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World File Search System塞文纳
塞斯纳 172M 天鹰 II，N9085H - GOV.UK
飞行员决定终止飞行，并告知空中交通管制部门她的意图。在转向基准航段并降低空速后，飞行员发现尽管施加了更多的机头上调配平，但机头向下俯仰力仍然增加。为了稳定飞机，飞行员加大了发动机功率，这减少了俯仰力，但增加了飞机的地速。在最后进近过程中，俯仰趋势增加到飞行员无法保持下滑道的程度。飞机在距跑道入口约 15 米处撞到地面，并继续沿着地面飞行，最后停在铺好的路面上。飞机遭受了严重损坏（图 1），受轻伤的飞行员在 AFRS 的帮助下离开了飞机。
博士塞图拉曼·潘查纳坦
介绍主席卢卡斯、排名成员洛夫格伦和委员会成员，我很荣幸今天能与大家讨论美国国家科学基金会向国会提出的 2024 财年预算申请，以及该申请如何以数十年来在科学、工程和技术领域的成功投资和突破为基础，确保美国在未来继续保持全球创新领先地位。美国国家科学基金会 (NSF) 根据 1950 年《国家科学基金会法案》(PL 81-507) 成立，是一个独立的联邦机构，其使命是“促进科学进步；增进国民健康、繁荣和福利；确保国防安全；以及用于其他目的”。NSF 在履行其使命方面独树一帜，支持科学、技术、工程和数学各个领域以及各级 STEM 教育的研究。 NSF 的投资对国家的经济和国家安全利益做出了重大贡献，并培养了面向未来的科学和工程劳动力，这些劳动力利用了所有美国人的才能，从而创造了新的企业、新的就业机会和更多的出口。七十多年来，NSF 一直是推动美国经济、改变美国人生活和确保国防安全的关键组成部分。我们今天受益的许多技术进步，如人工智能、量子信息科学和生物技术，都植根于数十年来的持续投资。然而，我们目前面临着激烈的全球竞争，在开发这些关键技术领域和培养确保未来创新所需的劳动力方面展开竞争。我们在以下领域的成功
博士塞图拉曼·潘查纳坦
今天，随着其他国家试图复制我们的成功，尤其是控制技术的未来，我们的领导地位正面临挑战。根据美国国家科学委员会发布、美国国家科学基金会国家科学与工程统计中心编写的 2022 年科学与工程指标报告《美国科学与工程状况》，尽管美国在全球研发领域仍处于世界领先地位，但包括中国在内的其他国家研发和科技能力的增长速度近年来已超过美国。2022 年的报告还显示，虽然工业界承担了美国研发的绝大部分，但联邦政府仍然是基础研究的最大投资者。然而，自 2010 年以来，联邦政府资助的美国研发在所有研究类型中所占的比例有所下降。1
三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
不同取向B2 结构FeAl 合金纳米线弯曲行为的分子动力学模拟*
（b），6.000 nm（c），8.900 nm（d）和9.300 nm（e），其中颜色表示不同的局部晶体结构：蓝色-BCC，绿色-FCC，RED-HCP和White-Inninnown； （f）在1860 PS和d = 9.300 nm的纳米线内的应变分布，其中原子是通过其局部剪切应变颜色的。
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
APA 格式第七版参考文献（reference）规范
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。