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高速滑行艇机械冲击影响分析及缓解措施
美国特种部队在执行任务时使用高速滑行艇。这些船只的运行，特别是在波涛汹涌的大海中，会使乘员遭受严重的机械冲击，这会导致急性和慢性损伤的发生率显著增加。尽管许多政府和民间组织在过去十多年里对这个问题的各个方面进行了研究，但舰队尚未实施有效的解决方案。为了解决这个问题，加利福尼亚州圣地亚哥的海军特种作战司令部指挥官向麻省理工学院海洋工程系转发了一份请求，要求对该问题进行研究。本论文的目的是对这个问题进行全面分析，研究可以缓解问题的方法，并开发和验证冲击缓解系统的实验室设计、测试和评估方法。首先，对船体和航道之间的流体动力学相互作用以及这种相互作用如何导致机械冲击的产生进行理论和实证研究。在典型操作条件下，从船只上获取实际加速度数据，并从以前的研究中获取其他类似数据。第二，研究机械冲击和振动导致急性和慢性损伤的机制。回顾过去的人体和动物试验，以及人体的传递性和机械阻抗信息。这类信息以及其他伤害数据汇编研究有助于现有的伤害预测。第三，研究可以减轻高速船上机械冲击暴露的方法。确定可以实现冲击缓解的界面（例如船体-航道），并讨论现有或概念上的冲击缓解系统。此外，还讨论了减少冲击暴露影响的操作方法（例如培训）。最后，制造了一个实验室跌落台装置，用于冲击缓解系统的设计、测试和评估。该测试装置通过成功再现高速船上经历的冲击事件以及出色的可重复性和可控性得到验证。
机械冲击对高...的影响分析与缓解
美国特种部队在执行任务时使用高速滑行艇。驾驶这些船只，特别是在波涛汹涌的大海中，会使乘员遭受严重的机械冲击，这会导致急性和慢性损伤率显著增加。虽然许多政府和民间组织在过去十年或更长时间里研究了这个问题的各个方面，但舰队尚未实施有效的解决方案。针对这一问题，加利福尼亚州圣地亚哥的海军特种作战司令部指挥官向麻省理工学院海洋工程系转发了一份请求，要求对该问题进行研究。本论文的目的是对问题进行全面分析，研究可以缓解问题的方法，并开发和验证冲击缓解系统的实验室设计、测试和评估方法。首先，对船体和航道之间的流体动力学相互作用以及这种相互作用如何导致机械冲击的产生进行了理论和实证研究。在典型运行条件下从船舶行驶时获取实际加速度数据，并从以前的研究中获得其他类似数据。其次，研究机械冲击和振动导致急性和慢性损伤的机制。回顾了过去的人体和动物测试，以及有关人体的传递性和机械阻抗的信息。此类信息以及其他伤害数据汇编研究有助于现有的伤害预测。第三，研究了减轻高速船上机械冲击暴露的方法。确定了可以实现冲击缓解的界面（例如船体-航道），并讨论了现有或概念性的冲击缓解系统。此外，还讨论了减少冲击暴露影响的操作方法（例如培训）。最后，制造了一个实验室跌落台装置，用于冲击缓解系统的设计、测试和评估。该测试设备通过成功再现高速船上经历的冲击事件以及出色的可重复性和可控性得到了验证。
测量机器学习力场中的可传递性问题：与线性电势的金铁相互作用的示例
原子建模通常分为两种不同类型的模拟。一方面，包括Hartree -Fock和密度功能理论（DFT）方法在内的量子方法被认为是最准确的，几乎用于任何类型的化学物种[1，2]。另一方面，经典力场用于执行精度较低的大规模和长期模拟[3，4]。但是，仍然很难连接这两种方法，直到现在，人们几乎无法执行涉及数百万个原子的纳秒原子的模拟，同时保留量子方法的准确性。在这种情况下，近年来已经提出了机器学习互动电位（MLIP），并显示出实现此类模拟的巨大潜力[5-7]。目前考虑了许多方法，包括人工神经网络[8]，高斯近似方法[9]，线性电位[10，11]，频谱邻域分析电位[12]，对称梯度域机器学习[13，14]和矩张量张量的电位[15]。这些技术的成功得到了成功解决的各种材料的认可：纯属金属[16-20]，有机分子[21-24]，氧化物[25，26]，水[27 - 31]，无定形材料[32 - 37]和HYBRIDPEROVSKITES [32 - 37]和HYBRIDERIDPEROVSKITES [38]。对于所有这些技术，主要过程包括对力场使用非常通用的分析公式，然后将其进行参数化以匹配DFT计算数据库，包括总能量，力和应力张量。但是，人们承认MLIP有时会显示出对学习数据库中未包含的系统的可传递性。在最坏的情况下，MLIP SO-WELL拟合到其学习数据库中，可以在其外观察到非物理行为。为了解决此问题，主要建议是定期检查电位的准确性，因为进行了机器学习分子动力学模拟并改善MLIP“ fly the Fly” [38 - 40]。，据我们所知，这种方法的这种缺陷从未经过定量调查，而在被用户和开发人员承认的同时。
根据...
