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最近受聘的航空航天人员所学到的知识和技能......
新员工组织社会化过程的主要结果是学习如何成功完成任务，这需要学习新的知识和技能。尽管研究人员已经研究了工程师普遍必备的知识和技能，但航空航天行业的具体研究却被忽视了。在此，半结构化访谈用于探索新毕业的航空航天工程师的观点，每个工程师的工作经验都不足三年，以了解他们完成工作所需学习的新知识和技能。使用开放式编码流程分析了十次访谈，并将参与者的回答分为不同的知识和技能类别。定性方法生成了丰富的背景数据，使我们能够识别出定量研究主导的相关文献中缺少的新类型的知识和技能。我们的研究结果表明，新员工必须学习与电子硬件、软件和航空航天业务运营相关的新知识和技能。该研究呼吁更新现有航空航天工程教育课程，以帮助促进从学校到工作的轻松过渡，并使新人作为专业人士能够适应不断变化的行业并做出宝贵贡献。
从光学内存和纳米光子学到光子纳米>
摘要输入物联网（IoT）和第五代（5G）移动网络的时代，对紧凑，成本效益和高音传感器和执行器的需求飙升。光学技术作为对常规电气技术的补充，为构造广泛应用的传感器和执行器提供了一种多功能平台，显示了高数据速率，强大的多重能力，快速响应，低串扰，低串扰以及对电磁干扰的免疫力的优势。在本文中，我们对光学传感和驱动技术的开发过程进行了全面综述。在光学检测器，光传感器（进一步分为物理和化学/生物传感器）中的应用以及光学通信/计算/成像。对于每个应用程序的每个类别，都遵循从光学微电体式系统（MEMS）和纳米光子学到光子纳米系统的技术演变趋势引入进度。还提出了光学传感/致动技术的未来开发方向。
从能源委员会微电网项目中学到的教训
• Amiel Thurston, Fremont Fire Department • Brandon Tran, Pacific Gas and Electric Company • Britany Baker, Pacific Gas and Electric Company • Bruce Rich, WSP • David Carter, Schatz Energy Research Center • David Bliss, Charge Bliss • Ian Tilford, (formerly) Bosch • Jana Ganion, Blue Lake Rancheria • Jason Ramos, Blue Lake Rancheria • Jeff Harding, Charge Bliss • Jim Zoellick，Schatz能源研究中心•John Griffiths，Contech-CA•Joseph Schwall，Santa Rosa Water•Laurence Aspcede，San Diego Gas＆Electric Company•Luis Aguilar，南加州爱迪生公司Luis Aguilar•Martha Baeli•Martha Baeli，Pacific Gas and Pacific Gas and Electric Company and Electric Company and Electric Compani Schatz能源研究中心•弗里蒙特市Rachel DiFranco•理查德·斯旺克（Richard Swank），特雷恩（Trane）•罗伯特·梅耶（Robert Meyer），美国本田汽车公司（American Honda Motor Company）•塞恩·克拉克（Sean Clark）天然气电气公司•Vipul Gore，Gridscape Solutions•Chabot-Las Positas社区学院区Walter Blevins
空军可以从已经看到的情况中学到很多东西……
布什总统再次为如何应对网络空间的军事挑战而苦苦思索。美国参谋长联席会议主席马丁·E·登普西将军在布鲁金斯学会的一次演讲中表示：“网络空间的崛起是后 9·11 国家安全格局中最引人注目的发展”。登普西表示，美国可以设立大约 4,000 个新的军事网络职位，其中也许有 1,000 个位于空军。应对网络任务的新增长对空军来说是一个挑战。在过去 10 年中，美国空军的地位从在任务领域发挥积极主导作用转变为在网络空间方面行动缓慢——以避免出现潜在的“黑洞”，正如空军参谋长马克·A·威尔士三世将军在 2012 年底所说。随着争论的继续，我们必须记住，网络空间对飞行员来说并不是新领域。空军在近 20 年前首次有意创建网络部队结构。大西洋理事会网络治国计划主任杰森·希利在 2012 年秋季空军大学战略研究季刊上写道：“我们认为网络冲突是新事物的时间越长，我们就越会重复同样的错误并重新吸取旧教训。”网络教训标志着与双翼机和桥梁轰炸一样有趣的历史。事实上，美国空军可以回顾 60 年来在现在称为网络空间的领域的参与。空军
从大规模和多样的视频中学到的通用世界模型
