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World File Search System缩小差距
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a. 选择候选 Block 0 模块以满足组织目标（例如，提高能力、降低运营成本等） b. 进行需求和依赖性分析，以确定与所选模块相关的全部需求，包括技术、设备、程序和培训。 c. 确定 Block 0 模块能力要求与现有能力之间的差距。 d. 根据成本/收益分析制定业务案例，以缩小差距，使当前系统与 Block 0 模块兼容。 e. 制定 Block 0 模块实施计划，考虑资金来源并制定时间表。 f. 选择 Block 1 模块（至少是基本模块）以实现全球协调。 g. 进行需求和依赖性分析以确定 Block 1 模块需求。 h. 执行影响分析以确定 Block 1 模块能力实施的优先顺序。 i. 根据所选 Block 1 模块实施的成本/收益分析制定业务案例。 j. 完成战略计划，根据可用资金制定 Block 1 模块实施时间表。
调查英国医疗设备再制造技术及其在发展中国家的出口环境
摘要 与发达国家相比，发展中国家明显缺乏医疗设备，因此缩小差距是缩小两国医疗不平等的关键。据了解，由于技术进步速度快，发达国家的医疗系统医疗成像设备（X 射线、MRI、CT 扫描仪等）的周转率很高。因此，发展中国家有大量的二手医疗设备可以通过再制造得到利用。本文旨在研究再制造医疗设备的适用性，以便将上述设备供应给需要的国家。这项调查更清楚地表明了利用再制造为发展中国家提供所需医疗成像设备的可行性。这是通过研究发达国家目前进行的再制造过程（无论是直接通过 OEM 还是第三方进行）并评估所使用的方法如何应用于发展中国家来实现的。研究表明，再制造实践不仅能使发展中国家受益，增加诊断设备的使用，还能创造就业机会，使整个社会受益。再制造过程中应首先关注的一个关键阶段是检查，因为它有助于筛选和选择最适合再制造过程的医疗设备。
在量子随机Oracle模型中HMAC和NMAC的紧密量子安全性
摘要。HMAC和NMAC是将Merkle-DamgLARD HASH函数转换为消息Au-thentication代码（MACS）或伪随机函数（PRFS）的最基本和重要结构。在Crypto 2017上，Song和Yun在标准假设下表明HMAC和NMAC是量子伪函数（QPRF），即潜在的压缩函数是QPRF。当HMAC和NMAC的输出长度为n位时，他们的证明可确保安全性高达O（2 N/ 5）或O（2 N/ 8）量子查询。但是，可证明的安全性约束与使用O（2 N/ 3）量子查询的简单区分攻击之间存在差距。本文解决了缩小差距的问题。我们表明，将HMAC或NMAC与随机函数区分开的量子查询数的紧密结合是量子随机甲骨文模型中的θ（2 n/ 3），其中压缩函数被建模为量子随机甲壳。基于Zhandry压缩甲骨文技术的替代形式化，给出紧密的量子绑定，我们引入了一种新的证明技术，重点是量子查询记录的对称性。
1965 年《初等和中等教育法》（ESEA）下综合州计划修正案拟议摘要
2024 年 11 月背景 2023 年，德克萨斯州教育局 (TEA) 提交了对该州《每个学生都成功法案》(ESSA) 计划的修正案，以调整其州问责制系统中用于根据 ESEA 进行联邦身份识别的“缩小差距”领域的方法，该法案经 ESSA 修订。该修正案于 2023 年 8 月 7 日获得美国教育部 (USDE) 批准。随后对学生成长数据进行了进一步分析，以指导对长期和中期目标（指标）的调整。该修正案于 2023 年 12 月 19 日获得美国教育部批准。在 2023 年 12 月批准的州计划中，该州对实现附录 A 中英语语言能力进步长期目标的中期进展的衡量标准（目标）使用了基于领域的方法下每种校园类型的 2021-2022 年进展率基线。在 2023 年、2024 年和 2025 年问责制中，ELP 进展基于逐年的 TELPAS 领域结果。
L2学习的CHATGPT：当前状态和含义
尽管最近对第二语言的研究（L2）学习进行了研究，但仍然缺乏对其当前状态的系统性和更新的审查。为了缩小差距，这项研究从44项关于L2学习的Chatgpt的研究中收集了数据，该研究以修订的基于技术的学习模型的六个维度，包括ChatGpt，参与者，目标，Ories，Ories，方法论和结果。结果表明，（1）最普遍的Chatgpt角色包括内容生成，反馈和教学支持。上下文控制和输出自定义是两个主要提示模式。（2）大多数研究都致力于研究英语为-A外语（EFL）学院学习者的样本量较小。（3）学习者（一般态度，满意，动机和参与）以及写作技巧是主要目标。（4）经常采用社会（社会文化和建构主义），语言（输入式数字学习）和认知（自决理论，自治）理论。（5）大多数研究都使用定性，定量和混合方法，特别着眼于问卷调查，访谈，日志数据和书面文本。（6）从选定的研究中总结了益处和挑战。的含义以进行未来的研究。