摘要在本研究中，新发现揭示了图理论的全球脑连通性测量和认知能力之间的密切关联，即管理和调节健康成年人的负面情绪的能力。的功能性大脑连通性措施已经从四个组中的眼睛闭合和闭上静止状态的脑电图记录中进行了估计，其中包括使用相反的情感调节策略（ERS）的个人：而20个人通常会使用两种相反的策略，例如反思和认知分散分心，例如20个不使用这些不使用这些策略的人，其中包括20组，其中包括2N组成的组合。在第三组和第四组中，有一些匹配的人，他们经常一起使用表达性抑制和认知重新评估策略，并且从不使用它们。eeg的测量值和个人的心理测量分数均从公共数据集柠檬下载。由于它对体积传导不敏感，因此已将定向转移函数应用于62通道记录，以在整个皮质上获得皮质连通性估计。关于良好定义的阈值，连接性估计已转换为二进制数字以实现大脑连接工具箱。通过统计逻辑回归模型和由频率频段特定网络驱动的深度学习模型相互比较，这些模型参考了大脑的隔离，集成和模块化。总体结果表明，在分析全频段（0：5 45 Hz）EEG时获得了96.05％（第一比第二）和89.66％（第3与第四）的高分类精度。总而言之，负面策略可能会破坏隔离和整合之间的平衡。尤其是图形结果表明，经常使用反刍会导致参考网络弹性的分类性下降。发现心理计量评分与全球效率，局部效率，聚类系数，透射率，传递性和分类性的大脑网络度量高度相关。
![arxiv：2302.04649v2 [Quant-ph] 7 Sep 2023](/simg/g:\will\search\icon\source\3\30393ea3f9baabef6e1b1e77de167da88444481a.webp)
arxiv：2302.04649v2 [Quant-ph] 7 Sep 2023
摘要 - 目标：通过疾病护理中的机器学习技术利用患者数据可提供许多实质性好处。尽管如此，患者数据的固有性质构成了一些挑战。普遍的病例由于患者的数量和一致的随访而积聚了大量的纵向数据，但是，纵向实验室数据以其不规则性，时间性，缺勤性和稀疏性而闻名。相比之下，由于患者的大小和情节观察结果有限，稀有或特定病例的招募通常受到限制。这项研究采用了自学学习（SSL）来预识广义实验室进度（GLP）模型，该模型捕获了普遍的心血管病例中六个常见实验室标记的总体进展，目的是转移这种知识以帮助检测特定心血管事件。方法和过程：GLP实施了两阶段训练方法，利用嵌入在插值数据中的信息并扩大了SSL的性能。GLP进行了预处理后，将其转移以进行目标血管血运重建（TVR）检测。结果：拟议的两阶段训练提高了纯SSL的性能，而GLP的可传递性表现出了独特性。GLP处理后，该分类表现出显着的增强，平均精度从0.63上升到0.90。与先前的GLP处理相比，所有评估的指标均表现出很大的优势（P <0.01）。扩大这种涵盖其他疾病的方法的潜力具有巨大的希望。结论：我们的研究通过将心血管实验室参数的患者进展从一个患者组转移到另一个患者，从而有效地从事转化工程，从而超越了数据可用性的局限性。疾病进展的转移性优化了检查和治疗的策略，并在使用常用的实验室参数的同时改善了患者的预后。临床影响：我们的研究有效地将患者从一个队列转移到另一个队列，超过了情节观察的约束。疾病进展的转移性有助于心血管事件评估。
材料工程系课程...
