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可持续的聚氨酯：迈向新的尖端机会
聚氨酯（PU）在全球生产的第6个最多的聚合物中排名，并且由于其提供的物业多样性而被广泛用于多种应用中。尽管如此，PU仍在提出有关环境，立法，健康和回收问题的问题。在这种情况下，引入了异氰酸盐毒性，异氰酸酯，水生PU系统和非异氰酸酯聚氨酯（NIPU），以防止异氰酸酯处理风险。此外，可持续的原料脱颖而出，综合了绿色的pu。特别是，基于生物的多功能醇和异氰酸酯化合物已经出现了具有靶向化学和机械性能的完全基于生物的PU材料。最后，市场上放置的大量PU现在导致了有关其在环境中积累的环境问题。因此，最近开发了几种方法，以促进其寿命终止的管理和可回收性。本综述提供了有关PUS合成的最新进展的完整概述，重点是替代有毒异氰酸酯和基于石油的资源，使用更绿色的过程及其回收方法。在快速摘要有关脓历史和全球状况的摘要之后，在学术和工业方面引入了不同的基于生物的酒精和异氰酸酯，以及相应的PU概述了。此外，讨论了产生nipus的不同合成途径。最后，概述了脓液的酶和化学回收。©2024作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）下的开放访问文章
CDL HAWKLINK AN/SRQ-4 无线电终端机 - L3Harris
产品描述 L3Harris Hawklink AN/SRQ-4 船载终端是完全合格的通信系统，可满足美国海军 DDG-51、CG-47 和 FFG-7 级舰艇舰队的要求。控制系统采用现代开放系统架构，配备最新的触摸屏界面，便于控制和显示状态。强大的内置测试消除了复杂的支持设备，并减少了物流占用空间。42 英寸定向天线通过实施方位伪单脉冲跟踪同时开环指向仰角以避免水面多径欺骗，从而最大限度地提高链路性能。自动在全向天线和定向天线之间切换，实现从起飞到最大射程的无缝操作。完全合格的天线罩与现有船舶接口相匹配，并针对 Ku 波段进行了优化。
端到端机器学习中负责任的人工智能挑战
随着人工智能在我们日常生活中的广泛应用，负责任的人工智能变得越来越重要。许多部署人工智能的公司公开表示，在训练模型时，我们不仅需要提高其准确性，还需要保证模型不会歧视用户（公平性）、能够抵御嘈杂或中毒数据（鲁棒性）、可解释等等。此外，这些目标不仅与模型训练有关，而且与端到端机器学习的所有步骤有关，包括数据收集、数据清理和验证、模型训练、模型评估以及模型管理和服务。最后，负责任的人工智能在概念上具有挑战性，支持所有目标必须尽可能简单。因此，我们提出了实现这一愿景的三个关键研究方向——深度、广度和可用性——以衡量进展并介绍我们正在进行的研究。首先，必须深入支持负责任的人工智能，其中必须同时处理公平性和鲁棒性等多个目标。为此，我们提出了 FR-Train，这是一个在存在数据偏见和中毒的情况下进行公平和鲁棒模型训练的整体框架。其次，负责任的人工智能必须得到广泛支持，最好是在机器学习的所有步骤中。目前，我们专注于数据预处理步骤，并提出了 Slice Tuner（一种用于训练公平和准确模型的选择性数据采集框架）和 MLClean（一种也可以提高公平性和鲁棒性的数据清理框架）。最后，负责任的人工智能必须是可用的，其中技术必须易于部署和可操作。我们提出了 FairBatch（一种有效且易于使用的公平性批次选择方法）和 Slice Finder（一种自动查找有问题的切片的模型评估工具）。我们相信我们触及了端到端机器学习负责任人工智能的表面，并提出了未来的研究挑战。
与人类合并的软材料的极端机制
人体和机器之间的抽象长期，高效率和高度兼容的接口对于应对医疗保健等宏伟的社会挑战以及回答诸如了解人类大脑之类的巨大科学问题的宏伟挑战至关重要。我们建议理解和利用软材材料技术 - 具有设计特性的聚合物，弹性体，水凝胶和生物组织 - 以在人体和机器之间形成界面。在这个极端的机械字母（EML）网络研讨会1中，我们讨论了柔软材料的设计，以实现极端的机械性能，这对于形成这种长期，高效率和高度兼容的接口至关重要，这些界面可能会合并人类和机器及其智力。EML网络研讨会扬声器和视频可在https://imechanica.org/node/24098上进行更新。引言人类组织和器官大多柔软，湿和生物活性；电子设备和机器人等机器通常是硬，干燥和生物学上的惰性。，如果我们可以在人体和机器之间形成长期，高效率和高度兼容的接口，以合并人类和机器及其智力，该怎么办？这种界面对于应对医疗保健等宏伟的社会挑战以及回答诸如了解人类大脑等伟大的社会挑战至关重要。例如，可穿戴电子设备，医疗设备和可植入的医疗设备是医疗机器，试图通过时间尺度与人体合并，从小时到几天到几个月和几年。除了上述示例外，合并虽然这些医疗机器在过去几十年中已经大大发展，但它们与人体的界面几乎保持不变，例如组织上的金属电极。原始接口通常会严重阻碍医疗机器在健康人员和/或患者的监测，诊断和治疗中的效力和持续时间。虽然医疗机器和人工智能有着巨大的希望，可以彻底改变医疗保健2,3；机器和人体之间的长期，高效率和高度兼容的接口确实在这场革命中起着关键作用。作为另一个例子，尽管越来越强大的计算机正在不断开发，但在人脑大脑约860亿个神经元中，计算机和人类大脑之间的接口仍然仅限于几千个神经元。在长远的长期中，同时询问数百万个神经元，例如数月到几年，可能会给人类脑有新的理解。但是，这种理解将依赖于长期，高宽带和高度兼容的脑机界面的发展。