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国家航空航天实验室
邮政编码：S-101（1 个职位）（为 HH* 保留）听力障碍 最低资格：电子和电信工程硕士/计算机科学/电气和电子工程硕士/软件设计与工程硕士，或电子和电信/计算机科学/电气和电子工程博士学位（已提交） 职位要求：从事航空电子 LRU 测试、地面装置集成测试、飞机集成测试、地面装置和飞机功能测试、所有 EGR 和飞行测试的飞行数据分析等领域的工作。工作内容还包括设计、开发和测试技术项目管理、飞行数据分析和航空电子地面设备应用软件、自动化等应用软件。期望：应聘者必须拥有本科和硕士（BE/B.Tech 和 ME/M.Tech）一级学位，并且还具有以下方面的经验：a) 设计和准备航空电子 LRU 台架测试、地面设备测试、飞机测试的测试计划，以及执行测试、准备测试报告、检查活动、按照标准对民用飞机进行飞行数据分析、使用 VAPS/SCADE 进行 ARINC 429 数据模拟和驾驶舱显示模拟。
ReAlnet：通过人类实现更像人类大脑的视觉……
尽管人工智能取得了进展，但物体识别模型在模拟人脑的视觉信息处理方面仍然落后。最近的研究强调了使用神经数据模拟大脑处理的潜力；然而，这些研究通常依赖于非人类受试者的侵入性神经记录，这在理解人类视觉感知方面留下了一个关键的空白。为了解决这一空白，我们首次提出了“Re（表征）Al（对齐）net”，这是一种基于非侵入性脑电图的与人脑活动对齐的视觉模型，显示出与人脑表征的相似性显著提高。我们创新的图像到大脑多层编码框架通过优化多个模型层来推进人类神经对齐，并使模型能够有效地学习和模仿人脑在对象类别和不同模态中的视觉表征模式。我们的研究结果表明，ReAlnet 代表了弥合人工视觉和人类视觉之间差距的突破，并为更多类似大脑的人工智能系统铺平了道路。
薄数据，厚度描述：在局部土地使用模拟中建模社会环境解决问题的轨迹
摘要。许多学习技术现在能够基于用户活动来支持内容的用户自定义和体验的自动个性化。但是，自定义和个性化之间存在一个权衡：教育者或学习者对定义体验的参数的控制权越多，开发学习分析模式的困难就越困难，可以可靠地评估学习并相应地适应系统。在本文中，我们提出了一种新颖的量化宽松方法，用于自动为土地利用计划模拟IPLAN生成学习分析模型，该模型使用户能够构建对社会环境问题的自定义局部模拟。特别是，此方法采用数据模拟和网络分析来使用日志数据构建一个测量空间。此空间可用于在无法提前指定规范性测量标准的上下文中分析用户的问题解决过程。这样做，我们认为即使没有丰富的定性数据，也可以开发和采用量化宽松的方法，从而促进基于用户在数字系统中的活动的相对较薄的记录，促进了复杂过程的厚度（ER）描述。
HOMP 试验后续活动的最终报告
AGL 地平面以上 AVAD 自动语音报警装置 BA 英国航空公司 BALPA 英国航空公司飞行员协会 BASIS 英国航空公司安全信息系统 BHL 布里斯托直升机有限公司 CAA 英国民航局 CQAR 卡快速访问记录器 CRM 驾驶舱资源管理 CSV 逗号分隔变量 DAPU 数据采集和处理单元 ES-S 史密斯航空电子系统 - 南安普敦 FBS 飞行业务系统 FDE 飞行数据事件模块 FDH 飞行数据在家 FDM 飞行数据监控 FDM（BA）飞行数据测量模块 FDR 飞行数据记录器 FDS 飞行数据模拟 FDT 飞行数据跟踪模块 FDV 飞行数据查看器 FSO 飞行安全官 GPS 全球定位系统 HLL 直升机甲板限制清单 HOMP 直升机运行监控计划 HUMS 健康和使用监控系统 IAS 指示空速 IHUMS 集成 HUMS（即 HUMS+FDR） INTOPS 集成操作系统 LAN 局域网 MDR 维护数据记录器 MOR 强制性事件报告NR 主旋翼转速 ODBC 开放式数据库连接 OLE DB Microsoft 组件数据访问规范 PC 个人计算机 PCMCIA 个人计算机存储卡接口架构 SMS 安全管理系统 SQL 结构化查询语言 UKOOA 英国近海运营商协会 VNE 最大速度（永不超出） VNO 最大速度正常运行 WAN 广域网
