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终身单调：多域单眼深度估计的终身学习
摘要 - 随着自动驾驶和机器人导航的快速进步，对能够估计度量（绝对）深度的终身学习模型的需求不断增长。终身学习方法可能在模型培训，数据存储和收集方面可以节省大量成本。但是，RGB图像和深度图的质量是传感器的，现实世界中的深度图具有特定的特定特征，从而导致深度范围的变化。这些挑战将现有方法限制为具有较小的域差距和相对深度图估计的终身学习。为了促进终生的度量深度学习，我们确定了需要注意的三个至关重要的技术挑战：i）开发一个能够通过尺度感知的深度学习来解决深度尺度变化的模型，ii）设计有效的学习策略来处理明显的域间隙，iii III）为在实践应用中创建一个自动化的解决方案。基于上述考虑因素，在本文中，我们提出了一个轻巧的多头框架，有效地解决了深度尺度的不平衡，ii）一种不确定性的意识到的终身学习解决方案，可熟练处理重要的域域，iii）一种在线域特异性预测方法，以实现实时的预测方法。通过广泛的数值研究，我们表明该方法可以实现良好的效率，稳定性和可塑性，从而使基准测试幅度约为15％。该代码可在https://github.com/ freeformrobotics/lifelong-monodepth上找到。
与敌人作战，而不是按照计划作战：多域环境中的目标细化委员会和敏捷目标确定
尽管与 TRB 相关的许多流程在之前的演习中或由其他单位部分实施，但 IIIAC 在 TRB 中的意图是在单一机制的支持下正式化这些流程。集体功能、产品、关键联络人以及 TRB 的执行方法使 IIIAC 能够执行融合，将整个战场的效果与多域环境所需的速度和准确性相结合。军团目标企业能够调整优先级和资源以瞄准敏捷且适应性强的敌人，为下属单位创造条件以利用创造的机会窗口并取得战场成功。通过对每个 ATO 内的目标优先级进行关键调整，TRB 使军团专注于与敌人作战而不是计划。
基于多域特征和随机子空间集成的脑电信号分类
摘要 摘要 摘要：摘要：针对BCI系统中预处理特征提取和分类识别问题，提出一种基于多域特征随机子空间集成学习的运动想象脑电信号分类方法。在分析运动想象（MI）信号的ERD/ERS特征的基础上，提取效果最佳的时间和频段的多域特征作为特征向量，并自适应地选择带有交叉验证的随机子空间集成尺度，利用线性判别分析（LDA）分类器集成实现脑电信号分类。测试结果表明，多域特征和随机子空间集成的准确率可达90.71%，Kappa系数为0.63，优于比赛中第一名的算法，证明了该算法的有效性和先进性。
电池健康的预后，具有无传感器差分温度伏安的重建和基于多域适应性的容量估计
电池健康预后是电池管理的关键部分，用于确保安全和最佳用法。在本文中提出了一种基于多域适应性的端到端无传感器差异温度伏安挥发性重建和健康估计状态的新方法。首先，使用部分充电或散布曲线来重建差分温度曲线，从而消除了温度传感器测量的需求。偏差容量曲线和重建的差分温度曲线是输入的，然后在端到端的健康估计状态中使用。最后，为了减少源和目标域之间的域差异，将最大平均差异作为额外的损失包括在于提高差分温度曲线重建和健康估计状态的准确性，并使用未标记的测试电池中的未贴标数据。四个数据集，其中包含具有不同电池化学和格式的实验数据和公共数据，当前模式和速率以及外部条件用于验证和评估。实验结果表明，在不同情况下，提出的方法可以满足健康预后，对于差分温度曲线，平均误差小于0.067°C/V，而健康状况为1.78％。结果表明，与没有传统数据驱动的方法相比，差异温度曲线重建的误差降低了20％以上，健康估计状态的误差降低了所提出的方法的47％以上。
多域情境意识
