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飞机仪表和系统 - Kopykitab
值得注意的是，过去 50 年来，大多数飞机技术都处于停滞状态。例如，喷气发动机依赖于 20 世纪 30 年代末开发的燃气涡轮机；飞机结构已达到稳定和饱和的水平。然而，仪表系统和航空电子设备仍在取得重大进展，主要目标是减少飞行员的工作量，并将飞行安全性提高到非常高的水平。使用半导体 VLSI 技术的另一个优势是显著减小了设备的尺寸和重量。驾驶舱不再像传统的老式钟表式仪表；另一方面，它们现在看起来更像一个计算机工作站。本书强调介绍当代的发展，而不是过多地关注过时的系统。例如，姿态测量传统上使用机械陀螺仪进行，而现代飞机中机械陀螺仪现在几乎已被环形激光或光纤陀螺仪取代。我们介绍了使用激光陀螺仪和光纤陀螺仪的捷联式角度传感器的最新进展。同样，使用微处理器技术的大气数据计算机已经取代了老式的全气动传统指示器，如空速指示器、高度计、垂直速度指示器，这些指示器存在某些严重的局限性。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
飞机仪表和系统 - Kopykitab
值得注意的是，过去 50 年来，大多数飞机技术都处于停滞状态。例如，喷气发动机依赖于 20 世纪 30 年代末开发的燃气涡轮机；飞机结构已达到稳定和饱和的水平。然而，仪表系统和航空电子设备仍在取得重大进展，主要目标是减少飞行员的工作量，并将飞行安全性提高到非常高的水平。使用半导体 VLSI 技术的另一个优势是显著减小了设备的尺寸和重量。驾驶舱不再像传统的老式钟表式仪表；另一方面，它们现在看起来更像一个计算机工作站。本书强调介绍当代的发展，而不是过多地关注过时的系统。例如，姿态测量传统上使用机械陀螺仪进行，而现代飞机中机械陀螺仪现在几乎已被环形激光或光纤陀螺仪取代。我们介绍了使用激光陀螺仪和光纤陀螺仪的捷联式角度传感器的最新进展。同样，使用微处理器技术的大气数据计算机已经取代了老式的全气动传统指示器，如空速指示器、高度计、垂直速度指示器，这些指示器存在某些严重的局限性。
飞机仪表和系统 - Kopykitab
值得注意的是，过去 50 年来，大多数飞机技术都处于停滞状态。例如，喷气发动机依赖于 20 世纪 30 年代末开发的燃气涡轮机；飞机结构已达到稳定和饱和的水平。然而，仪表系统和航空电子设备仍在取得重大进展，主要目标是减少飞行员的工作量，并将飞行安全性提高到非常高的水平。使用半导体 VLSI 技术的另一个优势是显著减小了设备的尺寸和重量。驾驶舱不再像传统的老式钟表式仪表；另一方面，它们现在看起来更像一个计算机工作站。本书强调介绍当代的发展，而不是过多地关注过时的系统。例如，姿态测量传统上使用机械陀螺仪进行，而现代飞机中机械陀螺仪现在几乎已被环形激光或光纤陀螺仪取代。我们介绍了使用激光陀螺仪和光纤陀螺仪的捷联式角度传感器的最新进展。同样，使用微处理器技术的大气数据计算机已经取代了老式的全气动传统指示器，如空速指示器、高度计、垂直速度指示器，这些指示器存在某些严重的局限性。
可解释人工智能的知识密集型语言理解
人工智能系统已在各个领域得到广泛应用。与此同时，由于无法完全信任人工智能系统不会伤害人类，因此某些领域的进一步应用受到阻碍。除了公平性之外，隐私、透明度和可解释性也是建立对人工智能系统的信任的关键。正如在描述值得信赖的人工智能 (https://www.ibm.com/watson/trustworthy-ai) 中所述，“信任源于理解。理解人工智能主导的决策是如何做出的以及其中包括哪些决定性因素至关重要。”解释人工智能系统的子领域被称为 XAI。可以解释人工智能系统的多个方面；这些包括数据可能存在的偏差、示例空间特定区域缺少数据点、收集数据的公平性、特征重要性等。然而，除此之外，至关重要的是要有以人为本的解释，这些解释与决策直接相关，类似于领域专家如何根据“领域知识”做出决策，其中还包括完善的、同行验证的明确指南。为了理解和验证 AI 系统的结果（如分类、推荐、预测），从而建立对 AI 系统的信任，有必要涉及人类理解和使用的明确领域知识。当代的 XAI 方法尚未解决能够像专家一样做出决策的解释。图 1 展示了 AI 系统在现实世界中的应用阶段。
航空领域的眼动追踪测量：选择性文献综述
摘要 目的：本文旨在全面回顾眼动追踪测量方法，并讨论眼动追踪方法在航空领域的不同应用领域。 背景：飞行员的心理生理测量（例如眼动追踪）可用于检测疲劳或高工作负荷情况、研究晕动病和缺氧，或评估显示改进和专业知识。 方法：我们回顾了眼动追踪对飞行员的用途，并包括发表在航空期刊上的眼动追踪研究，既有历史的也有当代的。我们纳入了 79 篇论文，并将结果分为以下三个类别：人类表现、飞机设计、健康和影响表现的生理因素。然后，我们总结了每个类别中眼动追踪的不同用途，并重点介绍了在每个领域有用的指标。我们的评论是对 Ziv (2016) 的评论的补充。 结果：基于这些分析，我们提出了眼动追踪测量的有用应用领域。眼动追踪可以通过检测疲劳或表现下降等来有效预防错误或伤害。在模拟或真实飞行中以适当的方式应用它可以帮助确保人机系统的最佳运行。结论：进一步的航空心理学和航空航天医学研究将受益于眼球运动的测量。
