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World File Search System出奇
USS CARR (FFG-52) 指挥官
CARR 于 6 日进入地中海，船员们感觉离家又近了一步。CARR 进行了四个月来的首次双站航行补给 (uNREP)，由于在苏伊士运河停泊处的“快速巡航”演习，补给过程出奇地顺利。UNREP 与 USNS TRUCKEE 一起进行。4 月 7 日，近距武器系统 (CIWS) 射击演习在 CARR 击落 TDU 后结束。CARR 还为 SIMPSON 的直升机“骄傲战士”提供了停机位，以进行紧急维护。8 日，CARR 与 USNS TRUCKEE 一起进行了清晨海上加油 (FAS)，并搭载工程机动评估小组 (EMAT) 开始评估访问。在继续向西航行的同时，CARR 于 4 月 10 日清晨进行了垂直补给 (VERTREP)。EMAT 继续进行评估，并进行了一次主要太空消防演习。由于地中海西部可能出现恶劣天气，CARR 还继续确保船舶安全出海。
风险渐进主义
美国政府通常处于有利地位，可以利用国防人工智能和人工智能系统。然而，过去几年，各种官僚主义、组织和程序障碍减缓了国防部在国防人工智能采用和技术创新方面的进展。至关重要的是，国防部面临着复杂的采购流程和数据、STEM 2 以及人工智能人才和培训的普遍短缺。从事人工智能和人工智能相关技术和项目的组织往往是孤立的，不仅彼此分离，而且必要的数据和其他资源也分离，而且部门内部存在一种偏爱久经考验的方法和系统的文化，有时趋向于卢德主义。所有这些因素都导致了人工智能采用速度出奇的缓慢。国家安全委员会 2021 年向国会提交的最终报告总结道：“尽管进行了令人兴奋的实验和一些小型人工智能项目，但美国政府距离人工智能的准备还有很长的路要走。”3
1978 年 2 月至 4 月 50 美分 *afci
10 月 31 日星期一，我前往缅因州波特兰过夜，与国家总监 Charles Stickney 和 Stickney 夫人会面。第二天早上，巴斯钢铁公司的 Jamas Harvie 先生打电话给我，我们驱车四十英里左右前往贝思参观全新的“OLIVER HAZARD PERRY”号——澳大利亚订购了三艘 FFG-7 导弹护卫舰的首舰。虽然“PERRY”号不是世界上最优雅的船尾，但它仍然令人印象深刻，拥有非常倾斜的船首（约 46 度）和干净的线条：也许我们的船可以通过用小漏斗替换现有的按钮状船架和外壳来改进。“PERRY”号的内部空间出奇地宽敞，布局表明在设计上非常用心，以确保简单和实用。在我访问期间，“PERRY”号正在进行建造者的试验，我们完全可以期待这将是一次成功的尝试。
一项关于美国医护人员对 COVID-19 疫苗犹豫的初步研究
为了了解美国医护人员对 COVID-19 疫苗接种的态度，我们调查了三组人（基本非医护人员、一般医护人员和惩教医护人员）。我们发现，对 COVID-19 疫苗犹豫/抵制的医护人员比例出奇的高，23% 的惩教医护人员和 17% 的一般医护人员（相比之下为 12%）拒绝接种 COVID-19 疫苗。多元回归模型表明，当前季节流感疫苗接种（aOR = 3.34）、依赖雇主获取 COVID-19 信息（aOR = 3.69）和居住在中西部（aOR = 5.04）与基本工作人员和一般医护人员接受 COVID-19 疫苗密切相关。当前季节流感疫苗接种（aOR = 7.52）也与惩教医护人员接受 COVID-19 疫苗密切相关。医护人员对疫苗犹豫/抗拒的潜在机制包括健康素养低和雇主不信任。我们的研究结果与我们在美国努力实现 COVID-19 疫苗接种目标息息相关。
向患有阅读障碍的学生教授化学