论文辩护公告
正在通过病历和患者生成的数据生成大量医疗数据；但是，这些健康数据集的独特性质产生了计算挑战，使机器学习和因果推断变得困难。由于从单个患者收集的数据仅取决于患者护理，因此它创造了一种充满挑战的情况，在这种情况下，不同的患者可以测量不同的变量，这对于因果发现会导致混淆和缺乏概括。此外，虽然模拟解决了评估算法的核心挑战，因为它具有基础真理，并且可以在没有隐私问题的情况下共享，但当前模型要么提供了过度乐观的机器学习任务性能估计值，或者不允许在数据属性上消融研究如何影响其黑匣子的性能，从而限制了他们在健康中的广泛应用。在本文中，我通过为（i）数据模拟开发新方法来应对这些挑战，该方法模拟生成具有与真实数据相似的模拟数据，并可以在它们中编码的各种数据属性[1]和（ii）学习因果模型时，当我们拥有多个具有部分重叠变量集的数据集时[2]。此外，本论文还专注于通过仅使用连续记录的生理信号[3]引入新技术来帮助临床医生更好地监测患者的健康，并帮助2型糖尿病患者通过调整基于模拟的餐食检测方法来更好地跟踪饮食场合，从而对患者的健康进行解决。
射频指纹识别的机器学习
摘要在射频指纹识别中，根据其模拟缺陷来识别传输无线电信号的设备。尽管传统上通过构建模型和识别信号中的特征来执行识别，但最终的状态通常依赖于机器学习。在数据驱动的技术中，机器学习模型提取了信号的功能，并将它们进行相应的分类。神经网络（NN）是机器学习分类器中的一种流行选择。射频信号本质上是复杂的值，因此通常适当地将复杂的值得值的操作应用于它们。更准确地说，应适当的方法用于与真实和虚部相关的非圆形信号。同相正交（IQ）不平衡是一种信号障碍，可导致信号中的非圆形性。在本主论文中，分别在两个不同的神经网络的帮助下研究了射频指纹分类，分别使用了实用值或复杂的信号处理。使用智商效果的非圆形射频指纹数据模拟用于分类。检查了两个神经网络的性能的差异，以及它们在可训练参数的数量方面的稳健性，即NN的大小和训练数据的大小。基于结果，在对非圆形射频指纹信号进行分类时，复杂值的神经网络在分类时具有鲁棒性，因为当NN大小变化时，它们在分类准确性方面显示出较小的变化。另一方面，实值神经网络的分类精度高度取决于NN的大小。因此，建议使用复杂值的神经网络来分类非圆形射频指纹数据。
在脱氧电力系统甘发的风能储存权衡，A和Seshadri，AK和patil，B探索成本效益的风效
在脱碳的电力系统甘帕德里（Gangopadhyay），A和Seshadri，AK和Patil中， 探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。这将是昂贵的，并且需要大型风能项目超过正式评估潜力（受土地分配的约束），以实现99％的网格可靠性。完全脱碳的网格（在没有任何基本发电的情况下）具有6 gw的灵活发电，并允许每年30％的可再生能源削减，将导致网格可靠性约为93％。结果强调了对限制阈值，可再生能源潜力以及需求侧管理机会的全面检查，这些机会依赖客户愿意改变小时消费模式。
生物多样性数据支持有关人类传染病的研究：全球趋势，挑战和机遇
大量生物多样性数据的前所未有的生成始终促进广泛的学科，包括疾病生态学。新兴的传染病通常是由多宿主病原体引起的人畜共患病。因此，他们的理解可能需要访问与生态学有关的生物多样性数据和所涉及物种的发生。尽管如此，尽管有多项数据模拟计划，但生物多样性数据用于研究疾病动态的研究尚未完全利用。为了探索当前的贡献，趋势和确定局限性，我们表征了与人类健康有关的科学出版物中的生物多样性数据使用，并以全球生物多样性信息设施（GBIF）与从其他来源获取数据的研究相比对比。我们发现，研究主要从科学文献和其他没有汇总或Stan的来源获得数据。大多数研究探索了病原体，尤其是具有GBIF介导的数据的病原体物种，倾向于探索和重用多种物种的数据（> 2）。数据源根据所涉及物种的分类单元和流行病学作用而变化。生物多样性数据存储库主要用于与宿主，水库和矢量有关的物种，几乎不用用作病原体数据的来源，这通常是从与人类和动物健康相关的机构中获得的。虽然GBIF和不是GBIF介导的数据研究都探讨了相似的疾病和主题，但它们却呈现出纪律偏见和不同的分析方法。对新兴传染病的研究可能需要访问多种物种的地理和生态数据。一个健康挑战需要跨学科的合作和数据共享，这是由汇总的存储库和平台促进的。应承认，加强和促进生物多样性数据对了解无效疾病动态的贡献。
