让飞行员在模拟器中与附近的教练一起进行模拟飞行任务。在评估这些飞行员的表现时,飞行教练依靠观察和事后评估。扫描模式是飞行教练背景的重要方面,是基本飞行的基础。例如,学生可能会扫描得太快、遗漏或注视 - 这些是扫描地平线和交叉检查仪器时常见的错误(美国空军 [USAF],2019 年)。据传,飞行教练经常提到头部和眼球运动对于判断学生意图和态势感知至关重要。带有嵌入式眼动追踪的基于虚拟现实的训练环境可以自动化并为教练观察的某些方面提供更多背景信息,并可能加快学习过程。在这项研究中,我们评估了如何使用眼动追踪(结合机器学习)客观地评估飞行员在训练期间的扫描模式,这可能会减少教练的整体工作量。因此,两个关键的研究问题是:
健全性检查软件由于许多此类危险无法完全缓解,航空 GPS 接收器会调用健全性检查软件,以便在超出安全限制时警告飞行员。该软件称为接收器自主完整性监视器或 RAIM。RAIM 是必要的,因为在卫星控制器检测和纠正错误的卫星传输之前可能会出现长达两个小时的延迟。许多手持式和便携式 GPS 设备不包括 RAIM 软件,从而产生了未检测到错误的幽灵。这就是为什么这些设备除了一般的“态势感知”之外,在 IFR 用途上是非法的。与其他导航系统的系统交叉检查至关重要。RAIM 特定于非 WAAS GPS 系统,根据 TSO-C129/C129a,这些系统不被视为独立系统。这就是为什么 AIM 要求在失去 RAIM 功能时采用替代导航形式(实际上是 VOR)。相比之下,WAAS 构建
的解说旨在恢复二进制可执行文件,从而在源代码表格中恢复,因此在网络安全方面具有广泛的应用程序,例如恶意软件分析和旧版代码硬化。一个突出的挑战是恢复可变符号,包括原始类型和复杂类型,例如用户定义的数据结构,以及它们的符号信息,例如名称和类型。现有的工作着重于解决问题的一部分,例如,仅处理类型(没有名称)或本地变量(没有用户定义的结构)。在本文中,我们提出了Resym,这是一种新型混合技术,结合了大型语言模型(LLM)和程序分析,以恢复本地变量和用户定义的数据结构的名称和类型。我们的方法包括两个LLM的微调来处理局部变量和结构。为了克服当前LLM中固有的令牌限制,我们设计了一种新型的基于原始的算法,以汇总和交叉检查来自多个LLM查询,从而抑制了不确定性和幻觉。我们的实验表明,Resym有效地恢复了可变信息和用户定义的数据结构,从而大大优于最新方法。
摘要:本文介绍了一种有效监控活塞发动机飞行状态的方法。ECU(电子控制单元)可以确保飞行安全,避免部件和连接随机发生电子故障而出现紧急情况或紧急情况。通过添加可靠的数字监控系统和化油器自动校准,可以轻松在旧发动机上实现同样的效果。事实上,它们的可靠性比现代涡轴发动机低几个数量级。在配备 FADEC(全权数字电子控制)的现代发动机中,按下“开启”按钮时,将检查传感器和执行器。然后,CPU 将在启动阶段(发动机在未点火的情况下运转)启动。如果一切正常,发动机将启动,并执行启动后检查。在飞行过程中,ECU 将检查 CPU、传感器和执行器。因此,无需太多努力即可高度可靠地监控电子系统。传感器可以交叉检查发动机状况,并输出非常可靠的早期故障诊断。备件的统计数据对于监控应用、发出薄弱或不耐用的部件和故障模式信号具有无价的价值。这是汽车活塞发动机转换为飞机用途的另一个优势。