程序规范
a-K1：能够恰当地运用数学和科学知识来解决复杂的电子工程问题。b-D1：能够设计和开展实验，并相应地分析和解释数据。c-D2：能够根据标准，在经济、环境、社会、政治、道德、健康和安全、可制造性和可持续性等现实约束条件下，设计一个系统、组件或流程，以满足期望的需求。 d-P1：在多学科团队中有效运作的能力 e-D3：正确识别、制定和解决电子工程问题的能力 f-K2：理解职业和道德责任 g-P2：有效的书面、视觉和口头交流能力 h-K3：了解工程解决方案或研究和创新在全球、经济、环境和社会背景下的影响所必需的广泛教育 i-P3：认识到终身学习的必要性并有能力参与终身学习 j-P4：积极关注当代的本地和全球问题 k-P5：使用电子工程实践所必需的技术、技能和现代工程工具的能力 l-K4：作为团队成员和领导者，对工程和管理原则的知识和理解，以便在多学科环境中管理项目 m-K5：至少在电子工程实践的一个领域拥有专业知识，并能够应用这些知识为实际问题提供解决方案
技术实践规模的风险和好处
背景。诸如互联网，智能手机和性玩具等技术通过提供新的方式来与性伴侣结识，维持和建立亲密的联系，并提供接受性教育的机会，并提供接触新的性别方式的方法，从而证明了促进和增强性和亲密实践的能力。他们还为安全，隐私和性自治带来了新的风险。了解人们如何感知和体验使用技术来促进性和亲密关系的风险和利益对于理解当代的性行为，健康和愉悦至关重要。然而，目前缺乏定量措施在技术实践的背景下精确和整体评估风险和利益，目前在该领域的研究受到阻碍。方法。为了促进对这些概念的细微量化探索，我们介绍了新开发的技术实践规模的新开发的风险和收益的心理测量特性。结果。Using an exploratory (Study 1, n = 445) and con fi rmatory factor analysis (Study 2, n = 500), this paper presents evidence for a 6-factor scale (Bene fi ts (3): ‘ sexual grati fi cation ' , ‘ connection ' , and ‘ access to information and culture ' ; Risks (3): ‘ concerns ' , ‘ worries ' , and ‘ knowledge of rights and ownership ' ).结论。此量表可用于为研究领域做出贡献，包括性行为，性行为，性教育，在线联系，在线安全和数字素养，旨在为了解性健康和愉悦的性和技术阳性框架做出贡献。
使用降低压力化学蒸气沉积在不强的SiO2上硅外延层的原位暗示
随着芯片结构系统的功率需求不断增长，由于其低功率泄漏，超薄体越来越重要。硅启动器（SOI）技术用于制造此类超薄平台。但是，当代的SOI过程和晶圆本身是复杂而又是典型的。在这项研究中，我们开发了一种简单的SOI制造工艺，可以使用商业实施的减少压力化学物质沉积技术在散装硅晶片的任何所需的局部实施。通过硅的选择性外延生长制造了局部SOI，它也可以在用1μm宽的硅种子区和蚀刻剂的蚀刻剂侧面横向生长，尺寸为20×100μm。局部SOI通过化学机械抛光处理至100 nm或更少的厚度，表现出高度结晶状态，这是由横截面成像和衍射模式分析，表面粗糙度分析和广泛的表型分析所确定的。局部SOI在优化的工艺条件下，表现出0.237 nm的表面粗糙度，并保持了与硅晶片相同的完美（100）晶体平面。我们在当前的本地SOI上成功制造了可重新配置的晶体管，这意味着当代硅电子可以在其自己的平台上利用SOI设备。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
探索人类与人工智能之间的力量平衡，并提出一些问题
人类还是人工智能 (AI)，谁主宰着世界的命运？这个问题直指当代人类对未来的生存焦虑。如果我们想认真考虑不友好的人工智能“神经元”是否对人类文明和人类在宇宙中的持续存在和进化构成威胁，我们需要尽可能多地了解我们所处的宇宙、我们在其中的位置，以及认知、意识和心态到底是什么。我们如何结合哲学、认知科学和技术视角，探索人类与人工智能之间不断发展的关系，以参与和解决人类-人工智能综合体的核心问题，即文明的未来——它将是什么样子，谁可以声称是我们的继任者，走向什么样的目标和结局？人类认知的进化和发展以及人工智能的出现可以帮助我们确定未来发展的潜在路径。相对于我们自身的历史和发展，以及人工智能能为我们提供的可能性，我们今天处于什么位置？本文探讨了人工智能日益自动化所带来的伦理、社会和生存问题，以及它与人类历史的关系，从人类的起源到当代的文化表现。本文还强调了整体方法对于理解和应对人工智能发展带来的风险的重要性。这些方法应该结合哲学、道德、心理和技术等各个领域的发现，以管理一系列复杂的问题。总而言之，本摘要强调了超越简单的人与机器划分的复杂观点的迫切必要性。它提出了这样一种情况：人类使用人工智能作为一种工具，来增进集体幸福，确保对技术进步和更大的生命系统进行负责任的管理。