MM-102：工程材料概论工程材料简介、其范围和在工业发展中的作用、工程材料的原材料：其可用性和需求、工程材料基础：原子键、金属晶体结构、聚合物、陶瓷、复合材料和半导体材料简介。金属、聚合物、陶瓷、复合材料和半导体材料的加工、特性和应用。新型工程材料简介，例如形状记忆材料、智能材料、电气、磁性和光学材料。航空航天和运输工业的材料。实验室活动 ME-101：工程力学粒子静力学：平面上的力；牛顿第一定律，自由体图；空间中的力（矩形分量）；空间中粒子的平衡。粒子运动学：粒子的直线和曲线运动；速度和加速度的分量；相对于平动框架的运动。粒子动力学：牛顿第二定律；动态平衡；直线和曲线运动；功和能量；粒子的动能；功和能量原理；能量守恒定律；冲量和动量；冲量和动量守恒定律；直接和斜向冲击；角动量守恒定律。刚体：力的等效系统；传递性原理；力的矩；偶；瓦里尼翁定理。三维物体的重心和体积的质心。转动惯量、回转半径、平行轴定理。刚体平衡：自由体图；二维和三维平衡；支撑和连接的反应；二力和三力物体的平衡。刚体运动学：一般平面运动；绝对和相对速度和加速度。刚体的平面运动：力和加速度；能量和动量；线动量和角动量守恒定律。摩擦：干摩擦定律；摩擦角；楔子；方螺纹螺钉；径向和推力轴承；皮带摩擦。结构分析：内力与牛顿第三定律；简单和空间桁架；接头和截面；框架和机器。电缆中的力。PH-122：应用物理学简介：科学符号和有效数字。实验测量中的误差类型。不同系统中的单位。图形技术（对数、半对数和其他非线性图形）矢量：矢量回顾、矢量导数。线和表面积分。标量的梯度。力学：力学的极限。坐标系。恒定加速度下的运动、牛顿定律及其应用。伽利略不变性。匀速圆周运动。摩擦力。
朝向务实的多元时间序列建模
时间序列模型专门研究数据流中的观测和多个特征之间的相互作用之间的时间依赖性。在过去的十年中，深度学习模型（DL）模型在compoter愿景和自然语言处理中取得了前所未有的成功已稳定地渗透到时间序列任务上。从复发的神经网络到变形金刚，建筑设计方面的新进步改善了功能和性能。尽管取得了成功，但我确定了采用当前最新方法（SOTA）方法的挑战，包括处理分配变化和缺少数据，计算复杂性和可解释性。DL模型的成功通常归因于其自动发现有用数据表示的能力。多元时间序列模型涉及具有许多时间序列和时间观察的高维对象。但是，它们经常表现出强烈的时间依赖性和功能间关系。在本论文中，我建议设计DL架构和算法，以预测和异常检测任务，以利用这些依赖性来诱导满足所需属性的表述有效学习，这些属性可以（i）改善模型的性能，（II）通过促进域的良好性来改善域的稳健性，以降低量表性，以降低量准化的量表，以降低量准化。完成的工作分为三个部分，展示了七种新颖的模型类型和算法，这些算法在各种任务中实现了最新的性能，同时解决了关键的采用挑战。在第一部分中，我探讨了动态的潜在空间原理和设计潜在的时间表示，以制作可靠的异常检测和预测模型。在第二部分中，我为基于新型的非线性频率分解与小波理论的连接提供了一种新颖的可扩展且可解释的预测模型。它还具有两种扩展，用于将多元外源协变量用于高影响力结构域，包括能量和医疗保健。最后，在第三部分中，我提出了一项关于模型设计和数据特征的支持条件的大规模研究，用于在时间序列任务上的预训练模型的可传递性。
2020 年末出现多种影响 677 位氨基酸的 SARS-CoV-2 刺突蛋白变体谱系
摘要。严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 刺突蛋白 (S) 在宿主细胞进入中起着关键作用。影响 S 的非同义替换并不罕见，并且已在许多 SARS-CoV-2 谱系中固定下来。这些突变的一部分能够逃避中和抗体，或被认为通过增加对细胞进入受体血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 的亲和力等机制增强传播。新墨西哥州和路易斯安那州的独立基因组监测计划同时检测到大量 20G 分支（谱系 B.1.2）感染的快速增加，这些感染携带 S 中的 Q677P 替换。该变体于 10 月 23 日首次在美国发现，但在 2020 年 12 月 1 日至 2021 年 1 月 19 日期间，它分别占路易斯安那州和新墨西哥州测序的所有 SARS-CoV-2 基因组的 27.8% 和 11.3%。 Q677P 病例主要在美国中南部和西南部发现；截至 2021 年 2 月 3 日，GISAID 数据显示美国有 499 个该变体的病毒序列。系统发育分析显示至少六个不同的 Q677H 亚谱系独立进化和传播，首次采集日期从 2020 年 8 月中旬到 11 月下旬不等。