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矿物介导的有机碳在土壤中的稳定性和相关的相互作用机制
土壤是最大的地面碳储层，是气候变化和对环境健康的相关反馈的核心。矿物质是促成超过60％土壤碳储存的重要组成部分。然而，矿物质与有机碳之间的相互作用如何塑造碳转化和稳定性仍然很少了解。在本文中，我们严格审查有机碳和土壤最小的和相关机制之间的主要相互作用，包括吸附，氧化还原反应，共沉淀，溶出，聚合和催化反应。这些相互作用与多个过程的组合高度复杂，极大地影响了有机碳在以下过程中的稳定性：（1）矿物质 - 有机碳关联的形成或解构； （2）用矿物质对有机碳的氧化转化； （3）有机碳与矿物质的催化聚合； （4）根据矿物转化的有机碳的不同关联稳定性。随后证明了与实际生态环境中与土壤矿物质相互作用期间与碳更换和稳定性有关的几个证据。我们还强调了当前的研究差距和轮廓研究的重点，考虑到其与矿物质的相互作用，这可能会绘制未来的方向，以了解对土壤碳储存能力的更深层次的理解。
临床试验中的脂肪衍生的间充质基质细胞
间充质基质细胞（MSC）在数百种临床试验中探索了各种疾病的治疗及其愈合特性的巨大潜力。这些小径主要集中于免疫逻辑和神经系统疾病以及再生医学。脂肪组织是梅森辣椒基质细胞的丰富来源，也是获得和培养脂肪衍生的MSC（AD-MSC）的方法。AD-MSC活动的临床前测试的有希望的结果促使临床试验进一步导致AD-MSC批准用于治疗Crohn疾病和SubCU散布组织缺陷中复杂的骨瘘。但是，AD-MSC异质性以及各种制造方案或不同的策略以提高其活动，因此需要标准化的质量控制程序和预期细胞产品的安全评估。高分辨率转录方法最近引起了人们的关注，因为它们可以深入了解单个细胞的基因表达谱，有助于解构细胞层次结构和分化轨迹，并了解组织内的细胞细胞相互作用。本文介绍了评估AD-MSC治疗的安全性和功效的完整临床试验的全面概述，以及当前对人类AD-MSC的单细胞研究。此外，我们的工作强调了单细胞研究在阐明细胞作用机制并预测其thera thera peutic效应方面的重要性。
纽约州 9-12 年级社会研究框架
社会研究实践 9-12 年级 A. 收集、解释和使用证据 1. 定义和构建有关事件和我们生活的世界的问题，形成假设作为这些问题的潜在答案，使用证据回答这些问题，并考虑和分析反假设。 2. 识别、描述和评估来自不同来源（包括书面文件、艺术作品、照片、图表和图形、文物、口头传统以及其他主要和次要来源）的事件证据。 3. 从内容、作者、观点、偏见、目的、格式和受众方面分析证据。 4. 描述、分析和评估他人的论点。 5. 根据证据进行推论并得出结论。 6. 使用证据解构和构建合理且有说服力的论点。 7. 通过融合来自主要和次要来源的不同和相关证据并与现在建立联系，创建对过去的有意义且有说服力的理解。 B. 按时间顺序推理和因果关系 1. 阐明事件在时间上如何按时间顺序相互关联，并解释早期的想法和事件如何影响后续的想法和事件。 2. 使用来自不同时间段和不同年级的学习课程的示例来识别原因和结果。 3. 识别、分析和评估多种原因和结果之间的关系 4. 区分长期和直接原因以及多种效果
网络空间关键地形：寻求制高点
摘要：在军事理论中，关键地形是指如果占领了这些区域，攻击者或防御者将获得优势。当应用于地理地形时，这一定义是明确的。关键地形可能包括俯瞰敌人想要控制的山谷的山丘，或发动攻击前必须穿越的河流渡口。根据定义，对关键地形的控制很可能决定战斗的整体结果。虽然网络关键地形在某些方面与地理关键地形相似，但也存在显着且往往违反直觉的差异。一些人认为网络地形与物理位置相关联，并在网络空间中由路由器、交换机、电缆和其他设备表示。我们认为，网络空间中的关键地形存在于所有网络空间平面，包括地理、物理、逻辑、网络角色和监控平面 [1]。在许多情况下，网络地形的特征不会与特定位置相关联，或者地理位置无关紧要。在本文中，我们解构并分析了网络关键地形，提供了一个通用的批判性分析框架，并在网络和物理关键地形之间进行了比较，同时提供了网络行动中关键地形的示例。在网络行动期间，对关键地形的分析将有助于进攻和防御的战略和战术。在和平时期，对网络关键地形的理解可以广泛应用，包括
虚拟筛选和无能量估计的标识...
