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柔性电永磁体
软体机器人领域发展迅速，其目标是创造出机械柔顺性更强、功能更全、与人类交互更安全的机器人 [1]。为了实现这一目标，研究人员开发出了与传统机器人部件类似的柔性部件，用于传感 [2]、[3]、驱动 [4] 和计算 [5]。一部分软体机器人利用电磁力实现驱动 [6]–[8]。许多研究人员将磁性粒子嵌入有机硅弹性体中，制成可通过外部磁场 [9]–[12] 或局部磁场 [13]、[14] 驱动的软磁复合材料。Kohls 等人设计了一种带有液态金属线圈和软磁复合材料的软电磁铁 [15]，然后将这项工作扩展为生产全软电动机 [16]。Li 等人引入了磁性油灰作为软体机器人的可重新编程、自修复建筑材料 [17]。为了替代耗电的电磁铁，机器人专家使用了电永磁体 [18]。电永磁体由两个磁化强度相同但矫顽力不同的永磁体组成 [19]。导电线圈缠绕在磁体周围，使得短暂的电流脉冲可以产生足够强的磁场来反转低矫顽力磁体的磁化，但不足以影响高矫顽力磁体。因此，通过选择性地反转低矫顽力磁体的极性，可以打开（非零净磁化）或关闭（中性净磁化）。与持续吸取电流的电磁铁相比，电永磁体仅在切换状态时短暂消耗能量；永磁体即使在开启状态下也不会消耗电能 [20]。
在滑动铁电
先前的实验提供了分别在二维材料中滑动铁电性和光激发层间剪切位移的证据。在这里，我们发现通过激光照明，在H -BN双层中令人惊讶的0.5 ps中可以实现垂直铁电的完全逆转。综合分析表明，铁电偏振转换源自激光诱导的层间滑动，这是由多个声子的选择性激发触发的。从上层n原子的P z轨道到下层B原子的P z轨道的层间电子激发产生所需的方向性层间力，激活了平面内光学TOTO TOTO TOS TOTO to-1和LO-1声音声模式。由TO-1和LO-1模式的耦合驱动的原子运动与铁电软模式相干，从而调节了动态势能表面并导致超快铁电偏振反转。我们的工作为滑动铁电的超快偏振转换提供了一种新颖的微观见解。
咨询通函 - 国际民航组织
本 AC 提供了通过现场和办公室方法收集机场调查数据的规范，以支持航空信息和机场工程调查。它还解释了如何将数据提交给联邦航空管理局 (FAA)，后者会将数据转发给国家大地测量局 (NGS) 进行质量控制。这些一般准则和规范的主要目的是列出在机场进行的航空调查的要求，以支持联邦航空管理局 (FAA) 机场调查 - GIS 计划。FAA 的机场安全和标准办公室 (AAS-1) 负责管理该计划。本文件中涵盖的调查为国家空域系统 (NAS) 的运行和安全提供了关键信息，并被国际民用航空组织 (ICAO) 归类为关键调查。ICAO 将数据定义为“使用损坏的关键数据时，飞机的持续安全飞行和着陆很有可能面临严重风险，并可能导致灾难”。根据这些标准提供的信息包括跑道和停机道数据、导航辅助设备 (NAVAID) 数据、障碍物数据以及各种机场特征的数据，包括滑行道、停机坪和地标特征。大部分信息都是源数据，通过实地调查和/或遥感方法获取。
美国高通公司
财务报表编制。这些简明合并财务报表是根据美国公认会计原则 (GAAP) 中期财务信息和 SX 规则第 10-01 条的说明编制的。因此，它们不包括 GAAP 要求的完整财务报表的所有信息和注释。管理层认为，中期财务信息包括公允陈述中期业绩所需的所有正常经常性调整。这些简明合并财务报表未经审计，应与我们截至 2021 年 9 月 26 日的财政年度的 10-K 表年度报告一起阅读。中期经营业绩不一定代表整个财政年度的经营业绩。我们的经营和报告采用截至 9 月最后一个星期日的 52-53 周财政年度。截至 2022 年 3 月 27 日和 2021 年 3 月 28 日的三个月和六个月分别包括 13 周和 26 周。
人工智能在通信中的应用*
本研究探讨了人工智能媒体和传播研究的概况，并提出了文献总体结构的视角。本研究通过文献计量数据研究了 1982 年至 2021 年期间发表的 459 项科学研究，这些研究自 2016 年以来进一步增加。发表论文最多的国家是美国，占 25.1%。土耳其在 54 个国家中排名第 28，有 4 篇出版物。267 篇文章出版物分布在 96 种不同的期刊上。通过测试此分布与布拉德福德定律的兼容性，确定了八种满足人工智能传播文献需求的核心期刊。新媒体与社会在该榜单上排名第一。研究涵盖的主题集中在新闻、自然语言处理、人机交互、社交媒体机器人、公共关系和广告。摘要和关键词中最常用的概念是“自动化新闻”、“计算新闻”、“机器人新闻”、“道德”、“假新闻”。 最常被引用的期刊是《数字新闻》。被引用出版物的半衰期值为七年。结果揭示了传播研究中的人工智能趋势和传播文献的总体结构。此外，有人建议，有关文献过时和核心期刊的结果将有助于图书馆订阅和期刊收藏的创建。
信息通函-2024-en.pdf
CN 致力于通过稳健的财务业绩、增加的股东分配、强劲的资产负债表和健全的资本投资创造长期价值，同时努力降低我们的整体碳排放强度。公司的战略议程专注于加速可持续的盈利增长。凭借卓越的运营和服务的坚实基础，我们凭借严谨的运营模式、能力和人才，为成功做好了充分准备。我们还通过负责任的交付来建设可持续的未来：安全、高效地运输客户的货物，并尽量减少对环境的影响；吸引、培养和留住多元化人才；帮助使我们的社区更安全、更强大，同时与利益相关者建立密切的关系；并遵守最高的治理标准。有关公司战略和 2023 年财务和运营业绩的更多信息，请参阅我们的 2023 年股东报告 - 这是预定的铁路。有关公司可持续发展绩效的更多信息，包括我们的气候变化承诺、绩效和披露，请参阅我们网站的“负责任交付”部分，其中包括公司最新的 CDP 和 TCFD 报告。
通过高维计算
摘要 - Hyperdementialsional Computing（HD）是一种新兴的脑启发范式，用于机器学习分类任务。它使用简单的操作来操纵超长向量 - 高向量，从而可以快速学习，能源效率，噪声耐受性和高度平行的分布式框架。HD计算在生物信号分类领域显示出很大的希望。本文使用来自MIT-BIH心律失常数据库的数据，介绍了使用HD计算的特定组早产（PVC）BEAT检测。时间，心率变异性（HRV）和光谱特征，最小冗余最大相关性（MRMR）用于对分类进行排名和选择特征。探索了三种编码方法，以将功能映射到HD空间中。HD计算分类器可以达到97.7％精度的PVC BEAT检测准确性，而诸如卷积神经网络（CNN）等更复杂的方法（例如，计算复杂的方法）实现了99.4％。