来自 20G（B.1.2）、20A（B.1.234）和 20B（B.1.1.220 和 B.1.1.222）分支的四个 677H 分支每个分支包含大约 100 个或更少的测序病例，而一对不同的 20G 分支簇分别由 754 个和 298 个病例代表。尽管采样偏差和奠基者效应可能导致了 S:677 多态性变体的出现，但该位置与 S1/S2 边界的多碱基裂解位点的接近性与其在细胞进入过程中的潜在功能相关性一致，表明可能赋予传播或传播优势的特征的平行进化。总之，我们的研究结果表明了同步趋同进化，从而推动了进一步评估 S:677 多态性对蛋白水解加工、细胞趋向性和传递性的影响。
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深度学习模型已成为解决大多数图像分析问题的事实上的方法。组成这些模型的参数的质量取决于用于培训的标记数据的数量和质量。尽管地球物理域通常会生成大量数据，但标记数据仍然是任何机器学习应用程序管道中的瓶颈。这导致对数据合成的兴趣增加，以防止由于培训数据有限而导致无法转移到看不见的数据的过度模型。数据合成研究主要集中在摄影图像上，这些图像与非常常见的地球物理问题的软件生成图像不同。在这项研究中，我们旨在解决这一差距。我们提出了一种数据综合方法，该方法能够在维护图像特征的基本分布假设的同时扩展训练数据集。我们的框架使用四种增强技术执行数据综合：水平翻转，高斯模糊，清晰度和一种特殊的数据增强算法，称为TrivialAugmentMentment。这些技术利用种子数据集生成一组与种子集相似的知觉质量的新图像。每个数据集用于在图像分类任务上微调有效网络网络模型，以在声学和电阻率形成日志图像中进行断裂检测。使用Pohokura-1的公共基准数据集对图像分类任务进行了评估，该数据集是位于塔拉纳基盆地的Pohokura气场的一部分。声学和电阻率形成图像对数也可用于孔，并指示图像中存在断裂。我们的框架综合了该种子集中的其他数据，我们的结果表明，对于通过日志生成的地球物理图像，生成的trivialaugmentwide技术生成了数据集，从而导致模型性能的最大改善。该方法提出了一种新型的定性数据增强方法，以提高深度学习模型精度。由于对数产生的图像而非照片图像之间的感知区别，对各种方法的评估很重要，而这些图像与摄影图像相反，这是大多数数据合成研究的重点。此外，定性数据合成是一种强大的技术，用于减轻深度学习模型的过度拟合，这是地球物理领域中的永久问题，因此增强了模型的传递性，以使其可转移到看不见的数据。
什么是单声道方法定量研究
在本文中探讨了期货研究领域内开发研究方法和构建研究设计的概念。进行了系统的分析，以检查通常在商业研究中使用的“研究企业”模型的相关性和适当性，用于在期货研究中的应用。该研究概述了制定研究方法和构建研究设计设计的七个步骤过程，以研究未来，从定义主要的哲学姿态开始，并在研究设计的构建中达到顶峰。关键字：期货研究，方法论，研究洋葱，研究设计。引言期货研究的开始对于学生和学者带来了新的机会，但提出了基本问题，这可能是令人生畏的。至关重要的考虑是在开始论文或论文时如何处理方法。期货研究专家坚持认为，大多数方法都是从其他领域借来的，使该领域具有灵活性，但也容易适应各种技术。但是，关于期货研究中方法论的文献的稀缺性使区分哲学和方法之间的过程变得复杂，从而使新移民建立独特的研究设计的挑战。大多数学术文章都集中在特定方法上，因此不清楚选择一种方法或结合多种方法的逻辑。尽管期货研究过去曾面临过方法论，但远见研究人员已经完成了实质性的工作，以提高该领域的方法学连贯性。2016年。（2016）。然而，现代社会现实的快速变化的性质为期货研究带来了新的挑战，质疑现有方法是否可以有效地应对复杂而不确定的未来。对未来的探索是一种相对较新的科学方法，这使得分析期货研究的发展是一种科学学科，以更好地了解其潜力和局限性。在未来学领域的期货研究的一致理论框架的发展仍然是一个重大挑战。尽管人们广泛讨论了期货研究的方法，但需要良好的期货方法发展模型。要解决这一差距，分析来自相关字段的现有系统模型可以提供有价值的见解。由Saunders等人开发的“研究洋葱”模型已在社会科学中广泛采用，并已被证明是构建理论框架的有效工具。但是，其对期货研究背景的适用性需要进一步的评估和适应。预期的概念或远见是理解与未来事件相关的人类行为和决策过程至关重要的。该学科着眼于以后影响现实的方式，从而有意识地使用目前的未来元素。预期包括各种认知和方法论方法，包括探索性和预测性思维。