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人工智能 (AI) 与法律实践
从羽毛笔到移动设备，执业方式在不断发展。“为了保持必要的知识和技能，律师应随时了解法律及其实践的变化，包括与相关技术相关的利益和风险。..。” 1 人工智能（“AI”）应用的增长只是这些发展的最新体现。由于律师需要适应这些发展，因此适应性强的律师需要确定何时以及是否将AI纳入其实践中。这种结合可以帮助降低法律服务成本，同时提高质量，扩大法律服务的可用性，并允许律师在更短的时间内完成更多工作。通过自动化重复和平凡的流程，那些特别擅长利用人工智能的律师将能够花更多时间进行案例分析和制定法律论据。人工智能有望重塑法律行业。但人工智能将要求法院、规则委员会和道德机构考虑一些独特的
国防部关于采取临时措施解决 PFAS 迁移问题的备忘录
为了保护人类健康和环境，为了支持国防部长照顾军人及其家人的承诺，为了承认和致力于国防社区在国家安全中发挥的关键作用，国防部致力于尽快解决 PFAS 泄漏问题。为实现这些目标，国防部各部门将评估初步评估/现场检查和补救调查期间收集的数据，并评估可在何处采取临时行动，以减轻 PFAS 羽流进一步迁移或基地 PFAS 源区对地下水、地表水和/或沉积物的持续影响。国防部各部门还将根据《综合环境影响、赔偿和责任法》尽快优先实施临时行动，以解决 PFAS 问题，例如在有现场特定信息支持的情况下，去除土壤或沉积物“热点”和安装地下水提取系统。
根据国家应急计划的J子部分根据J的分散监测规定 - 最终规则
•有关分散剂应用的来源表征和信息 - 排放流量或适用的数量，分散剂选择，分散剂与油比，申请率和所需的分散量。•水柱采样 - 背景，基线和分散的油羽水柱IN-SINU采样，用于油滴尺寸分布，荧光测定法和荧光，总石油烃，溶解氧（仅下壳），甲烷（仅亚面），甲烷（仅亚面），重金属，沉重的金属，水温，浊度，浊度，浊度，pH和电导率。•石油分布分析 - 分散剂有效性和石油分布的表征。•生态表征 - 潜在的生态受体和栖息地的表征及其相关的暴露途径。•立即和日常报告 - 立即向OSC和RRT报告指定的应用程序偏差，以及每天进行水采样和数据分析。
技术转让 (T2) 更新 - navfac exwc
PFAS 浸出模型和长期监测方面的进展。1 月 11 日美国东部时间中午 12 点（太平洋时间上午 9 点），SERDP 和 ESTCP 将参加有关国防部资助的化学源建模和监测工具研究工作的网络研讨会。第一个演讲将讨论 PFAS-LEACH 的开发，作为预测源区 PFAS 浸出的综合决策支持平台。该工具包含四个层次的建模，从电子表格格式的分析解决方案到三维数值模拟器。第二个演讲将讨论最近的更新，以提供对监测和补救优化系统 (MAROS) 工具作为基于 Web 的平台的访问。该工具包括用于监测井趋势和羽流级统计数据的更新模块，并有助于简化数据可视化。
GOES-R 系列和 GeoXO 计划季度新闻通讯，2023 年 10 月至 12 月
除 NOAA 联合极地卫星系统上的 ABI 仪器和 NASA Aqua 和 Terra 卫星上的 MODIS 仪器外，RAVE 还整合了 NOAA GOES East 和 GOES West 卫星上的 ABI 仪器的数据，从而能够更频繁地更新预测野火对空气质量的影响。RAVE 现在是 NOAA 海洋和大气研究办公室高分辨率快速刷新 (HRRR) 烟雾模型不可或缺的一部分，可帮助 HRRR 推导烟雾排放量并执行烟雾羽流上升计算。2024 年 1 月，RAVE 还将纳入 NOAA 的社区多尺度空气质量预报 (CMAQ) 模型，该模型通过提供多日臭氧和细颗粒物污染预报指导来支持国家空气质量预报能力。
关键基础设施相互依赖性建模 - CIP 计划
