XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System日益
估算可持续航空燃料原料的可用性以满足日益增长的欧盟需求
如果欧盟航空业要在不抑制交通增长或依赖行业外碳补偿的情况下实现其长期脱碳目标，那么改用可持续航空燃料 (SAF) 是实现行业内温室气体 (GHG) 减排的少数方法之一。尽管之前整个运输领域的欧盟燃料政策对刺激 SAF 行业的发展作用不大，但最近提出的 ReFuel EU 计划可以为引入和扩大生产超低碳燃料的先进 SAF 行业发出明确的政策信号。然而，政策制定者必须设定切合实际的 SAF 部署目标，使其与可用原料生产的燃料量相匹配。本研究评估了 2025 年至 2035 年欧盟支持 SAF 生产的资源基础，仅关注可持续可用原料的潜在产量。
增材制造在军队中日益流行
2019 年陆军政策还制定了如何使用 3D 打印以及减材制造（一种从实心材料块上雕刻物体的工艺）的总体指导方针。陆军还在伊利诺伊州的岩岛兵工厂设立了一个先进制造卓越中心。岩岛工厂是陆军开发最佳实践和推动全军实施 AM 的中心地点。据陆军坦克汽车和军备司令部 (TACOM) 指挥官 Darren Werner 准将介绍，该中心拥有 21 台能够打印聚合物、钛、钢和铝的 3D 打印机，并与陆军未来司令部、作战支援和作战服务支援及地面作战系统项目执行办公室密切合作。
Survivin 在干细胞和癌症中的重要性日益凸显
摘要 Survivin 是一种在正常细胞和癌细胞中差异表达的稀有蛋白质，它直接或间接参与肿瘤维持所需的多种途径。它几乎在所有癌症中都有表达，并且在癌症早期就被发现有表达。这些特性使 Survivin 成为癌症治疗的极具吸引力的靶点。即使这些特性有望成为肿瘤治疗靶点，但针对 Survivin 的临床试验取得的成功有限。直到最近才发现 Survivin 并没有被专门针对，这可能导致负面的临床结果。此外，研究重点现已从整体异质性肿瘤细胞群中的 Survivin 表达转移到癌症干细胞中的 Survivin 表达，因为这些细胞已被证明是肿瘤的主要驱动因素。因此，在这篇综述中，我们分析了正常细胞和癌细胞中 Survivin 的表达，特别关注其在癌症干细胞区室中的表达。我们讨论了参与调节 Survivin 的主要信号通路。我们探讨了各种抑制 survivin 的干预措施的当前发展状况。此外，我们还讨论了开发用于癌症治疗的强效和特异性 survivin 抑制剂所面临的挑战。最后，我们对一些有前景的未来抗癌治疗方法给出了见解。
美国国家航空航天局 (NASA) 小型卫星和立方体卫星的使用日益增多
多年来，NASA 的任务保障组织支持了许多大大小小的太空任务和计划。如今，该范围已经扩大，从旗舰任务（如搭载有毅力号探测器的火星 2020、欧罗巴快船和拟议中的欧罗巴着陆器）到小型卫星/立方体卫星（如风暴和热带系统时间实验——演示 (TEMPEST-D) 和火星立方体一号 (MarCO)）。塑料封装微电路 (PEM) 变得更具吸引力，因为尖端替代品无法作为太空级产品提供。PEM 通常比太空级产品中使用的陶瓷封装更小、更轻 [1]。随着太空对非密封和塑料封装微电路的需求和使用增加，未来任务的范围也扩大了。与 EEE 零件选择相关的这种不断变化的环境给 NASA 带来了新的挑战，NASA 一如既往地将每项任务的成功视为重中之重。
论文 SAS4476-2020 人工智能在情报领域的应用日益广泛
Smith, Brad “面部识别技术：公共监管和企业责任的必要性” 访问日期：2020 年 2 月 2 日 https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2018/07/13/facial-recognition-technology-the-need-for-public-regulation-and- corporate- responsibility/?ranMID=24542&ranEAID=je6NUbpObpQ&ranSiteID=je6NUbpObpQ- kig_5rwdCle73fiVClXDjg&epi=je6NUbpObpQ- kig_5rwdCle73fiVClXDjg&irgwc=1&OCID=AID681541_aff_7593_1243925&tduid=(ir_W8kV W1XEs3ns3NhV1m05%3ATJDUkjVTBXmPxzmUg0)(7593)(1243925)(je6NUbpObpQ- kig_5rwdCle73fiVClXDjg)()&irclickid=W8kVW1XEs3ns3NhV1m05%3ATJDUkjVTBXmPxzmUg 0
确保日益自动化的航天器安全的考虑因素...
AGL 地上 AI 人工智能 ALIAS 机组人员 驾驶舱自动化系统 AMDP 抽象马尔可夫决策过程 AN 人工神经元 ANN 人工神经网络 ARIAS 日益自主系统的保证推理 ARL 保证强化学习 ASRS 航空安全报告系统 AT 航空运输 ATC 空中交通管制 ATIS 机场塔台信息服务 BRGA 商务、区域和通用航空 CAE 索赔-论据-证据 COTS 商用现货 CRM 机组资源管理 CTM 机组任务管理 CWA 认知工作分析 DAL 设计保证级别 DARPA 国防高级研究计划局 EA 企业架构师 EFB 电子飞行包 EGPWS 增强型近地警告系统 FAA 联邦航空管理局 FHA 功能危害分析 FL 飞行高度 FMEA 故障模式及影响分析 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 FPM 飞行路径管理 FTA故障树分析 GPWS 近地警告系统 GSN 目标结构符号 HITL 人机交互 IA 高度自主 IAS 智能自动驾驶系统
确保日益自动化的系统安全性的考虑因素
2 IA 系统安全保障面临的挑战 4 2.1 自主系统中的潜在故障和安全问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.4 未来 IA 系统传统保证方法的不足之处 ................................................................................................................. 15
确保日益自动化的系统安全性的考虑因素
2 IA 系统安全保障面临的挑战 4 2.1 自主系统中的潜在故障和安全问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.4 未来 IA 系统传统保证方法的不足之处 ................................................................................................................. 15
确保日益自动化的系统安全性的考虑因素
2 IA 系统安全保障面临的挑战 4 2.1 自主系统中的潜在故障和安全问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.4 未来 IA 系统传统保证方法的不足之处 ................................................................................................................. 15