固体电解质有可能提高电池安全性，但可以使电池回收工作复杂化。将固态电池（SSB）解构为物理分离的阴极和固体电解质颗粒，与回收材料的阴极和分离器的再制造也保持密集。，直接从SSB中回收阴极的挑战也是一个重大挑战，正如针对具有液体电解质的电池所使用的。为了应对这一挑战，我们设计了超分子有机离子（猎户座）电解质，它们是电池运行温度下的粘弹性固体（–40至45°C），但粘弹性液体是100°C以上的粘弹性液体，这既可以使高质量SSB的制造既可以在末端的摩托车中恢复过来。我们成功的关键是使用多重Zwitterion小分子，它们将其网络锂盐或溶剂化为具有可调的粘弹性和离子电导率高达0.6 ms cm –1的超浓缩固体电解质，在45°C下。SSB与LI金属阳极以及LFP或NMC阴极一起实施猎户座电解质，在45°C下以数百个周期进行数百个周期，而100个周期后的容量较小。使用低温溶剂工艺，我们从电解质中分离了阴极，并证明翻新的细胞恢复了其初始容量的90％，并以另外的100个循环持续，其第二寿命的能力保留了84％。
条件量子一次性密码本 - LSU 学术资料库
假设 Alice 和 Bob 位于相距遥远的实验室，通过理想量子信道连接。进一步假设他们共享量子态 ρ ABE 的许多副本，这样 Alice 拥有 A 系统，而 Bob 拥有 BE 系统。在我们的模型中，Bob 实验室中有一个可识别的不安全部分：名为 Eve 的第三方已渗透到 Bob 的实验室并控制了 E 系统。Alice 知道这一点，想使用他们共享的状态和理想量子信道以这样的方式传递消息，即 Bob 可以访问他的整个实验室（BE 系统），可以解码该消息，而 Eve 只能访问 Bob 实验室的一部分（E 系统）和连接 Alice 和 Bob 的理想量子信道，因此无法了解 Alice 传输的消息。我们将此任务称为条件一次性密码本，在本文中，我们证明此任务的最佳秘密通信速率等于他们共享状态的条件量子互信息 I ( A ; B | E )。因此，我们通过状态重新分配、条件擦除或状态解构赋予条件量子互信息一种不同于先前工作中的操作含义。我们还以多种方式概括了该模型和方法，其中之一是秘密共享任务，即 Alice 的消息对于仅拥有 AB 或 AE 系统的人应该是安全的，但对于拥有所有系统 A 、 B 和 E 的人应该是可解码的。
使用机器学习预测供应链中风险评估的风险因素
摘要：风险管理是一个正在进行的过程，其中包括映射和识别，分析以及评估，计划和实施的几个阶段，以降低风险并确保持续控制。沿供应连锁店的风险管理变得更加重要。当前的文献以及风险事件的复杂性和频率的增加，使我们面临当今风险管理中最突出的挑战：审计师在确定风险水平方面的主观性。简单地说，由于其特定的历史和经验，两个不同的审核员可能会以不同的方式评估给定情况。特别是，发现在同一组织中工作的不同审计师进行了相同的风险评估，这似乎极为困难。考虑到这一点，这项研究旨在减少人类的主观性偏见，并通过使用机器学习方法进行尽可能客观的风险评估。为此，本文基于因素分析和人工神经网络作为预测模型引入了一个新的风险评估框架。我们首先引入了一种将风险因素解构为基本要素的新方法，并将其分析为特征向量。接下来，我们收集了来自各个行业（从塑料和金属工厂到物流和医疗设备公司）的60家工业公司的风险调查和审计报告的独特现实数据。最后，我们构建了一个神经网络，以预测行业运营过程的风险水平。我们在42个样本上训练了我们的模型，并在18个样本的测试集上达到了2分的0.9。我们的模型经过验证，并设法根据人类审核员的结果预测r = 0.95的风险准确性。