使用基于过程的模型
我们知道，尤其是在地中海的水果生产将需要适应气候变化，以确保基于果树的农业生态系统的可持续性。但是，缺乏关于这种变化对可持续性指标的长期影响的证据。为了填补这一空白，我们使用了质量的果树模型来分析苹果园在法国东南部提供的生态系统服务的影响。为此，对盛开的模型进行了参数，以根据气候数据模拟开花日期，并补充了树木中的氮过程模型和描述资源输入（灌溉，矿物质和有机体）的土壤模块的模型，土壤（水和硝基化）和氮化转化（nitrogen and Nitrogen and Nitrofiation-immobialization-immobialization（Mimmobialization）（分析）（分析），分析。这种类型的扩展可以模拟各种各样的生态系统服务，包括C固换，硝酸盐浸出和一氧化二氮排放。该模型与法国东南部苹果园的数据进行了比较。预测的每日均值和果实生长时间，成分和土壤含水量的变化与观察到的数据一致。然后，使用质疑来评估气候变化对苹果园提供的生态系统服务的潜在影响。为此，为三种对比的温室气体排放场景生成了从2020年到2100的天气变量，并在两个灌溉方案（无限制和限制使用水）下进行了模拟。模型输出表明，平均而言，可销售的苹果收益率将在2050年之前增加，然后随后减少。水果折射率指数是水果质量的指标，预计随着气候变化的强度而大大降低。生态系统服务，例如果园的C续集，随着气候变化的严重程度的降低，主要是由于土壤腐殖质的矿化较高，而N 2 O的排放量会随着较大的反硝化速率而增加。土壤水的利用率，生育能力，排水和浸出的预计将更多地取决于灌溉策略，而不是气候变化的严重程度。在质量上执行的新功能扩大了其预测能力，并允许在不同的气候条件下更好地了解水果果园中的生态系统服务。
使用合成对照组比较接受复杂基因组分析的晚期癌症患者的生存结果
摘要背景复杂基因组分析 (CGP) 已经改变了癌症治疗决策，但缺乏有力且可量化的证据来证明如何利用 CGP 改善患者预后。目的本研究使用基于登记的匹配对照人群评估了 CGP 在改善现实世界晚期癌症患者总生存期 (OS) 的队列水平临床效果。患者和方法两组晚期和难治性癌症患者连续入组以考虑早期试验入组。第一组（CGP 组）通过研究获得肿瘤分析；而随后的第二组没有进行分析。使用 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险模型比较了各组之间的总体生存期。分析了潜在的混杂因素，并使用基于倾向评分的稳定权重进行了调整。结果在 CGP 组中，25 名（17.6%）患者根据 CGP 结果接受了治疗，与结果未影响治疗的 CGP 患者相比，该亚组的生存率显著提高（未调整 HR = 0.44，（0.22–0.88），p = 0.02）。然而，当将整个 CGP 队列与无 CGP 队列进行比较时，没有明显的生存获益，CGP 的调整后中位 OS 为 13.5 个月（9.2–17.0），而无 CGP 的调整后中位 OS 为 11.0（9.2–17.4）（调整后的 HR = 0.92，（0.65–1.30），p = 0.63）。结论本研究利用真实世界数据模拟对照组并量化基因组检测的临床效果。接受 CGP 结果主导治疗的患者生存获益的大小不足以推动整个测试人群的总体生存率提高。将 CGP 转化为临床需要制定策略来确保更高比例的受检患者获得临床益处，从而实现 CGP 在晚期癌症人群中的价值主张。