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图解手册 计算机
图片选择 我们尝试选择能够回答问题的图片、能够解释或说明某个想法的图片、能够展示某事物如何工作或运作的图片。我们尝试回答以下问题： ...是什么样子的？...?....是如何制作的？.....运作的方式是什么？在某些情况下，我们很幸运能够找到具有惊人形式、构图或设计之美的图片，或者提供大量信息的图片。我们尽量避免只显示外部的图片，只显示光滑无特征的外壳，而外壳背后隐藏着更有趣的东西。如果你的编辑有办法，他会通过一项法律，规定所有计算机及其组件都应有透明的外壳，并在机器运行时打开和关闭灯。他还会规定所有封装组件的封装化合物都应透明。将人类大脑隐藏在头发、皮肤和骨头下，完全处于黑暗中，这已经够糟糕的了，更糟糕的是还要隐藏大脑的机械模拟器，使它们无法轻易被看到和观察。
商务管制清单第 774 部分第 5 类补充件 1 - 信息安全 - 第 1 页
第 2 部分 - “信息安全” 注 1：[保留] 注 2：第 5 类 — 第 2 部分“信息安全”产品，当供用户个人使用或作为交易工具时，可获得许可例外 TMP 或 BAG，但须遵守这些许可例外的条款和条件。 注 3：密码学 注：ECCN 5A002、5D002.a.1、.b、.c.1、z.1、z.5 和 z.6 不管制以下物项： a. 满足以下所有条件的物项： 1. 通过以下任何一种方式在零售点无限制销售，一般可供公众使用： a. 场外交易； b. 邮购交易； c. 电子交易；或 d. 电话交易； 2. 加密功能不能被用户轻易更改； 3. 设计为由用户安装，无需供应商进一步的实质性支持； 4. 必要时，可查阅物项的详细情况，并应要求向出口国有关当局提供，以确定其符合本说明第 a.1 至 a.3 段所述的条件；
磷端基聚合物对硅的掺杂
半导体技术依赖于通过在半导体基质材料的晶格中控制引入替代杂质（掺杂）来调整基板的电性能的能力，以便调整其电子、光学和/或磁性。1 然而，目前的原位掺杂策略不能轻易扩展到纳米级。随着半导体器件的尺寸缩小到纳米级，半导体内单个原子的标准随机分布变得至关重要，因为均匀掺杂分布的假设不再成立。2,3 目前，科学界正在努力开发一种新技术，以展示纳米级半导体结构的确定性掺杂。传统的掺杂技术主要基于离子注入，即用高能含掺杂剂的离子轰击目标半导体，随后使用高温热处理诱导离子替换晶格中的原子。 1 该技术的主要优势在于可以独立控制半导体主体内的掺杂剂量和杂质原子的深度分布。这种方法已被广泛探索，并已成为微电子领域的主力，因为它可以保证大面积的出色掺杂均匀性。
计算机视觉
引言 CV 被定义为一个研究领域，旨在开发技术来帮助计算机“看到”和理解数字图像（如照片和视频）的内容。计算机视觉的问题很简单，因为人们，甚至是很小的孩子都可以轻易解决它。本文介绍了计算机技术的发展以及正在研究的新方法，这些方法可以改变计算机环境和人类的观点。处理从现实世界中提取高维数据以产生计算机可以解释的数字或符号信息。图像数据可以采用多种形式，例如视频序列、来自多个摄像机的视图或来自医学扫描仪的多维数据。作为一门技术学科，计算机视觉寻求将其理论和模型应用于计算机视觉系统的构建。作为一门科学学科，计算机视觉关注从图像中提取信息的人工系统背后的理论。一个多学科领域，可以广泛地称为人工智能和机器学习的一个子领域，它可能涉及使用专门的方法并利用一般学习
能源部的管理挑战
致能源部长的备忘录 主题：特别报告：能源部的管理挑战——2025 财年 作为最高管理挑战，监察长办公室 (OIG) 继续强调《基础设施投资与就业法案》、《通胀削减法案》和波多黎各能源恢复基金所带来的重大风险。部分由于这些风险，OIG 确定能源部在 2024 财年可能节省和回收约 10 亿美元。值得注意的是，由于 OIG 的建议中只有大约 4% 被轻易货币化，OIG 为该部提供的价值远远超过了这 10 亿美元。 如果没有您的合作，OIG 的工作就不可能取得成功。 感谢您在任职期间与 OIG 合作。高层的基调当然很重要。在您准备离开该部门时，我希望您能支持 OIG 待处理的预算请求。如果没有额外资金，防止《基础设施投资和就业法案》、《通货膨胀削减法案》和波多黎各能源恢复基金相关的欺诈、浪费和滥用将极其困难。
