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飞机座舱数字信息界面交互设计与情境意识研究综述
高的问题，在全面进入 2D 数字屏幕界面阶段后，飞 机座舱只有少数的传统机械仪表被保留，大部分的飞 行信息数据都由计算机分析后再在主飞行显示器 （ PFD ）上显示出来，这种获取信息的方式大大增强 了飞行员驾驶的安全性。平视显示器（ HUD ）是飞机 座舱人机交互界面的另一种形式。 HUD 可以减少飞 行技术误差，在低能见度、复杂地形条件下向飞行员 提供正确的飞行指引信息。随着集成化和显示器技术 的不断进步， 20 世纪末至今，飞机座舱有着进一步 融合显示器、实现全数字化界面的趋势。例如，我国 自主研发生产的 ARJ21 支线客机、 C919 民航客机， 其座舱的人机界面设计均采用触控数字界面技术代 替了大部分的机械仪表按钮 [2] 。 20 世纪 70 年代，美军在主战机上装备了头盔显 示系统（ HMDs ），引发了空中战争领域的技术革命。 在虚拟成像技术成熟后，利用增强现实（ AR ）技术 可以直接将经过计算机运算处理过的数据和图象投 射到驾驶员头盔的面罩上。例如，美国 F-35 战斗机 的飞行员头盔使用了虚拟成像技术，将计算机模拟的 数字化信息数据与现实环境无缝融合，具有实时显示 和信息叠加功能，突破了空间和时间的限制。 20 世纪 90 年代，美国麦道飞机公司提出了“大 图像”智能化全景座舱设计理念，之后美国空军研 究实验室又提出了超级全景座舱显示（ SPCD ）的概 念，充分调用飞行员的视觉、听觉和触觉，利用头 盔显示器或其他大屏幕显示器、交互语音控制系统、 AR/VR/ MR 系统、手 / 眼 / 头跟踪电子组件、飞行员 状态监测系统等，把飞行员置身于多维度的显示与 控制环境中。此外，在空间三维信息外加上预测信 息的时间维度功能也是未来座舱显示器的发展趋势 [3] 。 2020 年，英国宇航系统公司发布了一款第六代 战斗机的概念座舱，去除了驾驶舱中所有的控制操 作仪器，完全依靠头盔以 AR 形式将操作界面显示 出来。由上述分析可知，未来基于 XR 环境下的虚拟 增强型人机界面将成为飞机座舱人机交互的全新途 径之一。 在学术界，有关飞机座舱人机交互界面的研究也 取得了较为丰硕的成果，其中代表性研究成果见表 1 。
计算机 计算机的特点 计算机的局限性 ...
9. 在电脑前工作时间过长会导致用户背痛、神经损伤等。 10. 通过自动化任务，失业率正在以非常快的速度增长。 计算机的演变/世代。 除此之外，请参阅 Sinha 的书，即详细信息。 这些不是来自 P.K.Sinha 的书。 第一代 1942-1954 1. 这一代的计算机使用真空管或真空管作为其基本电子元件。 2. 它们比早期的机械设备更快。 3. 这些计算机体积非常大，而且非常昂贵。 缺点 1. 它们消耗太多电量，产生太多热量，即使使用很短的时间也是如此。 2. 它们非常不可靠，经常发生故障。 3. 它们需要定期维护。它们的组件是手工组装的。 4. 需要大空调。 示例：I. 第一台计算机是 ENIAC（电子数字积分器和计算器），它是第一台使用真空管的电子计算机。
社论：利用计算机方法发现抗癌药物的最新趋势
大量的药物研发工作集中于调节与癌症相关的分子通路，特别是涉及功能或表达改变的蛋白质的通路，这也为个性化医疗奠定了基础。在这种情况下，计算方法极大地支持了药物发现过程（ Rosales-Hernandez 等人，2012 年；Lavecchia 和 Di Giovanni，2013 年；Cerchia 和 Lavecchia，2023 年；Romanelli 等人，2024 年），在某些情况下代表了发现新型小分子疗法背后的驱动力。本研究主题收集了宝贵的贡献，展示了抗癌药物发现领域的成功案例，并强调了与变革性计算机模拟方法的协同作用。