G. Denaro，D。Gaglione，N。Forti，A。 Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。 第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。
在计算机设计的金黄色葡萄球菌B细胞多雌性疫苗中没有引起针对靶抗原的抗体，提示多域方法
肺动脉高压（PAH）是一种复杂的多因素疾病，预后较差，其特征是肺循环的功能和结构改变，导致肺血管耐药性明显增加（PVR），最终导致心脏失败和死亡。编码骨形态发生蛋白受体2型（BMPR2）的基因中的突变，一种转化生长因子β（TGF-β）超家族的受体，占PAH家庭的70％以上，大约20％的零星病例。近年来，在其他基因中已经发现了较少或罕见的突变。本综述将考虑这些新发现的PAH基因如何有助于更好地理解肺血管完整性的维持的分子和细胞基础，以及它们在肺中动脉闭塞的PAH发病机理中的作用。我们还将讨论如何对这些新的PAH相关基因的遗传贡献的见解为目前无法治愈的心肺疾病打开新的治疗靶标。
多域作战的认知性能增强
比敌人更有优势。它甚至在最近的几份出版物中占据突出地位，包括 2019 年陆军现代化战略 (AMS) 和美国陆军多域作战 (MDO) 2028 概念。1 尽管认知科学取得了进步，并且认识到认知优势在多域作战中的重要性，但美国陆军尚未完全接受认知性能优化的概念。在过去十年中，美国国立卫生研究院已在脑研究上投资超过 535 亿美元，但士兵和领导者在“永远在线”的多任务和连接文化中进行训练和行动，这种习惯最终会降低认知能力。2 无论是在驻地还是在部署时，领导者都试图过滤数十条信息流并做出快速决策，同时睡眠不足，对认知性能优化原理的理解有限。3
![[芝加哥风格]：Mirosław Banasik，“俄罗斯联邦军事战略中使用 A2/AD 能力的多域概念”，《波兰政治学年鉴》，（2022 年）。](/simg/7/7e1bc96f633600209f90ee457f73792a0443fa1f.webp)
[芝加哥风格]：Mirosław Banasik，“俄罗斯联邦军事战略中使用 A2/AD 能力的多域概念”，《波兰政治学年鉴》，（2022 年）。
摘要：本文介绍了研究结果，旨在阐明使用 A2/AD 能力的概念在俄罗斯联邦军事战略中的重要性和作用。通过对文献的分析和批评来解决研究问题。为了指导研究过程，提出了一个假设，即俄罗斯使用 A2/AD 能力的概念是击败对手的更广泛军事战略的实施，也是一种有效的威慑机制。研究过程确定，俄罗斯使用 A2/AD 能力的概念是一种理论和作战实践，是一种通过开展战略进攻行动实现对对手的多领域优势的更广泛军事战略。整合进攻和防御作战能力在这一概念中起着关键作用，它保证了拥有战略主动权和维持在国际安全环境中的主导地位，并支持建立俄罗斯势力范围的想法。它还促使北约国家对抗俄罗斯联邦的霸权。
[芝加哥风格]：Mirosław Banasik，“俄罗斯联邦军事战略中使用 A2/AD 能力的多域概念”，《波兰政治学年鉴》，（2022 年）。
摘要：本文介绍了研究结果，旨在阐明使用 A2/AD 能力的概念在俄罗斯联邦军事战略中的重要性和作用。通过对文献的分析和批评来解决研究问题。为了指导研究过程，提出了一个假设，即俄罗斯使用 A2/AD 能力的概念是击败对手的更广泛军事战略的实施，也是一种有效的威慑机制。研究过程确定，俄罗斯使用 A2/AD 能力的概念是一种理论和作战实践，是一种通过开展战略进攻行动实现对对手的多领域优势的更广泛军事战略。整合进攻和防御作战能力在这一概念中起着关键作用，它保证了拥有战略主动权和维持在国际安全环境中的主导地位，并支持建立俄罗斯势力范围的想法。它还促使北约国家对抗俄罗斯联邦的霸权。