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人工智能对项目的影响报告...
我经常说，不适合做管理工作的人是：缺乏好奇心、缺乏幽默感、口齿不清、性格内向和顽固不化的人。他们对自己充满自信，却总是无聊。另一方面，一个人可以凭借一些相当简单的技能成为优秀的管理者，这些技能包括人际交往、写作、演讲、一些算术和从第一原则出发的基本推理。在过去的几年里，通过我与客户高管的不断互动（这些人没有前一种特质，但几乎充满了后一种特质），我感觉到职场幽默已经逐渐沦为关于人工智能将如何在我有生之年让我们所有人过时的笑话。强者如何陨落！（反乌托邦）的自我经营公司愿景，几乎不需要面对面的互动，以及自我经营的业务线似乎是笑柄。因此，自从我第一次注意到这些随口说出的言论以来，到今天我认为自己肩负的责任远远超出了应有的范围，我一直在思考人工智能以及它将如何影响我的职业。
程序查看的地图集合 - DIRCAM
强制航线 - Milhaud 直升机场的 P62 轨迹完全是海上航线 - DEP 在 800 英尺处进行，ARR 在 500 英尺处进行 - 在 ARR 处，在其 HOR 开放期间，在进入 CTA 土伦之前必须与 Hyères 进行无线电联系、R64 或 D54 或来自海上船只的 TKOF - 首先，联系在 HOR 开放期间，从一开始就必须与 Hyères 进行广播 - 从 D54 或 VFR 南线出发的 ACFT，到达 Cap Cépet，然后在大码头（绿灯灯塔）的尽头进行演示，具体取决于 090 度的风向或320； ACFT 到 D54 或加入 VFR South 路线，反向路线 - ACFT 从耶尔 (Hyères) 出发：从海岸线出发，加入 Pointe de Carqueiranne，然后在大码头（绿灯灯塔）的尽头根据风向进行演示090或320； ACFT 至耶尔，反向旅程
使用时变流体队列对跑道上的飞机起飞进行建模
摘要：减少跑道入口处的出发队列长度是减少机场飞机交通拥堵和燃料消耗的最重要要求之一。本研究使用随时间变化的流体队列设计了跑道上的飞机出发模型。所提出的模型使我们能够确定出发队列中的飞机等待时间，并评估在登机口而不是跑道入口处分配合适停留的有效控制方法。作为案例研究，本研究模拟了东京国际机场 05 号跑道一整天的出发队列。使用机场出发的实际交通数据，该模型估计飞机在 05 号跑道上一天总共花费 2.5 小时的出发等待时间。考虑到实际出发交通的随机性，使用验证标准讨论了所提出的模型的相关性。与实际交通数据中记录的出发队列相比，模型估计显示出合理的预期数量级。此外，假设起飞排队长度减少，则定量评估生态和经济效益。我们的结果表明，由于飞机在一条起飞跑道上等待起飞，每年会浪费大约一千吨燃油。
证据基础：巴尼特 2020 年长期交通战略
• 谁——年龄、能力、健康状况、性别、教育程度、种族和社会经济特征都会影响人们使用交通网络的方式。了解现在和将来谁在使用交通网络对于确保这一交通战略具有包容性以及所有人都能进入该行政区非常重要。 • 何时、何地和为何——行程时间和行程目的是规划交通网络的关键方面。虽然地铁在上午高峰期可能非常繁忙，但它在午后可以轻松处理更多行程。同样，虽然前往伦敦的火车在早高峰期间可能满载，但从伦敦出发的火车可能会有空余容量。了解人们在哪里、何时和为何出行至关重要，这样交通网络才能设计成适应人们想要进行的旅行。 • 怎样——人们使用的交通方式会影响他们对交通网络的影响。例如，相同数量的骑自行车的人比相同数量的开车的人需要更少的空间。从现在到 2041 年，可用的交通方式范围将发生变化，这需要考虑。
脑机整合：从整合视角设计脑机接口的框架
脑机接口 (BCI) 系统具有促进人类繁荣和自我实现的潜力。然而，我们认为当代的 BCI 系统设计方法不必要地限制了这些潜力，因为它们是从传统的交互角度出发的，产生了命令响应体验。本文提出超越“交互”，走向人机集成范式。该范式的潜力通过三个原型得到展示：Inter-Dream，一个与大脑自主生理过程集成的系统，可推动用户进入健康的睡眠状态；Neo-Noumena，一个与用户的情感神经生理学集成的系统，可增强人际情感交流；PsiNet，一个整合人际大脑活动以扩大人际联系的系统。对这些原型的研究证明了集成范式在实现 BCI 系统的多方面优势方面的优势，这项工作提出了脑机集成框架，以帮助指导未来 BCI 集成的设计人员。
血与废墟 - 陆军大学出版社
近来，历史学家和其他作家中出现一种趋势，对第二次世界大战的标准时间框架 — — 即 1939 年开战，1945 年结束 — — 提出挑战。也有人提出了其他的范式。作家罗伯特·卡普兰在最近为新美国安全中心撰写的一篇文章中，提到了“长期的欧洲战争”，他将这场战争的时间范围定为 1914 年至 1989 年，涵盖了两次世界大战以及冷战。1 历史学家安东尼·比弗 (Antony Beevor) 在他开创性的一卷本二战史中，对过去用来框架战争的各种时间参数提出了质疑，并指出“然而，历史从来都不是整洁的。”2 比弗指出，西方历史学家往往忽视二战的亚洲根源，而一些亚洲历史学家“则认为第二次世界大战始于 1931 年日本入侵满洲。” 3 在一部关于战争时期的宏伟新单卷历史著作《血与废墟：最后的帝国战争，1931-1945》中，英国历史学家理查德·奥弗里 (Richard Overy) 考察了比弗所建议的更广泛的时间范围。正如标题所示，作者的视角是从帝国或“民族帝国”的角度出发的，这使得这本书与其他单卷历史著作不同
