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Terahertz波段辐射对心脏组织的热效应
Terahertz（THZ）频带在无线通信中表现出了非凡的承诺。其出色的数据传输速度和非侵入性质，除其他优势外，还具有在6G和7G技术（包括移动设备，环境监测和医疗保健）中解锁巨大可能性的潜力。医学领域中的一个特定应用是心脏的生物监测设备。我们在我们的项目中探讨了这一应用，该应用程序旨在确保与人类心脏组织相互作用时THZ辐射的安全性。为此，我们通过开发人心脏的2D和3D模型来模拟心脏组织中Thz波的波传播和热效应，从而扩展了Comsol多物理学中的现有计算模型©。这些模型有助于定义下一代生物医学设备中THZ辐射的安全限制，从而加速了无线网络的发展。
英格兰NHS组织的气候适应框架
成功的气候适应不仅仅是分析气候数据和风险模型的情况。有效的领导力，治理安排，包容性的计划方法和超越孤岛的工作对于成功适应而言至关重要。该框架基于这样的概念，即组织具有“能力”的适应性，该框架决定了其适应气候变化的能力。该框架被分为四个功能，每个NHS组织都需要适应和弹性，并符合气候变化，提供了逐步的任务来指导适应之旅。
经合组织的科学，技术和创新政策的最新趋势
在支持期结束和完成联合研究活动后，日本PI应立即向JST提交最终报告，其中包括财务报告和研究活动和成果的描述。该报告应包括新西兰人和日本研究团队活动的一般摘要。如果将描述研究活动结果的论文提交给学术期刊，社会等，则应将这些论文和其他相关信息的列表附加到最终报告中。在项目的最后一年，将向基于日本的PI提供准备最终报告的详细说明。完成的项目将得到适当的评估，并可以公开良好的结果。
CISA红队针对联邦民用行政部门组织的行动强调了深入防御的必要性
在2023年初，网络安全和基础设施安全局（CISA）对联邦平民行政部门（FCEB）组织进行了Silentshield红色团队评估。在Silentshield评估期间，Red Team首先对民族国家网络运营进行了无知的长期模拟。团队模仿了成熟威胁行为者的技术，商业和行为，并衡量潜在的停留时间参与者在网络上的技术，从而对组织的安全姿势进行了现实评估。然后，团队直接与组织的网络捍卫者，系统管理员和其他技术人员合作，以解决评估过程中发现的优势和劣势。团队的目标是协助组织提炼其检测，反应和狩猎功能，尤其是狩猎未知的威胁。
经合组织的就业前景2024
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
非营利组织的机器学习
摘要：非营利组织经常在寻找有限的资源运行时提高效率的方法。与最近的数据相比，机器学习更容易获得，因此提供了强大的工具，可解锁有价值的见解，并使非营利组织能够在有限的资源中做更多的事情。本文探讨了各种机器学习技术，以概述机器学习方法，包括受监督，无监督，半监督和加强学习以及对非营利组织的潜在利益。提出了用于筹款的捐助者预测的实际用途，以证明如何使用监督学习来确定潜在的重复捐助者。这项研究中开发的神经网络模型在预测捐赠者是否再次捐赠时达到了86％的精度。此机器学习示例提供了一个示例，说明非营利组织如何更有效地实现其使命
非营利组织的人工智能和数据
摘自 Behl, A., Dutta, P., Luo, Z., & Sheorey, P. (2022)。在基于捐赠的众筹平台上启用人工智能：一种理论方法。运筹学年鉴，319 (1)，761–789。https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03906-z 摘要“个人或团体捐款是救灾行动的重要方面。基于捐赠的众筹 (DBC) 任务通常会列在众筹平台上，以吸引捐赠者在规定的时间内出于特定原因捐款。随着灾难发生的频率和强度随着时间的推移而增加，这些平台越来越受欢迎，它们需要持续不断的资金流来实现目标。这些渠道通常会采用人工智能 (AI) 工具来提高其运营绩效。我们通过使用与满足理论来理解采用过程，该理论受动机因素主导，例如 DBC 想要实现的功利性和象征性利益。在人工智能工具的指导下，来自全球多个捐助者的现金流入也带来了风险；因此，我们使用了一个调节变量来更好地了解 DBC 的运营绩效。我们通过 293 名灾难救援行动背景下的 DBC 任务所有者的回应收集了实证数据。我们使用偏最小二乘结构方程模型测试了我们的假设，并控制了灾难强度和众筹任务持续时间。我们的研究结果为使用与满足理论提供了重要的扩展，通过理解使用与满足收益与采用人工智能工具促进
茎分生组织的细胞间通讯
大多数被子植物的茎尖分生组织 (SAM) 呈圆锥形，由高度组织化的细胞层和功能域组成（111）（图 1）。最外层（L1）产生表皮组织，下一层（L2）产生表皮下组织和配子。L1 和 L2 都通过垂周细胞分裂保持为离散的细胞层，由此形成垂直于分生组织表面的新细胞壁，而子细胞则留在其原始层中。因此，从遗传学上讲，L1 和 L2 是克隆。体细胞突变由子细胞遗传，子细胞将保留在同一细胞层中，从而产生嵌合植物组织。分生组织较深区域的细胞形成第三层（L3）。在这里，细胞分裂的方向性较差，L3 产生大部分植物茎组织、维管系统和植物叶片的内层。包括花分生组织在内的新器官原基的生成发生在外周区 (PZ) 中分生组织的侧面，而分生组织的中心由中心区 (CZ) 中未分化且很少分裂的干细胞组成。SAM 和花分生组织 (FM) 具有相同的一般结构，但有一个重要区别：FM 中的干细胞用于
干细胞和血管组织的分化
近年来在机器人自主权领域取得了重大进展，并伴随着机器人技术的扩大范围。然而，新部署领域的出现在确保这些系统的安全运行方面带来了前所未有的挑战，这仍然一如既往的至关重要。虽然传统的基于模型的安全控制方法在具有一般性和可扩展性方面遇到困难，但新兴的数据驱动方法往往缺乏良好的保证，这可能会导致不可预测的灾难性故障。成功部署下一代自动驾驶机器人将需要整合两个范式的优势。本文对安全过滤器方法进行了审查，强调了现有技术之间的重要联系，并提出了一个统一的技术框架来理解，比较和结合它们。新的统一视图在一系列看似完全不同的安全性类别上公开了共享的模块化结构，并且自然会为将来的进度提供方向，以实现更可扩展的综合，可靠的监测和有效的干预。
致分配参加由 USR 组织的 DM 107-2023 强化课程的教师
为了证明开展个人活动的时间，每个候选人都需要通过逐步汇编来制定特定的日志，该日志与所开展的个人活动相关，并以平台上的特定形式呈现，并且只能通过个人账户访问。以下文件的准备工作将纳入单个活动总小时数的计算中，量化结果将很快公布。作品和期末考试请记住，期末考试将由考生进行口头陈述，重点关注部长令 107/2023 要求的两部个人作品：