世界模型通过在环境中提供代理商的预测性表示，并使代理商能够推理未来并做出更明智的决定，从而在基于模型的增强学习（RL）中起着至关重要的作用。但是，仍然存在两个主要问题，限制了世界模型的应用。首先，当前方法通常仅使用特定于域的数据来训练世界模型，这使得概括地看不见的情况或适应环境中的变化具有挑战性。第二，在使用野生视频中训练世界模型时，很难定义动作。在这项工作中，我们通过从不同规模和大型现实世界的视频数据集中学习通用世界模型来解决这两个问题，并提取了潜在的动作。具体来说，我们的方法利用预先训练的视觉编码器将两个相邻帧的图像投射到状态中；然后，根据向量量化，将潜在作用提取到低维空间中；最后，使用潜在动作学习了动态功能。结果表明，在野外视频数据集中测试时，提出的通用世界模型可以成功提取任意相邻帧的潜在动作。此外，在适应看不见的环境时，仅对少量域内数据进行微调可以显着提高通用世界模型的准确性。
小脑性缄默症：从病理生理学到康复
小脑缄默症 (CMS) 是儿童颅后窝肿瘤手术切除后常见的并发症。语言表达改变，直至失语和情绪不稳定，通常在手术后至少 24 小时内报告，是术后 CMS 的标志。其他相关特征包括肌张力减退和其他小脑运动体征、小脑认知情感综合征、因长通路受累而导致的运动障碍和脑神经病变。恢复通常需要 6 个月，但大多数儿童都会受到长期残留障碍的困扰。致病机制可能是由于小脑近端传出通路受损，包括齿状核、小脑上脚及其在中脑被盖中的交叉。已证实的危险因素包括脑干侵袭、髓母细胞瘤诊断、中线定位、肿瘤大小、第四脑室侵袭、小脑上脚侵袭、左利手和小脑蚓部切开。目前，康复是小脑缄默症患者治疗的基石，必须考虑三个主要受损领域，即言语、认知/行为和运动。
经济学家可以从公众的经济观点和经济统计数据中学到什么？
这项研究涉及 15 场在线研讨会，将来自不同机构的 15 名经济学家与 55 名公众聚集在一起，讨论经济概念和统计数据。目的是让经济学家更接近公众对经济的看法，并鼓励他们反思他们学到的东西，以及这些见解如何改善他们未来与公众的沟通方式。报告的主要发现是，参与的经济学家认为研讨会的形式实现了这一目标。他们主张进行更多类似或扩展的练习，以接触更广泛的经济学家群体。他们认为，所有经济学家和经济组织都应该共同承担起让经济学家和公众更紧密联系在一起的责任。此外，还需要就什么水平的经济知识能让公众履行公民职责展开辩论。更具体的发现包括经济学家的反思，即研讨会上的公众看法在许多情况下与他们的预期相矛盾，人们只是从不同的个人角度看待经济，依靠自己的经验。经济学家们考虑制定更简单、更贴切的沟通策略，强调背景和叙述，而不是数字。最后，经济学家们认为，由于沟通通过媒体这一中介的复杂方式，在实践中实现公众理解和沟通的改善将是一个挑战，这表明需要进一步研究经济学家和记者之间的关系。
从生物学到治疗的RAS驱动癌的代谢景观
竞争利益作者意识到与本文主题没有直接冲突；但是，M.G.V.H.是Agios Pharmaceuticals，Aeglea Biotherapetics，Iteos Therapeutics，Faeth Therapeutics和Auron Therapeutics的科学顾问委员会成员。f.m。是以下公司的顾问：Amgen； Daiichi Ltd。; Ideaya Biosciences；库拉肿瘤学； Leidos Biomedical Research，Inc。； pellepharm;辉瑞公司； PMV药物和Quanta Therapeutics。f.m。是以下公司的顾问兼联合创始人（拥有股票期权（包括股票期权）：Bridgebio； Dnatrix Inc.； Olema Pharmaceuticals，Inc。；和石英。f.m。是弗雷德里克国家癌症研究实验室/ Leidos Biomedical Research，Inc。国家癌症研究所（NCI）RAS倡议的科学主任。这些隶属关系都不代表对本手稿的利益冲突。
从目标结构和动力学到药物筛查。 -Iris
**首先通过人类细胞中的细胞内NMR筛选蛋白质的药物筛选。化学位移扰动揭示了药物的结合和铅化合物与胞质蛋白Ca II的活性位点的结合。剂量和时间依赖性分析表明，整个膜的配体扩散是缓慢的步骤，与批准药物的效力密切相关。
社论：脑启发计算：从神经科学到新形式的人工智能
对日常生活中的AI应用程序的增加增加导致对先进的机器学习系统的需求显着增加，例如人工神经网络，这些神经网络现在在许多任务中都超过了人类。基于变压器体系结构的生成AI解决方案的快速增长（Vaswani等，2017）进一步加速了对更强大的计算硬件的需求。此外，人类机器人技术的研究重点是开发复制神经过程的系统。但是，传统的硬件解决方案是不可持续的，因为它们需要频繁的培训周期，监督学习和大型OfflINE数据集，从而限制了可持续性AI的采用。最近，出现了使用常规模型的工业应用，但是受到大脑功能，有希望的，可持续的替代方案的启发的神经形态方法（Bhanja等人，2023年）。神经形态是一个伞术语，它涵盖了许多跨学科领域，包括神经科学，材料科学和电子体系结构，扩展到数学和软件模型。计算神经科学的进步以及神经元和突触模型的发展驱动了神经启发的微电子学的出现。首先，提出的电路主要基于以下观察结果：在亚阈值方面运行的晶体管与生物神经元膜的生物物理学具有显着相似之处（Indiveri等，2011）。这为开发基于硅神经元的新体系结构铺平了道路。值得注意的例子是功能化CMOS过程的成熟度允许稳定实施脑机界面和神经启发的低功率计算系统，从而达到了更高的复杂性（Indiveri等，2011）。然而，最近，科学界认识到模仿神经元行为的新材料和新兴设备的出色性能，进一步加速了这一方向的研究。