通过采用系统的期货研究方法，学者可以开发有效的方法来探索和预测未来的结果。（2016）。鼓励个人预见未来的情况，做出明智的决定，平衡短期和长期利益，确定重大事件的原因，并增强实现既定目标的动力。渴望知道接下来会发生什么，而不仅仅是关于个人未来计划，还涉及政府和领导人在整个历史上寻求远见。从雇用占星家到建立特殊研究委员会，他们将时间和资源投入到未来的战略规划中。但是，变更的不可预测性使得在该领域应用现代工具或专家系统变得困难。许多科学家质疑未来的“研究能力”及其科学依据，这是由于各种原因包括：社会现实不断发展，因此根据Popper（1965），科学预测不可能。科学预测仅适用于罕见的孤立系统。社会系统是一个无法科学预测的开放系统。从当前因素中得出的预测可能会在将来发生变化或变得无关紧要，从而对首先要出现的事情造成了错误的假设。当精确得出当前条件时，这些预测也可以看作是合成的和无礼的。此外，预测太远的前进会导致乌托邦式的思想，而不是变量之间的因果关系。对期货研究的批评者表明，大多数批评源于误解该领域的关键方面。为了讨论期货研究的科学基础，要区分“科学”需要什么。Ruse（1982）指出，定义“科学”很复杂，但是特征包括搜索法律，解释，预测，可检验性和确认。测试科学理论后，它要么由积极证据证实，要么根据观察结果被拒绝。这个过程固有地涉及预测，这是科学方法的重要方面。Niiniluoto（2001）指出，在经济学，物理学和心理学等学科中，基于当前条件的未来事件进行预测。这些预测创造了一个理解未来的框架，使科学家可以针对可观察的事件进行测试。Niiniluoto（2001）认为，如果没有做出预测的能力，任何科学理论都将无法满足可检验性标准。同样，Patomaki（2006）提出，即使在通常不使用预测的社会科学中，预期期货也是所有行动不可或缺的一部分。这意味着社会科学还应该有能力提供有关在当今环境中可能存在相关期货的解释。但是，鉴于柏拉图的经典观点，即知识是合理的，niiniluoto（2001）质疑“远见”是否可以视为一种知识形式。作者指出，尽管有关于未来的命题，目前可以验证为真实，但这主要适用于精确的科学。对未来的偶然事件或状态的预测在经典的意义上是不可知的。诸如愿望，恐惧和期望之类的产品是主观的，不能与科学联系在一起。屠杀（1990年）反对考虑过时的世界观的远见，理由是它依赖与当前情况或需求不符的假设。在回应中，Niiniluoto（2001）提出清楚地区分研究的对象和研究证据：期货研究的重点应该放在理解当前的目前，这是有关可能未来的证据。另一种方法将期货研究的对象定义为“分支树”或现实世界中尚未体现的各种替代可能性。这种观点承认，未来由现有环境中的多种可能性和不实现的权力组成，这可能在特定条件下展开。在研究开放系统中的未来方面，当代期货研究已从预测分析，可能性探索和场景构建转移（Patomaki，2006年）。这种转变强调了远见 - 可以分析可能的，更可取的未来，并设计未来，而不是预测或预测它。这一想法是由Polak and Boulding在1973年进一步提出的。研究人类看法的研究人员承认，现实具有双重性质 - 现在和想象中的。这种双重性塑造了我们对时间的理解，使我们能够区分过去，现在和未来。Polak and Boulding（1973）还强调，必须通过即将发生的事情来感知和塑造未来。在2003年贝尔引入倾向概念时，期货研究范式发生了重大转变。根据Poli（2011），核心差异在于理解多种可能性，在某些情况下，处置是可以实现的事实。从本体论的角度来看，处置不再是一种认知产品，而是有可能调节未来的事实。尽管这为建立研究框架创造了坚实的基础，但它并不能为设计研究方法和选择独特的研究设计提供连贯的概念。要开发一种连贯的期货研究设计，至关重要的是要确定将认识论和本体论假设与研究方法和解释发现方法联系起来的逻辑步骤。一种方法是基于Saunders等人提出的“研究工具”概念（图1）。此框架提供了对制定有效方法的主要层或阶段的疲惫描述，如Raithatha在2017年所指出的那样。研究方法首先要描述哲学，选择方法，方法和策略，并定义时间范围 - 最终导致了研究设计和数据收集和分析的技术。研究企业由六个主要层组成：研究理念，理论发展方法，研究策略的选择，案例内分析，跨案例分析和发现。期货研究的研究过程涉及多个阶段，包括假设发展，数据收集和分析。所使用的方法取决于该研究的目的是测试现有理论还是发展新理论。有三种主要方法：演绎，电感和绑架。演绎方法通常用于测试理论，而归纳方法则首选用于发展有限的研究理论或研究领域。方法论选择决定使用定量和定性方法或两者的组合。