13 Fort Future 是一个基于网络的协作规划系统，它使用模拟来测试国防部 (DoD) 设施的计划。它使用开放的面向服务的架构，允许从同一组替代方案同时运行多个模拟，并将其组织成一个研究。基于网络的工作台提供基于地理信息系统 (GIS) 的计划编辑器，控制模拟并将结果组织成决策矩阵。Fort Future 使用“虚拟设施”模拟来评估关键基础设施对任务的影响，该模拟包含运输、电力、水系统模型，包括水载化学/生物/放射 (CBR) 剂、空气中的 CBR 羽流、设施、任务任务和流程、代理和动态计划。POC：美国陆军工程兵团、工程师研究与发展中心、建筑工程研究实验室 (CERL)、Michael P. Case 博士，Michael.P.Case@erdc.usace.army.mil
SOT-MRAM 动力学的微磁建模
自旋轨道扭矩磁阻随机存取存储器 (SOT-MRAM) 器件由于其非易失性、低功耗、高切换速度和耐久性而成为传统存储器的一种颇具吸引力的替代品 [1]。这些器件由磁隧道结 (MTJ) 和 SOT 重金属 (HM) 层组成。在 HM 层上施加电流会产生作用于 MTJ 中铁磁 (FM) 自由层 (FL) 的体自旋扭矩和界面自旋扭矩，这种扭矩源于 HM 层中存在的强自旋轨道耦合，从而可以操纵 FL 磁化。SOT 的对称性为设计具有垂直磁化方向的 SOT-MRAM 单元带来了挑战，以实现适合存储器应用的密度。已经提出并展示了几种解决方案，其中一些需要外部磁场、额外的对称性破坏层或 SOT 与自旋转移扭矩 (STT) 的组合 [1,2]。为了克服工程挑战并加速 SOT-MRAM 设备的开发和采用，需要能够快速准确地探索这些设备设计空间的软件。
交流和直流量化霍尔阵列电阻标准
多端器件的等效电路模型 [1] 已被用于探索 R H （量化霍尔电阻 (QHR)）测量中的负载和接触电阻效应。主要观察结果是，由于强磁场中 QHR 器件 [2] 的接触（储层）和边缘状态之间的有效串联源电阻 r s = R H /2，从霍尔电压端子抽取的电流会导致显着的负载误差。1993 年，这些原理的计量应用通过在两个或多个器件之间设计具有多个链路的电路而建立 [3]。第一个链路承载大部分电流并在每个设备上设置等势边缘，因此霍尔电压互连具有小得多的负载电流。因此，在 QHARS 网络中，负载和直流接触电阻效应可以降低到可忽略不计的水平。同样，多重连接可最大限度地减少寄生负载对单个设备阻抗测量的影响，音频范围内 QHR 标准的开发也基于这一进步。
双MIMO自由空间光学系统性能分析
过去几年，自由空间光通信 (FSO) 已成为射频通信的可行替代方案。它提供了一种有前途的高速点对点通信解决方案。然而，大气吸收、散射和湍流会显著降低无线光通信，从而降低设备效率。由于上述大气原因导致的信号衰减是影响设备效率的另一个主要因素。观察到大气湍流条件被实施到不同的 FSO 系统模型中，例如单输入单输出 (SISO)、多输入多输出 (MIMO)、波分复用 MIMO (WDM-MIMO) 和出于各种原因使用 Gamma-Gamma 模型的提议模型双多输入多输出 (DMIMO)。使用 OptiSystem 7.0 软件进行模拟，以研究各种天气条件（晴天、霾天和雾天）如何影响信道的性能。模拟结果表明，为 FSO 系统实施双多输入多输出 (DMIMO) 技术可为各种范围提供高质量因数，同时仍在接收器端实现准确的传输数据。在晴空、霾和雾等大气湍流条件下，信号功率水平、质量因数和链路距离范围的性能改善已得到证实。
1963 年 3 月 TAC 攻击 Bob White 少校
“飞行没什么大不了的，”我们一边想着，一边回避道，•·•但如果你想飞到老，你就得多加怀疑。”有一天他会明白我们的意思，明白我们说这番话是经过深思熟虑的。事实上，怀疑正是它所需要的。飞行员永远不应该相信任何人或任何事，包括他自己。这从飞行前的计划开始，他要仔细检查自己的数据，并以同样的怀疑态度审查其他人的意见。是的，Stormy，这也包括天气数据。不管有意还是无意，许多气象员都倾向于在逆风时增加几节，在顺风时减少几节。这不会让我们太难过，因为它会带来一点好处。什么伤害是一种失败。当我们向西飞行时，一股急流会转移到我们的飞行路线上。..或者天花板像断头台一样落在我们毫无防备的脸上。是的，先生。不管柜台后面的人有多聪明，我们都喜欢偷看地图和序列并得出我们自己的猜测。我们已经这样做了 20 多年，没有放弃的打算。当然，我们偶尔会猜错，但我们从未感到惊讶或陷入陷阱。