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Gage 块手册 - GovInfo
在我们最近对校准程序进行重大修订之际，我们决定将现有的 NIST 量块校准程序文档汇编并扩展为一个文档。我们使用“汇编”一词而不是“编写”，因为所描述的大多数技术在过去 20 年中已由尺寸计量学小组的各个成员记录下来。不幸的是，大部分工作
的构建块-RSC Publishing
Eleftheria Roumeli是华盛顿大学材料科学与工程系的助理教授。她的研究小组侧重于开发和理解可持续的材料，探索了生物塑料，生物复合材料和源自生物构建块的环保建筑材料的新家族，尤其是来自生物聚合物。该小组研究了这些新型的可持续材料类别中的结构，加工，机械性能和生命周期的影响。在加入UW之前，Eleftheria在加利福尼亚理工学院（2017- 2020年）和Eth Zurich（2015-2017）（2015-2017）完成了她的博士后培训 - 均在机械工程部门。她获得了希腊亚里士多德大学的BS（2009）和博士学位（2014）（2014），她的研究重点是了解合成聚合物纳米组合材料中的结构 - 特性关系。
黑暗中的梦想和阴谋
1964 年，《微型计算机》一书的作者克里斯托弗·埃文斯发表了一篇论文，在文中他将做梦的状态比作计算机离线。在这两种情况下，与现实环境的联系都被切断了。这本新书《夜之风景》是那篇 1964 年论文的延伸。埃文斯于 1979 年突然去世，科学记者彼得·埃文斯承担了编辑和完成这本书的任务，他遇到了将早期草稿思考到合乎逻辑的结尾的问题。这本书由两个很少交流的头脑以这种方式写成，未能达到其宏伟的目标，这也许并不奇怪。克里斯托弗·埃文斯显然想要提出一种全新的梦境理论。然而，这本书以对睡眠和梦的生理学、弗洛伊德和荣格的思想以及不太传统的梦境与超感官知觉的关系的简要介绍开始。然后，它继续描述了 20 世纪 50 年代的一项研究，在这项研究中，渴望进入吉尼斯世界纪录的人试图保持清醒 200 小时或更长时间。他们全都开始出现幻觉，脾气变得非常暴躁，最后不得不被允许入睡。从那时起，更复杂的研究表明，当我们快速眼动时，我们会做梦，如果受试者被剥夺了快速眼动睡眠，他们也会受到心理困扰。埃文斯的结论是我们需要做梦。如果是这样，为什么呢？弗洛伊德当然相信他有答案。但埃文斯认为弗洛伊德的想法只是一厢情愿的想法，并开始
黑暗中的量子视觉
原子领域中其他粒子的相互作用——却不是这样。通过量子力学和巧妙的实验设计，确实可以实现无相互作用的测量。如果珀尔修斯掌握了量子物理知识，他就能想出一种方法来“看见”美杜莎，而不需要任何光线真正照射到美杜莎身上并进入他的眼睛。他可以不看就能看。这种量子魔术为构建可在现实世界中使用的检测设备提供了许多想法。也许更有趣的是令人难以置信的哲学含义。这些应用和含义最好在思想实验的层面上理解：流线型分析包含真实实验的所有基本特征，但没有实际的复杂性。因此，作为一个思想实验，考虑一种贝壳游戏的变体，它使用两个贝壳和藏在其中一个贝壳下的一颗鹅卵石。然而，鹅卵石很特别：如果暴露在任何光线下，它就会变成尘埃。玩家尝试确定隐藏的鹅卵石的位置，但不能将其暴露在光线下或以任何方式打扰它。如果鹅卵石化为灰尘，玩家就输了。最初，这个任务似乎不可能完成，但我们很快发现，只要玩家愿意一半的时间都成功，那么一个简单的策略就是抬起他认为没有鹅卵石的贝壳。如果他猜对了，那么他就知道鹅卵石在另一个贝壳下面，即使他没有看到它。当然，用这个策略获胜只不过是碰运气猜对了。接下来，我们进一步修改，看似简化了游戏，但实际上让局限于经典物理领域的玩家不可能获胜。我们只有一个贝壳，鹅卵石可能在壳下也可能不在壳下，这是一个随机的机会。玩家的目标是判断鹅卵石是否存在，同样，不将其暴露在光线下。假设贝壳下面有一颗鹅卵石。如果玩家不看贝壳下面，那么他就不会得到任何信息。如果他看了，那么他就知道鹅卵石在那里，只是他必须把它暴露在光线下，所以只会发现一堆灰尘。玩家可以尝试调暗
经济发展工具包黑皮书...
经济发展提供了一种途径，可以满足人民对社区稳定和发展的期望，同时确保他们能够获得足够的食物、住所、医疗保健、教育和社会计划。除了这些需求之外，经济发展还提供了一种机制，通过建立公平和资产以及发展企业和就业机会为子孙后代创造财富。该工具包为土著社区和国家提供支持和资源。它为支持国家、土著经济发展公司和企业家经济发展的基本流程提供了指导。模板、评估和决策框架汇集在一起，支持社区领导人、经济发展官员、公司和企业家努力创造强大、可持续和充满活力的土著经济。
li2mp2s6：构建块方法，non ...
n + p 2 s 6（M = V，Fe，Ni，Co和Zn; X = 0.5-1，N = 2或3）在P 3̅1M空间组中结晶，而Li 2 Mnp 2 S 6在R 3̅中结晶。所有化合物通过边缘共享MS 6八面体和p 2 s 6单位的li原子占据层间空间的2D分层结构。X射线衍射和热重分析揭示了这些材料的自发水插入趋势，当它们暴露于空气中以进行较短和延长的时间，导致了两个不同的水合相（HY-I和HY-II）。热赋形图证明了从层间区域去除水分子时相变的可逆性。来自单晶和同步粉X射线衍射的水合I期I相结构表明形成了具有层间膨胀的水的单层。此外，Li 4 -nx m x n + p 2 s 6（M = V，Mn，Fe和Ni）在经受液体或气态氨环境时在层间空间中对NH 3插入的亲和力也很大。Li 2 Mp 2 S 6（M = M = MN和Ni）上的磁测量表明，化合物的顺磁性降至2 K. AC AC阻抗光谱在LI 2.56 Zn 0.72 Zn 0.72 p 2 s 6显示了室温离子电导率2.69×10-3 ms/cm，li 2. 5 s 6，li s n li z 6，li s in li s均高。 0.72 p 2 s 6比其无水对应物显示出7倍离子电导率（1.85×10-2 ms/cm）。该研究还报告了第一次使用液体电解质的锂离子电池中的Li 2 Fep 2 S 6中的电化学LI（DE）插入。■简介
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。