材料化学-RSC出版
可用于探测材料表面的元素，电子和化学特性。11–14虽然通过峰值解构对XPS数据的解释很普遍，但对技术的基本理解和对正确数据处理的欣赏通常却经常丢失。15最近，在XPS领域的领先从业人员之间的社区努力中准备了一系列宝贵的指南，目的是使XPS的新研究人员能够计划实验并将其数据理解到高水平。本系列发表在“ X射线光电子光谱的实用指南”中，例如“用于X射线光电子光谱的实用指南：规划，进行和报告XPS测量的第一步” 16和“实用曲线拟合X射线光电机光谱曲线光谱”的实用指南。17此外，还有许多先进的技术，许多材料科学家都不熟悉。此外，XPS制造商的当前重点是使用表面探针的组装对单个分析点进行的高吞吐量检查，甚至是非表面特定技术（例如拉曼光谱）。由于此类系统的可用性变得更加广泛，因此需要对多技术表面分析的能力，优势和弱点进行广泛了解。本综述旨在强调使用基于实验室的XP和相关表面技术的材料分析这种组合方法的好处。在基于实验室的系统（离子散射，紫外光电器，螺旋螺旋发射和电子能量损失光谱）上最常规发现的那些实验探针的应用，尽管许多其他补充
对人类在人工智能政策制定中的角色的思考
摘要 目的 没有人就没有人工智能。人们设计和开发人工智能；他们修改和使用人工智能，并且必须重新组织他们在工作和日常生活中执行任务的方式。国家战略是描述不同国家如何培育人工智能的文件，由于人性维度是人工智能的一个重要方面，本研究旨在调查主要的国家战略文件，以确定它们如何看待人类在新兴人工智能社会中的角色。 方法 我们分析战略的方法是概念分析，因为技术的发展嵌入了人性的概念思想，无论是明确的还是隐含的，除了深化对明确论证的分析外，该方法还能够解构和重构战略中的含义和概念关系，揭示作者的假设和默认承诺。 结果 对文件的分析表明，国家战略的总体趋势是全球范围内以技术为主导，因为事态似乎正在创造新技术。然而，各种人类研究点，如可用性、用户体验、社会技术和基于生活的主题，并没有得到很好的体现。由于国家战略用于发展创新过程，我们认为，通过在议程中更积极地考虑人类研究问题，可以改善国家战略的未来发展。原创性我们的研究阐述了人工智能政策话语的当前趋势，并讨论了更全面的政策制定的原因和可能性，使其成为政策制定者、研究人员和广大公众的宝贵资源。
vurf：视频理解的通用推理和自我填写框架
最近的研究表明，大语模型（LLM）作为推理模块的有效性，可以将复杂的任务解构为更加可行的子任务，尤其是应用于图像的视觉推理任务时。相比之下，本文根据LLM的推理能力介绍了视频理解和推理框架（Vurf）。我们的一种新颖的方法是在视频任务的背景下扩展LLM的实用性，并利用它们从上下文框架内的最小输入和输出演示中概括的能力。我们通过使用成对的指令及其相应的高级程序来呈现LLM来利用他们的上下文学习能力，以生成可执行的视觉程序以供视频理解。为了提高计划的准确性和鲁棒性，我们实施了两种重要的策略。首先，我们采用由GPT-3.5提供支持的反馈生成方法，以纠正利用不支持功能的程序中的错误。其次，从最新的LLM输出自我进行的著作中汲取动机，我们通过将初始输出与LLM不受含义示例的结构限制的初始输出与本应生成的输出的结构对齐，从而提出了一种迭代程序，以提高内在示例的质量。我们在几个特定于视频的任务上的结果，包括视觉质量质量检查，视频预期，姿势估计和多效QA，说明了这些增强功能在提高视频任务的视觉编程方法方面的功效。