miso：微流体蛋白隔离能够从单个细胞集落
单个粒子冷冻EM可以通过将嵌入在纳米厚的玻璃体冰中的几百万个纯化的蛋白质颗粒可视化到几百万纯化的蛋白质颗粒，从而重建蛋白质的接近原子或什至原子分辨率3D蛋白质。这对应于纯化蛋白质的皮克图，这些蛋白质可以从几千个细胞中分离出来。因此，Cryo-Em具有最敏感的分析方法之一，该方法提供了高分辨率蛋白质结构作为读数。实际上，准备低温EM网格需要超过一百万倍的起始生物材料。为了缩小差距，我们开发了一种微分离（MISO）方法，该方法将基于微流体的蛋白质纯化与冷冻EM网格制剂相结合。我们验证了可溶性细菌和真核膜蛋白的方法。我们表明，Miso可以从一个微克的靶蛋白微克开始，并在几个小时内从细胞到冷冻EM网格。这将纯化缩短了几百到几千倍，并为迄今无法访问的蛋白质的结构表征打开了可能性。
母乳喂养：母亲给每个孩子的礼物
比勒陀利亚：独家母乳喂养仍然是儿童生存和儿童健康的基石，因为它为儿童的最佳成长和认知发展提供了必不可少的独特营养。它也可以作为儿童的首次免疫，可保护呼吸道感染，腹泻病和其他潜在的威胁生命的疾病。另一方面，母乳喂养的女性患乳腺癌和卵巢癌，高血压和2型糖尿病的慢性疾病风险降低。不应仅将母乳喂养的成功或失败视为妇女的责任，因为她们成功母乳喂养的能力是由她们生活的支持和环境所塑造的。卫生部与世界卫生组织（WHO）和联合国儿童基金会（联合国儿童基金会）合作，将于8月1日星期四在全球主题“缩小差距：对所有人进行母乳喂养的支持”，启动世界母乳喂养意识周。该主题旨在强调加强母乳喂养的支持，以减少社会中存在的不平等和形式的歧视形式，特别关注紧急情况和危机时期母乳喂养。世界母乳喂养周，以提高人们对母乳喂养的意义，以使孩子和母亲受益，同时鼓励家庭，社区和雇主通过为他们的婴儿，任何地方，任何时候喂养他们的孩子，以喂养他们的婴儿，以支持母乳喂养母亲。
量子技术：非洲发展的潜在工具
摘要。第一次量子革命始于 20 世纪初，其特点是在亚原子层面探索物理学。随后在 20 世纪 70 年代左右又发生了第二次革命，见证了量子物理学在量子技术发展中的应用。目前，量子技术在世界大部分地区都越来越受欢迎。然而，除了在量子物理学方面有创新的历史外，非洲在每次量子革命中都落后了。因此，本文强调了与量子技术相关的挑战，并指出了量子技术为缩小差距、推动非洲经济增长和发展带来的机遇。后者可以通过量子技术知识的能力培养和民主化来实现。这一举措反过来将确保非洲在第二次量子革命中得到充分代表。最后，在本文中，我们介绍了一个新的发展框架，即量子技术发展 (QT4D)，并探讨了非洲如何部署该框架来推动量子技术的采用和使用，并成为主流计算领域的一部分。这将使非洲能够将这些技术应用于空间通信、金融、药物开发和材料科学，从而解决一些日常挑战并为促进经济增长和发展的行业开辟新的机遇。
Sidbench：可靠评估合成图像检测方法的Python框架
生成的AI技术提供了越来越多的工具来生成完全合成的图像，这些图像越来越与真实的图像。与改变图像的部分的方法不同，完全合成图像的创建提出了一个独特的挑战，最近似乎似乎已经对其进行了解决。然而，基准数据集的实验结果与野外方法的性能之间通常存在很大的差距。为了更好地满足SID的评估需求并帮助缩小差距，本文介绍了一个基准测试框架，该框架集成了几种最新的SID模型。我们选择集成模型的选择是基于各种输入功能和不同网络体系结构的利用，旨在涵盖广泛的技术。该框架利用了最新的数据集，这些数据集具有多种生成模型，高水平的照片现实主义和分辨率，这反映了图像合成技术的快速改进。此外，该框架还可以研究图像转换如何在在线共享的资产中（例如JPEG压缩）影响检测性能。sidbench可在github.com/mever- team/sidbench上获得，并以模块化的方式设计，以便于包含新的数据集和SID模型。
图片值得一千个字吗？深入研究视觉语言模型的空间推理
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种任务和域中都具有出色的性能。尽管有希望，空间理解和推理（人类认知的基本组成部分）被认为是探索的。我们提出了Spatialeval，这是一种新颖的基准，涵盖了空间推理的各个方面，例如关系理解，导航和计数。我们对竞争语言和视觉语言模型进行了全面评估。我们的发现揭示了文献中忽略的几种违反直觉的见解：（1）空间推理提出了重大挑战，竞争模型可以落后于随机猜测； （2）尽管有其他视觉输入，但与LLM的同行相比，VLM的表现经常不足； （3）当提供文本和视觉信息时，如果提供了足够的文本线索，多模式的语言模型就会减少视觉信息。此外，我们证明了视觉和文本之间的冗余可以显着提高模型性能。我们希望我们的研究能够为多模式模型的发展提供信息，以改善空间智能并通过人类智能进一步缩小差距。我们的代码可在https://github.com/jiayuww/spatialeval上找到。