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World File Search System稳定的
面向空间应用的紧凑、坚固且高度稳定的光学频率参考
共同作者：GOHLKE，Martin（德国航空航天中心 (DLR)）；KUSCHWESKI 博士，Frederik（德国航空航天中心 (DLR)）；OSWALD，Markus（德国航空航天中心 (DLR)）；ABICH，Klaus（德国航空航天中心 (DLR)）；ALAM 博士，Tasmim（德国航空航天中心 (DLR)）；BLOMBERG，Tim（德国航空航天中心 (DLR)）；BISCHOF，Jonas（德国航空航天中心 (DLR)）；BOAC，Alex（德国航空航天中心 (DLR)）；BUSSMEIER，Andre（德国航空航天中心 (DLR)）；RÖDER，Niklas（德国航空航天中心 (DLR)）；WÜST，Jan Martin；SANJUAN 博士，Jose（德国航空航天中心 (DLR)）；SCHULDT 博士，Thilo（德国航空航天中心 (DLR)）； BRAXMAIER, Claus 教授（德国航空航天中心 (DLR)）
稳定的结果和强大的现金流
第四季度第四季度的财务业绩与我们在2024年前几个季度所交付的相符，并随着中等增长和盈利能力的稳步提高。净销售额为7,0.85亿瑞典克朗（7,135），调整后有机增长为-0.2％。能源的强劲增长被过程行业的量较低所抵消，这受到较弱的纸浆和纸业市场的影响。EBITA相当于5.86亿瑞典克朗（596），对应于8.3％的EBITA利润率，与去年同期的日历调整后的EBITA利润率为7.8％。尽管工艺行业的差距较低，但取得了进步，这是由于基础设施的持续效率提高以及能源增长的效率驱动。
稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。
基于 MgO/AgNW 纳米复合材料的高透明、稳定的柔性电极，适用于透明加热应用
基于银纳米线 (AgNW) 的透明电极 (TE) 具有良好的物理性能，由于其成本低、灵活性和低毒性，成为透明导电氧化物的有前途的替代品。然而，它们在恶劣条件下存在稳定性问题，而封装可以克服这些限制。本文报道了一种低成本、可扩展的透明电极制造和研究，该透明电极基于喷涂 AgNW 网络，该网络涂有通过大气压空间原子层沉积 (AP-SALD) 在温和沉积温度 (≤ 220°C) 下沉积的 MgO 薄膜。本文首次报道了通过 AP-SALD 制造 MgO 薄膜，并优化了它们在不同基底上的沉积。与传统的原子层沉积 (ALD) 相比，MgO 表现出纯相和保形生长，具有优先 (220) 晶体取向和更高的生长速率。此外，由于 MgO 在 AgNW 上的保形涂层，获得的纳米复合材料表现出约 85% 的高光学透明度和柔韧性，同时在热应力和电应力下保持高稳定性。事实上，这项研究表明，对于厚度仅为几纳米的薄 MgO 涂层，AgNW 网络的稳定性明显增强。最后，制造了一个概念验证透明加热器来融化一块奶酪。
一种基于AAV的，室温稳定的单剂量Covid-19疫苗可在非人类灵长类动物中提供持久的免疫原性和保护
SARS-COV-2大流行已经影响了全球超过1.85亿人，导致超过400万人死亡。为了遏制大流行，继续需要安全疫苗，以低和可扩展的剂量提供耐用的保护，并且可以轻松部署。在这里，Aavcovid-1是一种腺相关病毒（AAV），基于尖峰基因的疫苗候选者在单个注射后表现出在小鼠和非人类培训中的有效免疫原性，并且在Ma-Caques中完全保护了SARS-COV-2挑战。峰值中和抗体滴度在1年时持续，并与功能性记忆T细胞反应相辅相成。Aavcovid载体在人类中没有相关的先前免疫力，也不会引起对基因治疗中使用的常见AAV的交叉反应。注射后载体基因组持久性和表达减弱。单一的低剂量需求，高收益的生产性和1个月在室温下存储的稳定性可能使得这项技术非常适合在全球范围内支持有效的新兴病原体的有效免疫效果。
构建更智能、更稳定的微动力系统
零碳园区解决方案通过智能微电网云平台实现园区及楼宇碳排放的量化监测分析，提供全方位、多维度的碳排放统计、节能量、绿能容量在线监测分析，并运用光伏发电、储能、5G通讯、数字孪生等先进技术，提供监测、诊断、分析、节能评估、改善等全方位能源管理手段，提升园区运营效率和智能化管理水平，对园区环境、安全进行全面监控和高效管理，实现全方位能源管理。
社会心理干预措施在减少有问题的物质使用，精神疾病和住房不稳定的人中无家可归国家的无家可归者的有效性：系统评价和荟萃分析