双（4-氯苯基）砜的 PBT 和 vPvB 评估
用参数 Log K ow (3,9)、“辛醇-水分配系数”和 Log K oc (3,5)、“土壤有机碳-水分配系数”表示，可能导致局部和长期沉积，主要在工业场所和植物吸收处（Vertellus SFS，2010 年）。至少土壤不是 DCDPS 的主要目标区域（暴露情景，ECHA，2014 年）。这种砜在环境上稳定，不会发生任何大的非生物（废水处理中降解率为 26%）或生物（生物降解率不到 1%）环境降解。它既不能轻易也不能快速生物降解（微生物）。虽然不挥发的 DCDPS 是水生生物且往往停留在地面附近，但大气似乎在与水的颗粒介导长距离传输（沉积和水传输）中起主要作用。中等范围的场外处置可以通过水进行。 DCDPS 在水生动植物中不属于 B，但在空气呼吸中可能属于 B/vB
管理农作物残留物
两种耕作系统都使用 [ 表 1 ]。• 大豆种植后的残留物水平可能足以满足减少某些地点土壤侵蚀的要求，但冬季分解以及任何秋耕或春耕 - 甚至种植操作 - 都将轻易破坏大量残留物，因为它们很脆弱 [ 表 2；UWEX ]。因此，连续种植大豆的免耕系统可能是唯一符合保护性耕作系统所要求的 30% 地表残留物覆盖标准的系统 [ 表 1 ]。• 圆盘耙和凿犁等耕作机具将覆盖更多扁平、易碎的大豆残留物，而不是更坚固、更直立的玉米和高粱残留物。表 2 中的计算结果给出了当依次使用各种耕作机具时，从秋收到种植后玉米和大豆的残留物损失的估算示例。这些计算值小于使用单个农具一次计算的值 [ 表 3 ]，并且毫无疑问，使用各种农具进行多次耕作可大大减少任何作物的残留物覆盖率。
这对于植物育种的未来意味着什么？
摘要 世界人口和粮食产量正在不成比例地增长，在目前的农业实践下，这种增长方式是无法相互匹敌的。随着气候的微妙变化和可以轻易用于常规育种的天然遗传资源的流失，新出现的危机更加明显。在这种情况下，基于 CRISPR-Cas 的廉价基因编辑技术带来了希望，并为旧的植物育种机器注入了最有活力和最强大的燃料，以应对养活世界的挑战。是什么让 CRISPR-Cas 成为最强大的基因编辑技术？它与其他基因工程/育种技术有什么区别？它的产品会被贴上“常规”或“转基因”的标签吗？有太多问题需要回答，或者在我们目前的理解范围内无法回答。因此，我们想讨论和回答一些关于技术发展最新进展的问题。我们希望这篇评论能为 CRISPR-Cas 技术在未来的植物育种中的作用提供另一种视角，以用于食品生产及其他领域。
今天在场景分析中的挑战
使用传感器和其他边缘设备网络，越来越多的行业跨多个行业的客户端正在创建现实世界中空间的数字表示形式，从而汇总了这些观点，并为自动操作提取智能。目前，在智能传感器市场中，传统的非偶像解决方案（单角）方法普遍存在。这可以定义为用于单个场景分析用例的特定传感器。尽管有些有用，但是这些解决方案不允许以连接或以其他方式智能的方式跟踪多个动作或方案。单峰解决方案的替代方案是多模式传感，它允许跟踪多个活动。不幸的是，多模式传感解决方案通常在完全专有的环境中找到，在这些环境中，客户“锁定”到特定的供应商。在许多情况下，这些多模式系统是为特定应用程序构建的，不能轻易实施或用于更广泛的客户群。这种缺乏灵活性和可及性阻碍了多模式技术可以带来的价值主张，以使数字化工作的数字化复杂性。
BioGRID 数据库
生物医学文献包含大量信息，涵盖了大量有关生物学和生物医学的知识。然而，由于科学文献中包含的数据量巨大，且大部分文献并非开放获取，因此识别与任何给定过程或疾病相关的基因或蛋白质功能信息可能是一项艰巨的任务。由于大多数生物医学文献都是非结构化的自由格式文本，因此无法轻易从出版物中自动提取关键数据元素。此外，相关数据通常仅存在于非文本元素中，例如图形、表格和补充信息。生物医学数据管理的一个基本目标是将文献中基于文本、表格和图形的实验信息转换为一致的结构化记录，这些记录可以以标准化格式轻松访问以进行计算分析。为了解决这些问题，BioGRID 资源于 2006 年启动，重点目标是全面整理芽殖酵母酿酒酵母中产生的所有可用的生物相互作用数据。1,2