尽管许多顶尖的四年制文理学院都要求高中化学，大学化学也是许多专业和职业的必修课，例如工程学或医学，许多诵读困难的学生都擅长这些专业和职业，但对于初次接触化学的学生来说，可用的资源却出奇地少——这可能会让事情变得棘手，尤其是当他们还要兼顾大量课程时。以下是一些在化学领域生存甚至茁壮成长的技巧和策略。化学是诵读困难者非常擅长的领域，因为他们可以想象分子在空间中的旋转，并描绘它们的相互作用和能量转换。主要的挑战往往是在开始的时候——需要学习所有的术语，并掌握平衡方程式的程序。有用的策略与许多帮助早期读写能力的多感官方法没有什么不同。关键是学习如何最好地学习——然后将这些工具应用于化学。由于化学和化学工程需要诵读困难症患者的智力优势，因此这些职业领域中不乏有成就的诵读困难症男性和女性，例如麻省理工学院的 Cathy Drennan 博士或斯坦福大学的 Ron W. Davis 博士。
研究陈述。总的来说，我的指导问题是
广义上讲，我的指导性问题是：在由量子力学控制的宇宙中，哪些任务可以有效完成？这个问题对物理学和计算都有影响。对于后者，量子计算机将重塑计算格局，并对整个社会产生下游影响。对于前者，物理学中的许多基本问题都在问我们能在量子世界中做什么，这使得它们在本质上成为算法：大自然能产生奇异的量子现象吗？我们如何见证这一点，是通过实验还是通过模拟？具体来说，我研究量子算法，调查量子计算的应用：我的博士论文是机器学习，最近的研究是多体量子系统。这样的系统——比如大分子、超导材料，以及任何涉及纠缠的东西——是物理学和化学计算研究的核心主题。这两种应用都提出了大胆的愿景，即比我们通常的“经典”计算机实现范式转换的加速，但证明这种加速的存在却出奇地棘手 [ A15 ； L+23 ]。我的目标是找到正式的证据，证明我们真正可以期待未来的量子计算机是什么样子。我得出的一些见解包括：
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。
关键系统属性：调查和分类
计算机系统越来越多地被用在这样的环境中：它们的故障（或者甚至是它们的正确操作，如果它们是按照有缺陷的要求构建的）可能会产生严重后果。关于这种“关键系统”应具备的特性以及开发它们的最佳方法，人们的意见出奇地多样化。可靠性方法源自超可靠和容错系统的传统，而安全性方法源自危害分析和系统安全工程的传统。安全界还有另一种传统，实时系统的传统中还有更专门的方法。在本报告中，我将研究每种方法中考虑的关键特性，以及为指定这些特性并确保满足这些特性而开发的技术。由于现在正在构建的系统必须同时满足这些关键系统特性中的几个，因此人们特别关注一种传统技术与另一种传统技术的支持或冲突程度，以及某些关键系统特性是否从根本上兼容或不兼容。为了更好地理解这些问题，我建议根据 Perrow 的分析 1 提出一种分类法，将组件交互的复杂性和耦合紧密度作为主要因素。
热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
量子过程演算的效果语义 - DROPS
量子通信协议的发展激发了人们对过程演算和行为等价性的量子扩展的兴趣，但定义与量子系统观测特性相匹配的双相似性是一项出奇困难的任务。明确解决此问题的两个提案 qCCS 和 lqCCS 没有定义算法验证方案：通过比较两个过程在所有输入状态下的行为来证明它们的双相似性。我们引入了一种基于效应的新语义模型，即表示其可观察特性的量子态的概率谓词。我们定义并研究了效应分布和效应标记转换系统 (eLTS) 的属性，分别概括了概率分布和概率标记转换系统 (pLTS)。作为概念证明，我们为最小量子过程代数提供了基于 eLTS 的语义，我们证明它在量子过程的可观察概率行为方面是合理和完整的。据我们所知，我们的提案是第一个符合量子理论特性的可通过算法验证的提案。