CET/24/18 内阁 2024 年 3 月 13 日 M5 交叉口 28 和市中心救援道路提交战略概要案例
卡伦普顿及其周边地区经常发生交通拥堵，早上从 M5 高速公路出发的车辆排长队，晚上从 M5 高速公路返回的车辆排长队（朝城镇方向）沿着车站路从高街到 M5 高速公路 28 号交叉口。晚高峰时，北行高速公路出口（从埃克塞特前往卡伦普顿的车辆）经常出现排队现象，队伍的后面有时会到达 M5 主干道，这会带来严重的安全隐患。卡伦普顿高街上车辆众多，影响了公交车行程的可靠性，交通拥堵造成的污染导致该镇大部分地区被指定为空气质量管理区 (AQMA)。再加上路面狭窄，行人和骑自行车的人很难享受到良好的环境。已通过的 Mid Devon 地方规划提出，Cullompton 地区（包括 Culm Garden Village）的住房和就业岗位将大幅增加，这将需要改善交通基础设施，以减轻开发的影响，并支持现有和未来居民更可持续的出行行为。如果不进行重大的交通干预，这些住房可能无法建成。
减少暴力伙伴关系评估战略
前言 “没有证据的断言可以不加证据地被驳回。”评估和基于证据的哲学已经被研究和理论化了很多年，但至关重要的是，我们要以正确的方式在正确的时间应用这些学习成果。在应对严重暴力方面，西约克郡减少暴力伙伴关系 (VRP) 坚定地致力于这种方法，这最终使我们的社区受益。从委托服务到评估我们的干预措施和计划的有效性，我们采用了一个从事实出发的框架。这意味着站在创新和实践的前沿，让我们能够自信地提供一系列工作，这些工作将产生真正的影响。它还允许我们尝试新事物，在坚实的证据基础上测试新领域。然后，我们可以分享这些结果，以便其他人可以确定哪些有效，哪些无效。我们的变革理论和监测工具包以及我们数据仪表板的开发是我们取得进展的很好例子。真正拥抱证据和评估文化可以提供及时和准确的情报。这可以快速准确地部署资源，积极预防和应对严重暴力事件。因此，它必须始终是我们工作的核心，确保我们的合作伙伴网络不断改进。西约克郡减少暴力伙伴关系主任、侦缉总警司 Lee Berry
波斯湾的美国海军陆战队 90-91 3D 海军陆战队沙漠盾牌和沙漠风暴 PCN 19000314900_2 中的飞机机翼
1 月初，两个海军陆战队师和直接支援指挥部在基布里特周围部署，莫尔将军及其参谋人员在朱拜勒空军基地的新联队总部区域安顿下来。联合国安理会要求伊拉克撤出科威特的最后期限是 1 月 15 日，而这一期限很快就要到了。虽然在剩下的短暂时间内还需要敲定许多重要细节，但总体而言，第 3 海军陆战队已经准备好开始其空中战役部分。其固定翼飞机大队和 MACCS 已全面投入使用，并在深空和近距空中支援中进行了演练。两个具有长期影响的主要问题仍未解决，即维持第 3 海军陆战队航空军械库存和重新部署旋翼机部队。该联队在岸上的弹药库中储存了大约 15 天的弹药，以保证持续的出击率。** 面对可能更长时间的空中战役，摩尔将军试图建立足够的库存，以度过施瓦茨科普夫将军规定的 60 天。该地区和从美国出发的船只上有更多的军械可用，但令摩尔将军失望的是，作为负责战区所有海军军械的高级海军军官，美国海军中将斯坦利·R·阿瑟选择保留这大批备用军械库存，供 NavCent 和 MarCent 使用。摩尔将军多次向布默将军表达了对该计划有效性的担忧。'36 他担心亚瑟会决定珍惜这些资产，而不是在需要时将它们交给第三 MAW。
具有视觉上可解释的跑道退出预测模型...
摘要 - 已经开发了越来越多的机器学习（ML）工具和原型，以协助空中交通管制员（ATCO）的决策过程。这些ML工具可以促进更快，更一致的决策，以进行流量监控和管理。但是，其中许多工具都使用了模型，在这些模型中，机器做出的决策不容易被ATCO组成。因此，有必要为ATCO开发可解释的基于ML模型的工具，以管理使用基于ML模型的决策的固有风险。这项研究调查了视觉上解释的ML模型，用于跑道出口预测，以实现更好的跑道管理。具体来说，这项研究采用了XGBoost上的局部可解释的模型解释（LIME），在该解释中，可以看到机器做出的跑道退出预测的决策。XGBoost在这里研究的三种飞机分别达到了94.35％，94.17％和80.87％的分类精度。分析石灰参数时，石灰显示了与特定跑道出口相对应的每个飞机的特征的贡献。此外，视觉分析可以将跑道退出预测中不确定性的来源告知决策者。因此，这项工作为基于ML的跑道出口预测铺平了道路，视觉上可解释的机器决策可以为ATCO提供见解，以提供有效的跑道管理以及到达和出发的计划。交互式接口可视化跑道退出预测的机器决策的交互式界面也是本文的原型。