2024年1月4日,大约当地时间17:47,空军B-1B的MISHAP飞机(MA),尾巴号为85-0085,分配给Ellsworth空军基地的第28炸弹翼,在跑道短的100英尺处降落,降落在跑道13。MA的后辐射击中了地面,在MA滑过跑道之前,主要起落架撞击了接近照明系统。不幸的船员(MC)从MA弹出,所有四名成员都安全离开了MA。两个MC因射血序列而受到伤害。硕士继续在13号跑道上滑行约5,000英尺,向左滑行,最终在飞机场两辆滑行道之间的内场休息。MA在不幸的序列期间起火,是全部损失。不幸的总估计损失为$ 456,248,485.00。MC通过密集的雾进行了低的可见性方法,MISHAP飞行员(MP)应用了几次发动机节气门减少,以减少MA的空速并与仪器着陆系统Glideslope保持一致。MP没有进行额外的油门调整以实现目标空速,并且随着MA在进近的最后一分钟,MA经历了风剪,MA掉落在Glideslope下方,并变得不足。MC在MA无法恢复之前没有识别MA的垂直速度下降。事故调查委员会主席发现,事故的证据表明,事故的原因是MC缺乏有效的综合交叉检查。MC未能通过不认识MA的空速下降,加速下降速率和不足的飞行路径来进行有效的交叉检查。此外,事故调查委员会通过大量证据发现了五个基本促成因素:(1)MC未能执行标准机组人员资源管理; (2)不利的天气条件,包括未发现的风切变,导致最终进近的MA空速迅速转移,并且有限的天花板可见性条件影响着陆跑道的变化; (3)无效的飞行行动监督,由一个人反映出飞行和运营主管的主管,任务饱和,对机场环境的情境意识较差,并且没有意识到对飞行员的积极通知,使执行方法未经授权; (4)缺乏对机场状况的认识,尤其是在机组人员中及其对天气传感器的领导,这阻止了必要的人员对跑道13的准确可见性阅读; (5)一种不健康的组织文化,允许飞行技巧降级,专注于管理指令,缺乏纪律以及在机场条件和危害方面的沟通不良。
数据库组装 我们整理了来自 31 家公司的 180 项管线资产清单(见下表),该清单代表了截至 2021 年 7 月底我们可以收集到的有关商业化 mRNA 研发活动的所有公开信息。对于每项管线资产,我们收集了以下信息:公司、药品名称、开发阶段(临床前、临床 I、II、III 期、批准、停产)、生物靶点(作用机制)、治疗领域、针对的详细适应症、合作伙伴关系。每项管线资产代表一种独特的产品,可以针对多种适应症。管线和资产清单以及相关信息来自以下地方:1. 公司官方网站和财务/收益更新;2. 临床试验注册中心:例如 ClinicalTrials.gov、chictr.org.cn;3. 新闻稿、PubMed 出版物;4. 用于交叉检查目的的其他数据库,例如 Evaluate Pharma。只有公开披露的正在积极开发中的 mRNA 管线资产才会被纳入分析。一些公司可能拥有更多正在开发的资产,但这些资产可能并未公开披露,因此我们将其排除在分析之外。
人工智能发展迅速,已渗透到我们生活的各个领域。本综述讨论了人工智能在眼科领域以及相关医学伦理主题中的应用发展和潜在实践。在书籍、期刊、搜索引擎、印刷品和社交媒体中研究了与眼病诊断相关的各种人工智能应用。交叉检查了资源以验证信息。人工智能算法已被用于眼科领域,尤其是在诊断研究中,其中一些算法已获得美国食品药品管理局的批准。正在进行的研究证明人工智能算法可用于眼科领域,尤其是在糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性和早产儿视网膜病变方面。其中一些算法已进入审批阶段。人工智能研究的现状表明,这项技术已经取得了长足的进步,并显示出未来工作的前景。人们相信,人工智能应用将有效地识别可预防视力丧失的患者并将他们引导至医生处,特别是在发展中国家,因为那里训练有素的专业人员较少,医生也难以联系到。当我们考虑到未来的某些人工智能系统可能成为道德/伦理地位的候选者时,就会出现某些伦理问题。在应用伦理学的某些领域,道德/伦理地位问题很重要。尽管人们普遍认为当前的智能系统不具备道德/伦理地位,但尚未确定赋予道德/伦理地位的具体特征是什么或将是什么。关键词:人工智能、机器学习、深度学习、眼科、医学伦理
