在这些战俘中,许多人撰写并出版了有关他们被俘经历和之后生活经历的作品。AGI 的发展提供了一种新途径来汇编他们发表的经历,以确定军人可以通过生存和复原力教学方法使用的教学目标。在这里,生存被定义为“继续生活或存在的状态或事实,特别是在困难的条件下”,而复原力被定义为“成功适应困难或具有挑战性的生活经历的过程和结果,特别是通过心理、情感和行为灵活性以及对外部和内部需求的调整。” 6 就本研究而言,生存被认为是事件期间持续的过程,而复原力是事件期间和事件后都可能发生的过程。这些
现在是重塑的时刻了。未来几年,企业将掌握各种强大的技术,为释放人类的更大潜力、生产力和创造力开辟新途径:可以代表我们行事的自主代理、可以改变我们与信息和软件关系方式的智能界面、结合数字世界和物理世界的空间技术,或者可以让我们瞬间从办公桌转移到工厂或山峰的空间技术,甚至是脑机接口这样的技术,这些技术直到最近还看起来像是科幻小说,但企业已经在为其找到用例。领先和开拓性的公司已经开始迈向新价值和能力时代的征程。他们的策略有一个共同点:技术的人性化。
AM 可以制造复杂的金属材料组件,并且已在工业中成功实施,但是,在单个组件中打印多种材料的潜力尚未得到充分开发。虽然这为设计高效的功能或结构组件提供了新途径,但它面临着许多挑战,包括可用材料、可用硬件(打印机/粉末进料器/重涂机)的限制以及打印过程中的材料兼容性。实现高质量打印的关键是了解要打印的材料的具体特性和局限性,以及它们在沉积过程中如何相互作用;然而,这很复杂,使得传统的反复试验成为一种成本高昂且效率低下的多材料增材制造(AM 或 3D 打印)方法。
“DINFOS 必须完成中级和高级培训计划的更新,同时寻求新途径为舰队和战场提供培训和专业发展,同时满足对服务入门级培训日益增长的需求。为了创造最有效的培训,我们必须找到驻地、在线和混合培训模式的适当平衡,选择世界一流的合作伙伴和学术界和私营行业的外部专家,利用培训交付的最佳实践,并在预算范围内完成这些工作。我们的当务之急仍然是培养能够在现代信息环境中自信运作的世界级传播者,通过真实、可信和令人信服的信息推进美国的国家利益。”
建筑材料,尤其是用于大型基础设施项目的建筑材料,需要精确的机械性能。传统上,确定这些性能需要大量且耗时的实验测试。机器学习 (ML) 的出现为有效预测这些性能提供了一条新途径。Babatunde Abiodun Salami 等人 (2022)[1] 利用 232 个实验结果应用 ML 模型(例如人工神经网络 (ANN)、基因表达编程 (GEP) 和梯度提升树 (GBT))来预测轻质泡沫混凝土的抗压强度。他们发现 GEP 模型在预测泡沫混凝土的抗压强度方面优于其他模型,并且开发的模型可用于优化混合物设计,从而加速开发过程。
精确控制系统参数和广泛的优化在实现量子信息技术方面发挥着至关重要的作用。另一个挑战是,当针对实际可制造系统时,组件制造差异的存在需要对每个系统进行单独优化。为了应对这一挑战,我们开发了一个基于深度强化学习 (RL) 的通用优化框架。通过将我们的方法应用于基于光注入锁定 (OIL) 的现实世界量子发射器,我们证明了我们的 RL 代理可以自主识别最佳操作区域,并将其知识推广到相同类型的新量子发射器。这项工作为使用现代 RL 算法有效优化复杂系统提供了一条新途径。
洛杉矶水电局认识到强大而多元化的劳动力队伍对于继续建设更强大的洛杉矶的重要性。作为就业创造者和雇主,洛杉矶水电局拥有超过 11,000 名劳动力,并通过提供稳定、高薪的公务员职位来促进该地区的经济发展。例如,我们与国际电气工人兄弟会 (IBEW) 地方 18 合作开展公用事业预备技能培训计划。自 2011 年以来,该计划已为 400 名新员工提供了全职培训和永久职位。2024 年,洛杉矶水电局和 IBEW 将启动公用事业工人和办公室培训生计划,开辟通往入门级职位的新途径,从而在洛杉矶市获得回报丰厚的职业生涯。
挑选空军领导人非常重要,因为新作战方式的发展取决于高层领导的支持。追求强化既得利益的举措,而不是采用颠覆性的新武器和新理论,这是人类的天性。鉴于这种趋势,军事创新领域的著名学者斯蒂芬·罗森 (Stephen Rosen) 观察到,军事组织很少会在不开辟晋升到高级军衔的新途径的情况下采用新的作战方式。事实上,罗森说,军队内部的创新通常“只与年轻军官晋升的速度一样快”。 1 改革的倡导者找到保护者和赞助人,进行理论实验,并慢慢爬上晋升阶梯,与竞争对手争夺对军队方向的控制权。
人类诱导性多能干细胞 (iPSC) 在再生医学和疾病建模方面具有巨大的意义和潜力。这些细胞来源于成人体细胞,如皮肤或血细胞,可以重新编程以恢复到多能状态,从而使它们能够分化成人体中的任何细胞类型 ( Mahajani 等人,2019 年)。研究人员可以将 CRISPR 基因编辑技术与患者来源的 iPSC 结合使用,以研究各种遗传疾病的潜在机制,从而开发个性化治疗方法。随着全球实验室不断改进生成、模式化和利用 iPSC 的技术,它们对医学和生物技术的影响将呈指数级增长,为解决众多健康挑战提供新途径。