研究策略包括实验，调查，档案研究，案例研究，人种学，行动研究，扎根理论和叙事探究。时间范围可以是横断面（短期研究）或纵向（长期研究）。研究人员还必须考虑技术和程序，包括数据收集和分析方法，例如主要数据和次要数据，样本组和问卷内容。最初为商业研究设计的研究洋葱模型需要适应期货研究。对该模型的批判性审查揭示了需要附加层的：未来研究的方法。具有七个主要层的修订模型包括研究理念，期货研究的方法，理论发展，战略，方法论选择，时间范围以及技术和技术和程序。新层为理解研究基础的科学探究提供了一种关键方法。从历史的角度来看，有四个主要的研究哲学立场：实证主义者，解释主义者，实用主义和批判现实主义者。实证主义反映了自然科学家的哲学立场，重点是观察实体并存在于社会参与者外部的客观主义假设上。知识是通过基于因果关系的观察和找到事件规律来获得的。相反，解释主义采用了主观主义的本体论假设，即实体是由话语，现有或社会建构的现实构成的，仅通过意识或语言等社会结构进行研究。现实是社会建构的，并且不断发展，使知识和事实相对和主观。实证主义和解释主义立场之间的二分法因不考虑个人在社会现实中的作用而受到批评。同时，批判现实主义挑战了古典经验主义的原子事件的观念是知识的最终对象，而是区分传递性（由人类活动产生的知识）和不及物的（与人类生存无关）类型的及非传染性（稳定对象）。根据Bhaskar的说法，真实实体独立于事件，可以区分域：真实，实际和经验的领域。科学的核心目的是产生有关机制的知识（不及物对象）和描述这些机制的陈述。传统的科学方法着重于通过受控环境中的实验来发现自然序列，定律和因果关系机制。事件1之后的事件2的概念不是绝对的，并且可能会根据所讨论的系统而变化很大。而不是直接链接的因素和效果的封闭系统，现实是更复杂和动态的，导致“开放系统”一词。在这样的系统中，事件2并不总是遵循事件1，因为环境中存在非策略的可能性和权力。在研究策略方面，Saunders等。因果定律是自然的生成机制，在封闭和开放系统中都可以理解。它们是作为趋势的运作，而不是解释正在发生的事情，而是在某些情况下可能发生的事情。批判现实主义调和积极和解释性的本体论立场，为桥接解释和理解提供了基础。经验观察不足以解释因果关系，因为需要考虑隐藏的机制。因果解释的发展应集中于探索生成机制，而不是寻找规律性。从事件到机制的重点转变对科学研究具有重要意义，特别是在期货研究中，探索生成机制可以帮助预测未来的事件。存在未来的三个基本观点：预测性，解释性和批判性。预测观点假定未来是确定性的，可以知道。相比之下，解释性观点依靠对各种图像的解释性分析寻求洞察力而不是预测。批判性观点认为，没有一个预定的未来，而是多个可能的未来。Kosow和Gaßner（2008）和Inayatullah（2013）提出了与这些观点相似的观点，这可以与实证主义，解释主义和批判现实主义的科学研究哲学立场有关。实证主义基于当前和过去的知识，假定未来的可预测性和可控性，通过因果，法律般的和功能关系来寻找事件规律性。这允许通过外推精确地计算未来事件。解释主义假定未来的不可预测性，将其视为随机，混乱和不可预测的事件链。在这种观点中，对未来的控制或预测是不可能的，只有通过直觉策略才能获得知识。批判现实主义假定未来的灵活性，但考虑到它是真实的，尽管尚未表现出来，包括通过变革事件实现的多种可能性。这允许参与参与者的未来（至少在某种程度上）影响（至少在某种程度上）。Patomaki（2006），Bell（2003）和Van der Heijden（2000）声称，批判现实主义为期货研究提供了独特的基础。List（2005）和Aligica（2011）合理地注意到，可以采用关键的现实主义方法来解释可能的未来约束。期货研究集中于正在进行的过程和行动，而不是过去的事件。未来学家使用理论框架来解释社会结构的发展，设定边界条件并预测可能的未来情况。批判现实主义者的哲学通过探索因果机制和推断趋势到将来的某个点，为期货研究提供了一个独特的框架。积极的哲学可以为具有人口统计学和经济发展等有形数据的领域的期货研究提供理论基础。解释性立场集中在理解未来的图像范围上，而批判现实主义则假定可能受时事影响的不同可能的未来。期货研究的方法各不相同，包括基于数学运营的定量预测，专注于多种可能性的替代期货以及强调发展未来的参与式行动学习/研究。Kosow和Gaßner声称，方法已从定量预测逐渐发展为基于预见的定性技术，适合研究复杂的期货。根据Kuosa（2011），期货研究主要将归纳推理与直观技术联系起来，而基于物理论证的演绎推理则侧重于控制功能和指导知识。Kuosa（2011）还强调，鉴于其本质上可变的和不可预测的性质，当代期货研究中的重要错误之一是期望控制或准确预测未来。