这次会议，包括第 72 区的密苏里州众议员 Doug Clemens 以及参议员 Roy Blunt 办公室的 Jennifer Hoskins。我很高兴每个人都在这里，包括立法者。我有一些问题。更新（未录制）：FUSRAP 团队无法捕获整个私人聊天。如果您希望添加到 FUSRAP 电子邮件列表中，请通过电子邮件向 STLFUSRAP@usace.army.mil 提交您的请求。ANDREA WALES：（47:49）第一个问题是，谁必须遵守安全措施？安全措施如何执行？PHIL MOSER。FUSRAP 项目经理：很好的问题，Andrea，再次重申，我们希望确保如果您有问题，可以在聊天中提出，以便我们可以及时解决这些问题。至于谁必须遵守这些安全措施，我们有具体的规则，我们在现场遵守我们的规定，我们的陆军规定，我们希望确保采取所有安全措施，因此从事这项工作的承包商必须遵守，任何外出并实际进行任何类型检查的美国陆军工程兵团人员
评估运动监测的加速度计量和循环节奏数据
抽象运动模式分析使用多种方法来识别由可穿戴传感器，视频 - 摄像头和全球导航卫星系统记录的体育活动。本文使用来自心率监视器的数据，导航系统记录的加速度学信号和手机传感器进行了运动分析。在一个丘陵地区记录了实际的骑自行车实验，其路线约为12公里。信号，以发现地理和生理数据之间的关系，包括检测心率恢复延迟作为身体和神经状况的指标。所提出的算法利用了信号分析的方法和人体运动特征的提取方法，这些方法用于研究心率，路线效力，循环速度和循环节奏的对应关系，包括时间和频域。数据处理包括使用Kohonen网络和对运动模式进行分类的两层软计算模型的使用。获得的结果指向平均时间为22.7 s，在循环传感器检测到重负荷后的心率下降50％。进一步的结果指出，人体磨损加速度计记录的信号与从GNSSS数据评估的速度之间的信号之间的对应关系。基于加速度计量数据的下坡和上坡循环的分类分别为培训和测试数据集的精度分别为93.9％和95.0％。这些技术也可以应用于康复和神经系统疾病诊断中的广泛应用。提出的方法表明，可穿戴的传感器和人工智能方法构成了有效的工具，可在不同的运动活动中评估生理状况，包括骑自行车，跑步或滑雪时进行运动监测。
中国半导体发展的薄弱环节
蒙田研究所是一家位于法国巴黎的非营利性独立智库。我们的使命是制定公共政策提案，旨在影响法国和欧洲的政治辩论和决策。我们汇集了来自不同背景的领导人——政府、民间社会、企业和学术界——以进行平衡的分析、国际基准和基于证据的研究。我们提倡一种平衡的社会愿景，其中开放和竞争的市场与机会平等和社会凝聚力齐头并进。我们一方面坚定地致力于代议制民主和公民参与，另一方面坚定地致力于欧洲主权和一体化，这构成了我们工作的思想基础。蒙田研究所由企业和个人资助，其中任何一个人的贡献都不超过其年度预算的 3%。
Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020) 教育、学习、媒体和技术中人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，45：
人工智能已成为日常生活中司空见惯的存在。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、司机和行人如何驾驶以及公民如何领取福利金，这些都是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然在很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深远社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监控和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标；以及科技公司控制和塑造其所涉足的所有领域和空间的能力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体 (Whittaker et al 2018)。人们已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在 (Greene, Hoffman & Stark 2019)。
引用本文：Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020)：教育、学习、媒体和技术领域人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，DOI：10.1080/17439884.2020.1798995
人工智能已成为日常生活中司空见惯的事情。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、驾驶员和行人如何导航以及公民如何领取福利金，这些只是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深刻社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监视和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标定位；以及科技公司控制和塑造其渗透的所有部门和空间的权力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体（Whittaker 等人，2018 年）。已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在（Greene、Hofferman 和 Stark，2019 年）。目前，人工智能在网络、智能手机、社交媒体和通过互联物体和传感器网络在空间中的实例化的历史比最近一些划时代的说法所暗示的要长得多。人工智能的历史至少可以追溯到 20 世纪 40 年代计算机科学和控制论的诞生。 “人工智能”这一术语本身是在 20 世纪 50 年代中期达特茅斯学院的一个项目和研讨会中提出的。从 20 世纪 60 年代到 90 年代，人工智能经历了一段“寒冬”，其研究和开发首先侧重于对人类推理的编码原理进行模拟，然后侧重于“专家系统”，即基于定义的知识库模拟专家的程序性决策过程。2010 年之后，人工智能逐渐以一种新范式回归，不再是模拟人类智能或可编程专家系统，而是能够通过对大量“大数据”进行分类和关联来学习和做出预测的数据处理系统。计算过程包括数据分析、机器学习、神经网络、深度学习和强化学习是大多数当代人工智能的基础。人工智能可能只是一系列统计、数学、计算和数据科学实践和发展的新的总称，它们各自都有复杂且相互交织的谱系，但它也标志着这些历史脉络的独特联系（Schmidhuber 2019 , 2020 ）。现代人工智能的重点不是创造计算“超级智能”（“强人工智能”），而是理想情况下致力于开发能够从自身经验中学习、适应变化的机器。
疲劳是骨脆性和骨折之间缺失的环节
对于金属、陶瓷和复合材料等工程材料而言，疲劳是迄今为止最常见的失效原因。从断裂力学角度而言，疲劳意味着由于重复（周期性）施加载荷而导致材料机械阻力的下降，而该载荷本身不足以导致材料静态失效。疲劳失效定义为达到预定材料损伤或裂纹扩展水平所需的循环数或时间。对于工程结构（如桥梁），结构不仅设计为抵抗最大静态载荷，而且更重要的是，在需要修复之前，还要支撑一定数量的载荷循环（例如由日常交通引起）。尽管这些概念已被土木工程师广泛且实际地实施，但这些想法尚未彻底融入对骨骼作为结构材料的理解中，或融入人类脆性骨折的临床预防中。在骨骼研究中，主要的断裂机制仍不确定：骨骼是否更容易在循环载荷下因疲劳机制而断裂，就像大多数工程材料一样，还是它们更容易在单次过载下以静态断裂模式断裂，就像大多数关于骨骼脆性的研究所暗示的那样 1 ？有说服力的证据表明疲劳驱动裂纹扩展机制广泛参与骨折