Aviation Refuel Planning Considerations: Limiting Factors
根据联合出版物 3-18《联合强行进入行动》，空中突击行动是“友军突击部队的行动......与......
Energetics, propellants limiting factor for army munitions goals despite funding
虽然美国陆军正在逐步实现每月 100,000 发 155 毫米炮弹的生产目标，但启动能量和……
A classification of drugs based on their environmental impact
洛桑大学（UNIL）和Universe CenterUnisanté的科学家根据对水生生物多样性的影响，在瑞士的35种常用药物分类。这项研究的目的是为医务人员提供一种工具，用于考虑与某些常见药物处方时的环境风险。当新数据可用时，提出的列表可能会更改，它们的稀有性是分类的限制因素。
PHOTOS: Belgrade Airport construction update
新闻快讯贝尔格莱德尼古拉·特斯拉机场的扩建工程正在稳步推进，目前主要关注的是即将建成的 2,800 平方米的中央广场，该广场位于免税区后面。包括 Ralph Lauren、Boss 和 Victoria’s Secret 在内的新品牌店已在中央广场开业，Michael Kors 和多品牌概念店 Urban Attitude 也将紧随其后。两家专门的儿童商店 Candy Fair 和 Toy Fair 也将在中央广场内开业，旁边还有一家专门的纪念品商店 Belgrade Market。该区域将零星地放置绿色植物，包括菩提树和橡树以及种植茂密绿色植物的花盆。将树冠作为聚会场所的想法受到贝尔格莱德酒
我花了数年时间打造虚拟世界，并领导一支开发《太空工程师》等游戏的团队，但直到最近我才意识到自己成为游戏开发者的原因：我讨厌限制。我鄙视约束，尤其是别人强加的约束。而现实呢？现实才是最终的限制因素。所以，我不仅仅是在制作游戏；我还在反抗我们存在的本质。我在这里告诉你为什么现实让我恼火，为什么我们都应该反抗现实。💪😎束缚我们的限制想象一个宇宙，光速只是一个建议，死亡是一个可选的终局事件，物理定律屈从于想象的意志。现在睁开你的眼睛看看我们的世界——一个任意规则支配我们存在的地方，无形的障碍限制了我们的潜力。现实对我们施加了许多限制，我不喜欢限制。我想最大限度地利用我未来的选择，探索每一种可能性。但现
构建 PubMed 列出的心血管疾病研究出版物数据集的分步说明作者拍摄照片挑战当我开始撰写硕士论文“与 NIH 资助的心脏病研究中有影响力的科学出版物相关的因素”时，第一个任务是构建一个原始数据集来研究。为了实现这一目标，我求助于 PubMed，这是美国国家医学图书馆 (NLM) 提供的免费研究数据库，用于访问生物医学文献。数据集需要满足几个特定标准，包括：跨越尽可能长的时间段。包括由国立卫生研究院 (NIH) 资助的研究。专注于心血管疾病研究出版物。提供有关第一作者的详细信息，例如其全名、性别、机构隶属关系和研究机构所在的国家/地区。包含每篇文章收到的引用次数、NIH 百分位排名、文章中的总
Video Friday: Zipline Delivers
视频星期五是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。ICRA@40：2024 年 9 月 23-26 日，荷兰鹿特丹SIROS 2024：2024 年 10 月 14-18 日，阿联酋阿布扎比ICSR 2024：2024 年 10 月 23-26 日，丹麦奥登塞Cybathlon 2024：2024 年 10 月 25-27 日，苏黎世享受今天的视频！Zipline（终于）发布了其新 Platform 2 无人机的一些真实实况镜头，虽然它看起来和以前一样奇怪，但似
Explainability, Interpretability and Observability in Machine Learning
这些术语通常用于描述模型的透明度，但它们的真正含义是什么？模型洞察。作者从 Xplainable 截屏。机器学习 (ML) 因其能够从大型数据集中生成准确的预测和可操作的洞察而越来越流行于各个行业。在全球范围内，34% 的公司已经部署了 ML，报告称客户保留率、收入增长和成本效率显著提高 (IBM，2022)。机器学习采用率的激增可以归因于更易于访问的模型，这些模型可以产生更准确的结果，在多个领域超越了传统的业务方法。然而，随着机器学习模型变得越来越复杂，但越来越依赖，对透明度的需求变得越来越重要。根据 IBM 的全球采用指数，80% 的企业认为确定其模型如何做出决策的能力是一个关键因素。这在
Pandemic Origins: Technologies and Challenges for Biological Investigations
GAO 的发现确定流行病的可能起源具有挑战性。研究人员可能会使用多种技术来调查大流行的起源。例如，研究人员使用基因组测序、生物信息学分析和遗传数据库等技术来生成、分析病原体的基因构成并将其与其他病原体的基因构成进行比较。这些技术的一个关键限制是，一些基于实验室的基因改造可能与自然变异无法区分。获取样本对于进行基因序列分析至关重要，这使得研究人员能够生成和分析支持大流行可能起源所需的数据。大流行起源调查的技术示例研究人员还使用血清学（即血液分析）和流行病学监测——跟踪疾病在人群中的传播——以监测人类和动物群体中的病原体感染和疾病发生。由此产生的数据可以支持大流行起源调查。然而，为了使这些技术有效
Under Secretary of the Air Force visits 175th Wing
空军副部长吉娜·奥尔蒂斯·琼斯 (Gina Ortiz Jones) 首次作为副部长访问第 175 联队，期间谈话的重点是执行 COVID-19 疫苗接种时间表的限制因素、飞行员表达的担忧、医疗和宗教豁免，以及传达疫苗安全性和有效性的最佳实践是什么。
Under Secretary of the Air Force visits 175th Wing
空军副部长吉娜·奥尔蒂斯·琼斯 (Gina Ortiz Jones) 首次以副部长身份访问第 175 联队，谈话主要围绕执行 COVID-19 疫苗接种时间表的限制因素、飞行员表达的担忧、医疗和宗教豁免，以及传达疫苗安全性和有效性的最佳做法。