Marção 等人的研究文章报道了使用一类逻辑回归机器学习算法（OCLR）来估计人类癌细胞的干性，还提供了各种犬和乳腺癌细胞的干性指数。干细胞特性与癌症的发生和发展以及恶性肿瘤和治疗耐药性有关。随后，作者研究了小分子 (+)-JQ1 对溴结构域和末端外 (BET) 蛋白家族抑制的影响，以及随之而来的犬癌细胞干细胞特性抑制。通过分析公开数据，他们注意到人类三阴性乳腺癌细胞系 MDA-MB- 231 中也有类似的结果，从而指出通过 BET 抑制进行表观遗传调控是解决干细胞特性的一个有趣策略。这项研究为机器学习在理解化合物对癌症干细胞特性的影响方面的潜力提供了宝贵的见解，这对于开发靶向疗法至关重要。在 Menendez-Gonzalez 等人的文章中，作者描述了通过基于配体的虚拟筛选发现一种新型 GATA2 抑制剂，为急性髓细胞白血病 (AML) 治疗提供了一个有希望的途径。该研究通过基于形状的筛选和分子对接来识别潜在的 GATA2 抑制剂，随后进行体外和体内实验来评估对 AML 细胞的抑制作用。已识别的 GATA2 抑制剂化合物 11 带有取代的哌嗪骨架，通过诱导细胞凋亡和抑制细胞增殖表现出强大的抗 AML 活性。
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，识别视频流中的人类动作是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种基于储层计算范式的可扩展光子神经启发式架构，能够以最先进的精度识别基于视频的人类动作。我们的实验光学装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练且可扩展到数十万个节点的大型并行循环神经网络。这项工作为实现用于实时视频处理的简单可重构且节能的光子信息处理系统铺平了道路。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
利用计算机视觉技术实现养蜂业创新发展的信息系统
世界上约三分之一的粮食生产依赖于蜜蜂，因为它们生产蜂蜜并为植物授粉，从而增加了产量 [1]。此外，蜂王浆、蜂蜡和蜂毒还用于生产化妆品和药品 [2, 3]。因此，如果能建立一个高效的养蜂场，就有可能从蜂产品中获利。例如，根据统计，由于蜂蜜被用作糖的替代品，因此对蜂蜜的需求每年都在增加 [1, 4]。组织一个有效的养蜂场需要满足许多与蜜蜂家族的选择有关的条件，考虑到该地区的气候特点、养蜂场的位置及其周围环境（例如，靠近农业蜜蜂、野生花蜜或花粉蜜蜂）等。需要不断监测蜜蜂家族的状况（例如，它们可能被喷洒在田地里的化学物质毒死），保持蜂巢内的良好条件，根据季节和当前天气变化维护场地，确保没有害虫破坏蜂巢或蜜蜂家族 [3]。所有这些都需要大量的时间、劳动力和物力资源。使用可以部分或全部自动化养蜂人活动的技术和软件工具将提高养蜂场的效率。信息技术和专家系统的发展可以解决养蜂业中的上述问题。因此，信息系统的开发可以系统化和统一养蜂人在养蜂场组织活动的过程，使用业务流程管理的信息技术[5-7]。综合使用
利用计算机辅助调度增强可疑活动报告的最佳实践
开发此资源的目的是为执法和融合中心提供有前景的实践和建议，说明如何开发或增强查询计算机辅助调度 (CAD) 数据的过程，以获取或开发信息、提示和线索或可疑活动（包括符合全国可疑活动报告 [SAR] 倡议 [NSI] 中概述的要求的可疑活动报告）。这些建议解释了如何利用构建此功能所需的工具和资源，并提供了中心和机构如何合作交换此类信息的示例。这些建议来自研究、与执法和刑事情报专家的会议以及对多个机构和融合中心的实地考察。据了解，机构和融合中心的结构、规模和组织权限各不相同，并非本资源中的所有指导都可以直接应用。但是，本资源中讨论的框架可以进行调整、扩展并应用于各种组织模型。