无法提供确切的预测通常被当代科学家视为缺乏科学基础。然而，承认失败是科学方法不可或缺的一部分至关重要，因为这是现实生活中的普遍现象，有助于科学知识。演绎和归纳推论在期货研究中广泛使用，但Kuosa（2011）指出向绑架推理的转变。绑架推理涉及基于可用证据和观察线索样符号的结论。（2016）提出了各种方法，包括实验，调查，档案研究，案例研究，人种学，行动研究，扎根理论和叙事探究。可以在期货研究中区分三种研究方法：演绎，旨在指导知识和控制功能；归纳，专注于控制信息；并绑架了，旨在识别结构，连接，上下文和约束。但是，期货研究可以用不同的方式分类，研究策略是选择数据收集方法来回答研究问题并满足目标的一般框架。List（2005）确定了两种主要研究方法类型：定量和定性，而Kosow和Gaßner（2008）和Puglisi（2001）也区分了探索性和规范方法。探索方法检查了多个未来和可能的发展，而规范方法旨在塑造理想或不良的未来。期货研究中的三种主要研究策略是描述性的，规范性的（规范性）和探索性的，可以用来描述未来的发展模式，规定实现理想未来的行动或探索可能的未来事件。最终，期货研究中的方法论选择取决于研究目标，Saunders等人。（2016）定义与定量和定性方法有关的研究选择。研究方法包括各种方法，包括两者的直接或复杂混合物或单方法的利用。定量方法涉及数值数据和数学操作，但定性方法需要收集广泛的描述性信息。要进行，研究人员必须选择一种期货研究方法。单方法；混合方法将定量和定性方法结合在单个研究中，以实现各种目标，并减轻使用孤立方法的局限性；多方法选择会破坏定性和定量方法的使用，尽管一种方法是主要基础，而另一种方法则提供了辅助支持。根据Saleh等人（2008年），研究选择的这种选择也与期货研究有关，其中方法的范围可以分为定量技术，例如时间序列分析，因果分析，趋势分析，趋势分析以及诸如Delphi Surveys，Delphi Surveys，Futures Wheel，Futures Wheel，环境扫描等的定性方法。某些方法（例如方案构建和建模）成功地弥合了定量和定性领域。期货研究中的时间范围通常包括研究的期限或不同广度的时间顺序。Kosow andGaßner（2008）确定了三个基本时间范围：短期（长达10年），中期（长达25年）和长期（超过25年）。他们还将静态观察与将来的某个点区分开，通常与规范策略作为替代时间范围。技术和程序的最后一层将研究设计指向数据收集和分析。所有上述选择都决定了基本数据收集和分析程序的类型，这些方法将有助于回答研究问题。远见采用定性和合并的技术来探索多个未来。在期货研究中构建研究设计可以基于Saunders等人的研究概念。通过将这一概念调整为期货研究，研究局提出了一种将理论知识整合到现场的系统，可以将其汇总为七层。选择研究方法并在期货研究中构建研究设计涉及遵循与研究洋葱七层相对应的七个步骤：哲学选择，方法，策略，选择，时间范围，时间范围，技术和程序。由于缺乏关于未来的经验证据，期货研究中的哲学选择很复杂。要选择一种适当的理念，必须确定研究和可用数据源的运营领域。实证主义可以作为研究的主要哲学态度，在该研究中，有切实的定量数据可获得，实现了未来的“计算”并做出确切的预测，通常在人口统计学和经济发展等领域。期货研究经常采用定性数据，这可能导致采用解释主义或批判现实主义作为主要的哲学立场。如果重点是构建未来的叙述并理解未来的各种形象，则可以选择一种解释性方法。批判的现实主义同时，假设可能存在不同的未来，并且可以受到当今因素的影响，从而适合于机构，文化和政治等领域的场景建设。所选的哲学和方法将影响理论发展的方法。预测涉及诸如外推和计量模型之类的数学操作，通常以积极的哲学姿态使用。演绎推理可能与预测相关，因为它会根据逻辑必需品得出某些结论，然后通过数据收集对其进行测试或验证。归纳和绑架方法从数据收集开始，然后朝着开发明确的理论立场发展。在期货研究中，演绎和归纳方法依赖于预测过去的概率，而绑架的方法着重于识别“弱信号”，即最初的变化迹象。绑架方法通常用于从有限的知识中得出结论。研究策略包括描述性，规范性和探索性方法。描述性策略与预测和演绎推理有关，旨在确切描述未来事件。规范策略探讨了未来应该或不应该的样子，并寻求实现它的方法。探索性策略研究多个未来和可能的发展。研究方法的选择取决于研究问题，问题和整体目标。这可能涉及特定任务的单声道，混合或多方法。研究时间范围的范围可以从长期到短期期货，甚至是回顾时间。在此阶段，构建了一个研究工具，例如调查表或访谈，以适合所有以前的选择。