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氧化石墨烯和聚合物的多能金离子注入
摘要：聚合物的电性能在传感器、储能、微电子和过滤膜等广泛的应用中越来越重要。在本文中，提出了多能金离子注入对氧化石墨烯（GO）、聚酰亚胺（PI）、聚对苯二甲酸乙二酯（PET）和聚乳酸（PLLA）元素、化学、结构和电性能的影响，以及在 3D 金属-电介质结构合成中的潜在应用。按升序或降序使用三种能量 3.2、1.6、0.8 MeV 的金离子，剂量为 3.75×10 14 cm -2，以升序或降序创建两个样本集，随后通过 RBS、ERDA、EDS 和 AFM 进行分析。RBS 分析用于注入样品中的金深度轮廓表征，轮廓与 SRIM 代码模拟的轮廓相当一致。采用标准两点技术研究了离子辐照所用的参数下的电性能。离子辐照后，方块电阻降低，并且很明显，离子注入能量的上升顺序对电导率的提高的影响比下降顺序更显著。
通过丘脑核体积估计大脑年龄差距......
图 2. 针对健康对照 (HC) 训练的 EBM 模型的全局解释。(A) 按前 15 个最具预测性的特征的平均绝对得分降序排列的特征重要性。(B) 左、右丘脑及其核的解剖示意图。橙色表示全局解释中发现的 15 个最重要的核。
0417_S20_QP_21.pdf
•包含一个名为LAP_TIME的新字段，该字段在运行时计算并显示为整数。此字段将计算每圈的平均时间。将Race_time乘以1440，然后除以圈数。将此字段格式为整数格式•仅显示以下字段：last_name，first_name，gender，age_jan，age_jan，类别，club，event_rank，event_rank，license_time，race_time，race_time和lap_time，并带有完整显示的数据和标签。请勿将数据分组•将数据分为性别的上升顺序，然后将数据降序为age_jan
1混合激光粉末床融合添加剂...
图3：（a）这项工作中使用的四分之一波谐振器（QWR）。象限已被切除，以确保内部清晰度。零件的三个内部特征以降序的重要性顺序：红色中心销（CP），蓝色短板（SP）和紫色外导体（OC）。绿色外部测试表面（TS）对RF性能没有影响，并且用于表面纹理参考测量值。（b）对数尺度上磁场分布的COMSOL模拟，表明65％的电磁能集中在中心销（CP）周围。因此，CP的物理特性（表面表面和几何形状）对于QWR的功能性能至关重要[25]。所示的所有维度均以毫米为单位。
来自未培养微生物的新型微型 CRISPR–Cas13 系统可有效降解 SARS-CoV-2 序列和流感病毒
Prodigal28进行基因预测。使用BLASTP39对S蛋白进行两两比对，得到相似度>50%的BLASTP比对结果。然后使用MCL根据BLASTP结果对S蛋白进一步聚类，以创建S蛋白簇。我们从得到的S蛋白组中选择一个代表性基因组，共产生78个代表性基因组。接下来，我们使用滑动窗口法提取冠状病毒基因组中所有独特的30nt或22nt序列，分别为7,132,478和5,931,021个独特序列。独特序列按其出现的冠状病毒基因组数量降序排列。我们使用78个代表性基因组为每个独特序列创建条形码。独特序列
石油和天然气行业的网络安全：确保OT环境
对我们进行调查的石油和天然气行业专业人员使用的前五名最常见的网络安全功能或控件是内部网络细分，内部安全培训和教育，这是一个硬化的网络（这意味着禁用或删除不必要的服务），基于角色的访问控制，以及专门的SCADA/ICS安全团队。其他安全控制以频率降序，包括多因素身份验证，物理安全的远程管理，预定的安全合规性审查，对SCADA/ICS的物理审核，第三方安全产品，外包安全顾问，加密的SSH/TLS，SSH/TLS，SSH/TLS，Cloud Computing Computing Protection，“围墙”，“机器数据处理”，“机器数据流程”，“隔离工程”和“零日期”，“零售”，“零售”，“零售”，“零售”，“零售”。
影响技术创新中心建立的因素——结构化文献综述
研究背景侧重于在特定地理位置建立创新中心，旨在推动创新和经济发展。研究范围包括对现有文献的彻底审查，以揭示影响人工智能中心创建和成功的各种因素。我们的研究是为了解决对这些因素缺乏全面了解的问题。为了进行研究，我们采用了结构化文献综述 (SLR) 方法。通过综合分析，我们确定了许多关键因素。根据报告来源的数量，这些因素按受欢迎程度降序排列：领导力、创业精神、培训促进、协作、资金可用性、研究、人才、基础设施、社区、环境、企业孵化器服务、市场、就业机会、文化、监测和评估、集群、交通、政策、影响、共同愿望、经济变化、奖励和银行业务。
人工智能政策杠杆对美国政府工具的回顾......
美国政府 (USG) 对人工智能 (AI) 的国家安全影响越来越感兴趣。在本报告中，我们提出以下问题：鉴于国家安全问题，美国政府可能如何影响 AI 的研究、开发和部署——无论是在美国国内还是国外？我们对当前法律框架内美国政府的一些政策杠杆进行了通俗易懂的概述。对于每个杠杆，我们描述其起源和立法基础以及过去和现在的用途；然后我们评估其未来应用于 AI 技术的可行性。按照用于明确国家安全目的的可能性降序排列，我们涵盖了以下政策杠杆：联邦研发支出、外国投资限制、出口管制、签证审查、延长签证途径、保密令、出版前审查程序、国防生产法、反垄断执法和“天生秘密原则”。