de Leon（2000）治疗组1（n = 138）：治疗性的社区方法，专注于同伴自我帮助和社区作为变化的背景和代理（即使用社区 - 方法），并适应精神精神上的化学虐待者（MICA）以三种关键方式：提高灵活性，较小的柔韧性，较小的个人化强度，强度和更大的个性化强度，和更大的个性化强度，和更大的个性化强度，和较大的个人化强度，和较大的个人化；治疗组2（n = 93）：也是一种治疗性的社区方法，但对客户的需求较少，并且在满足个人需求和缺陷方面的灵活性更高；控制（n = 66）：提供的支持包括一般住宅计划和其他受支持的住房计划，无论有无日期治疗服务，接受案例管理服务的人以及那些被送往自我或其他家庭成员的人，或者没有或不关注。
使用稳定的自适应弯曲器分解
a Department of Industrial Economics and Technology Management, Norwegian University of Science and Technology, Høgskoleringen 1, 7491, Trondheim, Norway b School of Mathematical Sciences, University of Southampton, Building 54, Highfield Campus, Southampton, SO14 3ZH, United Kingdom c Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh,美国爱丁堡大学数学学院PA 15213，詹姆斯·克莱克·麦克斯韦（James Clerk Maxwell）大楼，彼得·格特里·泰特路（Peter Guthrie Tait Road）
长期稳定的及时式纠正 -
高能量超快激光器和游离电子激光器的抽象快速进步使实验室中的极端物理条件成为可能，这为研究光与物质之间的相互作用奠定了基础，并探测超快动态过程。高时间分辨率是实现这些大规模设施价值的先决条件。在这里，我们提出了一种新方法，该方法有可能使大型科学设施的各个子系统都能很好地合作，并且通过将平衡的光学跨率（BOC）与近乎文件的干扰素征结合，可以极大地提高计时抖动的测量精度和同步精度。最初，我们将0.8 PS激光脉冲压缩到95 fs，这不仅将测量精度提高了3.6倍，而且还将BOC同步精度从8.3 FS root-Mean-square（RMS）提高到1.12 fs rms。随后，我们通过使用BOC进行预校正和接近实验室的干涉测量技术来成功补偿激光脉冲之间的相位漂移至189 AS RMS。此方法实现了具有AS级准确性的PS级激光器的定时抖动的测量和校正，并具有促进超快动力学检测和泵 - 探针实验的潜力。
SPAR3D：从单幅图像实现稳定的点感知三维物体重建
从单目图像重建3D物体是计算机视觉领域的一个基本问题。高效的重建系统能够开辟广泛的应用领域，包括增强现实、电影制作和制造业。单目3D重建也是一个复杂的逆问题：虽然可见表面可以通过阴影估计，但预测遮挡表面需要强大的3D物体先验知识。我们的领域已经在两个不同的方向上出现了分歧：前馈回归[2、10、19、24、25、27、37、53、54、59-62、65、66、69]和基于扩散的生成[6、8、9、26、29、31-35、39、46-48、68、71]。尽管在两个方向上都取得了重大进展，但每个方向都有根本的局限性。基于回归的模型在粘附图像中的可见表面方面非常有效，并且推理速度通常很快。然而，它们对图像和 3D 之间的双射映射做出了过于简单的假设。这一假设在学习目标中引入了模糊性，导致遮挡区域的表面和纹理估计不佳。另一方面，基于扩散的方法是生成性的，不能预测统计平均值。然而，在建模高分辨率 3D 时，它们在推理时的迭代采样计算效率低下。此外，[27] 等先前的研究表明，扩散生成的 3D 模型与输入图像中可见表面的对齐效果较差。我们如何才能兼顾两者的优点而又避免它们的局限性？有鉴于此，我们提出了 SPAR3D，它将 3D 重建过程分为两个阶段：点采样阶段和网格划分阶段。点采样阶段使用扩散模型生成稀疏点云，然后是网格划分阶段，将点云转换为高度详细的网格。我们的主要思想是将不确定性建模转移到点采样阶段，在此阶段，点云的低分辨率允许快速迭代采样。随后的网格划分阶段利用局部图像特征将点云转换为具有高输出保真度的详细网格。减少点云网格划分的不确定性进一步促进了逆渲染的无监督学习，从而减少了纹理中的烘焙照明。我们的两阶段设计使 SPAR3D 的性能显著优于以前的回归方法，同时保持了高计算效率和对输入观测的保真度。我们方法的一个关键设计选择是使用点云来连接两个阶段。为了确保快速重建，我们的中间表示需要轻量级，以便能够高效生成。另一方面，它应该为网格划分阶段提供足够的指导。这