摘要在这项工作中,我们显示了使用第二代3D圆柱形微型探测器的低能质子束对具有治疗质量质量的低能质子束的测量。传感器属于基于硅的新型3D微型探测器设计的改进版本,其在西班牙的国家微电子中心(IMB-CNM,CSIC)制造的电极刻在硅内部。使用直径25μm的准螺旋电极和硅体积内20μm的深度使用了一种新的微技术,从而产生了良好的圆柱辐射敏感性。在国家加速器中心(西班牙CNA)的回旋子的18 MeV质子梁线上测试了这些探测器。它们被组装成内部的低噪声读数电子设备,以治疗等效的功能率评估其性能。微量测量光谱,这与沿Bragg曲线的不同深度相对应。在硅中的实验y f值从远端边缘(27.4±2.3)的入口处(27.4±2.3)kevμm -1在远端边缘(27.4±2.3)的入口中(在(27.4±2.3)的入口中。脉冲高能光谱与蒙特卡洛模拟进行了交叉检查,并获得了出色的一致性。这项工作证明了第二代3D-微型估计器的能力,以与质子治疗中临床中心中使用的速率相同的流量速率评估准确的显微标准分布。
目标:检查机组在最后进近和意外复飞机动过程中的表现和目视扫描。背景:事故和事件分析表明,复飞程序通常由于其复杂性、高时间压力以及发生频率低而无法完美执行,从而没有太多时间进行练习。我们希望通过实验来检验这一点,并确定飞行性能和目视扫描中的错误频率和性质。方法:我们收集了 12 名机组人员的飞行性能(例如程序错误、过度飞行偏差)和眼动追踪数据,这些机组人员在逼真的全飞行运输类模拟器中执行最后进近和复飞飞行阶段。结果:飞行员表现结果显示,三分之二的机组人员在复飞期间犯了包括严重轨迹偏差在内的错误,这是事故的前兆。眼动追踪分析显示,交叉检查过程并不总是能够有效地检测到发生的飞行路径偏差。眼部数据还突出了两个飞行阶段中两名机组人员之间的不同视觉策略。结论:这项研究表明复飞是一项具有挑战性的操作。它展示了眼动追踪的优势,并表明它是复飞期间注意力分配的明确训练以提高飞行安全性的宝贵工具。
摘要:现场剂量测定(主动、被动剂量计)通过直接在现场确定环境剂量率来提供高精度。被动剂量计,例如 α-Al 2 O 3 :C,对于需要最小干扰的场地(例如考古遗址)特别有用。在这里,我们提出了一种使用 α-Al 2 O 3 :C 芯片获取环境宇宙剂量率和 γ 剂量率的综合方法。我们的程序包括(1)自制现场容器、(2)自制漂白箱、(3)快速测量序列和(4)基于 R 的软件来处理测量结果。我们的验证步骤包括可重复性、辐照时间校正、串扰评估和源校准。我们进一步模拟了容器对无限基质剂量率的影响,导致衰减约6%。我们的测量设计使用配备绿色 LED 的 lexsyg SMART 发光读取器。辐照是在封闭的 β 源下进行的。可以确定的最小剂量估计为约10 µGy。但是,我们还表明,对于所使用的设备,需要约2.6 秒的辐照时间校正,并且应考虑辐照串扰。建议的程序与克莱蒙费朗的四个参考地点进行了交叉检查,结果显示四个地点中有三个具有良好的 γ 剂量率。最后,介绍了一个应用示例,包括所需的分析步骤,用于埋藏在 Sierra de Atapuerca(西班牙)考古遗址的剂量计。关键词:α-Al 2 O 3 :C、剂量测定、发光、R. 1.介绍