在这种情况下，与立陶宛乔纳斯将军的Aleksandras Melnikovas建立了信件。期货研究的研究洋葱是研究人员和从业人员借鉴期货研究领域中现有方法和方法的指南。此模型通过允许研究人员从各个层中选择合适的理论或实践，从而为方法论开发提供了灵活的框架，从而使他们能够以连贯的方式解决研究问题。研究洋葱的过程指导研究的理论框架，确保所选工具，技术和基础哲学之间的一致性。这导致了研究设计的连贯和逻辑发展。通过借鉴现有方法，研究人员可以基于该领域的既定知识，同时促进其进步。引用的参考文献包括Aligica（2011），Amara（1991），Aspinwall（2005），Bell（2002＆2003），Bhaskar（2008），Danermark等。（2002），de Jouvenel（1967），Delaney（2002），Heijden（2000），Inayatullah（2004，2008，＆2013），Kosow和Gaßner（2008），Kuosa（2011）和Saunders等。这些来源有助于理解期货研究方法及其在研究中的应用。几位学者在他们的研究中探索了场景规划的概念。例如，List（2005）开发了一种社会查询的方法，其中包括方案网络映射。Lloyd（2012）研究了如何使用互联网应用程序来传播知识并促进职业管理。5月（2000年）讨论了与未来研究有关的各种假设和类型。此外，还有几项关于预期学科的研究，包括Miller等人的工作。（2013），Mingers（2006），Molis（2008）和Myers（2008）。 这些学者探讨了系统思维在管理科学中的作用以及考虑期货研究中多种观点的重要性。 其他研究人员将未来研究的性质作为一门学科进行了调查。 例如，Niiniluoto（2001）质疑期货研究应视为科学还是艺术。 Patokorpi和Ahvenainen（2009）开发了一种期货研究的方法，该方法融合了绑架，而Polak and Boulding（1973）探索了未来学的概念。 Poli（2011）讨论了对未来的明确本体论的必要性，以便更好地了解该领域的复杂性。 Popper（1965）认为，预测和预言是包括期货研究在内的社会科学的重要组成部分。 最后，一些学者检查了特定方法或方案计划的方法。 例如，Puglisi（2001）提供了各种期货研究方法的概述，而Ramos（2002）探讨了将行动研究用作一种先知方法的使用。 总的来说，这项工作的集合代表了方案规划及其与其他领域的关系的一系列观点，例如管理科学，社会探究和期货研究。 Sardar和Sweeney在其2016年出版物“三个正常时期的三个明天”中探索了季节及其三个明天的概念。（2013），Mingers（2006），Molis（2008）和Myers（2008）。这些学者探讨了系统思维在管理科学中的作用以及考虑期货研究中多种观点的重要性。其他研究人员将未来研究的性质作为一门学科进行了调查。例如，Niiniluoto（2001）质疑期货研究应视为科学还是艺术。Patokorpi和Ahvenainen（2009）开发了一种期货研究的方法，该方法融合了绑架，而Polak and Boulding（1973）探索了未来学的概念。Poli（2011）讨论了对未来的明确本体论的必要性，以便更好地了解该领域的复杂性。Popper（1965）认为，预测和预言是包括期货研究在内的社会科学的重要组成部分。最后，一些学者检查了特定方法或方案计划的方法。例如，Puglisi（2001）提供了各种期货研究方法的概述，而Ramos（2002）探讨了将行动研究用作一种先知方法的使用。总的来说，这项工作的集合代表了方案规划及其与其他领域的关系的一系列观点，例如管理科学，社会探究和期货研究。Sardar和Sweeney在其2016年出版物“三个正常时期的三个明天”中探索了季节及其三个明天的概念。在2001年出版的扫罗的书《 This This The Future》中也涉及了这个想法。在2016年发行的桑德斯，刘易斯和索恩希尔的文本中概述了针对商科学生的研究方法。Slaughter在1990年的文章“远见原则”中引入了远见原则。此外，屠杀和屠宰在其出版物中探索了第三千年的未来，“第三千年的期货：启用前瞻性”。voros在2017年发行的手册《预期手册》中讨论了巨大的历史和期待。welch，Piekkari，Plakoyiannaki和Paavilainen-Mantymaki在其2011年出版物中分享了从案例研究中的理论化的思想：“案例研究的理论：迈向国际商业研究杂志上的国际商业研究的多元化未来”。