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EASA CS-25 通用验证项目列表 2017 年 1 月更新
在电传操纵飞机上，飞行控制是根据复杂的控制法则和逻辑实施的。通常在传统飞机上进行的操纵品质认证测试，以证明符合 CS 25 SUBPART B – FLIGHT，但这些测试不足以涵盖在服务中可能遇到的所有可预见情况下的飞行控制法则行为。为了标准化操纵品质测试，EASA 认为，需要在认证文件中明确提出和正式化符合 CS 25.143、25.1301 和 25.1309 中关于飞行控制法则特性的方法，以确保并记录对控制法则、逻辑和特性的充分覆盖和测试。因此，您可能需要请求解释性材料来提高合规性演示的正式化水平。关于失衡特性，数字飞行控制系统不允许飞机处于 CS 25.255(a) 所要求的失衡状态，因此无法证明直接合规性。但是，CS.25.255 的其他要求仍然适用。EASA 可能要求申请人详细说明如何遵守所有适用的 CS 25.255 要求，并提供 DFCS 设计和操作的详细说明，以支持预期的合规性证明。申请人还应详细说明在正常和超速区域进行任何飞行测试的提案。定义配备电子飞行控制系统的飞机的（俯仰、偏航、滚转）设计机动要求，其中控制面的运动与驾驶舱控制装置的运动没有直接关系。这可能基于 CS-25 Am 中采用的相关监管材料。13.存在与带有电子飞行控制/电传操纵系统的飞机相关的认证问题。该主题还涵盖飞行员控制（例如侧杆控制器、方向舵踏板）和操作测试合规性、电子飞行控制系统故障、控制信号完整性、控制面位置感知、控制权限限制、共模故障和错误考虑、飞行控制法则验证和模式通告。可能需要 CRI（包括特殊条件）。
教学大纲 市场营销 568 第 C/D 节：定价策略和......
课程会议：时间：每周三下午 3:30-5:20 房间：PCAR 295 教授：Shirsho Biswas 办公室：PCAR 462 电子邮件：shirsho@uw.edu 助教：Erfan Loghmani，电子邮件：loghmani@uw.edu 课程描述：定价是任何企业的关键决策。对于许多公司来说，优化价格是最重要的战略目标之一，也可能是主要的战略挑战之一。随着丰富的营销数据和分析工具的出现，定价优化已成为公司竞争战略中更为关键的一部分。公司通常面临的一些关键问题是：我们如何制定定价策略？应该使用哪些数据和方法来制定定价决策？在实践中，大多数公司使用临时的经验法则，而这些法则往往无法产生接近最优的定价建议。这些经验法则的简单性是以牺牲盈利能力为代价的。大多数规则都无法将定价与消费者的感知价值及其潜在的支付意愿相一致。许多公司还在组织内部分配定价责任方面遇到困难，这加剧了使用简单的经验法则无法做出有效定价决策的情况。本课程将营销分析框架、营销策略和微观经济理论以及数据相结合，以制定可行的定价策略。学生将学习如何协调定价决策与其他营销价值主张。本课程开发了许多定价结构及其微观经济基础。学生将学习每种定价结构的基础理论以及实施的实际考虑因素。本课程结合案例和作业，教学生如何设计和执行定价策略。学生将被期望使用不同形式的数据和相应的
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
第一年 B TECH 课程结构 2024- ...
用数值方法求解方程。• CO5：应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲：矩阵代数：基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组：一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量：基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间：向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用：一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解：参数曲线的追踪：摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值：有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分：梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解：泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书：
智能系统的理论和技术方面
人工智能的概念起源于古希腊哲学家的著作，并在其中得到体现。亚里士多德定义了不可辩驳的推理法则：矛盾律（禁止律）、排除第三律。矛盾律听起来是这样的：“不可能同时存在和不存在”，或者“不可能正确地同时肯定和否定某事”。亚里士多德制定了决定理性思维部分的法则，并开发了一种非形式化的三段论系统来测试推理的正确性。该系统使得在最初存在的先决条件存在的情况下，机械地得出合乎逻辑的结论成为可能[1]。在21世纪，智能系统正积极地动态地进入人们的生活。智能系统应用于人们生活的各个领域，同时显著地改变了人们的生活条件。人们不可能想象一个人脱离技术领域，而技术领域的决定性因素是人类活动和世界
驱动小分子与 RNA 结合的物理化学原理
使用 RNA 靶向小分子治疗疾病的可能性正在成为药物发现和开发的下一个前沿。与蛋白质靶向小分子相比，与 RNA 结合的小分子的化学特性仍然相对不太清楚。为了填补这一空白，我们生成了前所未有的大量 RNA 小分子结合数据，并利用这些数据得出可用于定义富含 RNA 结合剂的化学空间区域的物理化学经验法则 - 小分子靶向 RNA (STaR) 经验法则。这些规则已应用于公开的 RNA 小分子数据集，并被发现具有很大的可推广性。此外，许多获得专利的 RNA 靶向化合物和 FDA 批准的化合物也通过了这些规则，以及包括 Risdiplam 在内的关键 RNA 结合批准药物案例研究。我们预计这项工作将大大加速对 RNA 靶向化学空间的探索，以释放 RNA 作为小分子药物靶点的潜力。
chatgpt和消费者：福利，陷阱和未来的研究议程
Duan，Y.，Dwivedi，R.，Edwards，Eirug，A.人工智能（AI）：多重性 - 复活，实践和政策的新兴挑战，机遇和议程。国际管理法则，57，101994。Edwards，C.，Edwards，A.，A.，B.，Lin，X。，＆Massey，N。（2019年）。 评估Edwards，C.，Edwards，A.，A.，B.，Lin，X。，＆Massey，N。（2019年）。评估
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄三国竞争的升级，“大国竞争”时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的关键在于日本在防务上的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，日本的防务开支在2000年也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比在2000年接近1：1，到2020年则扩大到1：4.1。军事战略中所谓的“3：1法则”是指进攻方需要比防守方多3倍的兵力。在包括钓鱼岛在内的日本周边地区，中国不断加强单方面改变现状的企图，扩大军事活动，并不断加强军事活动。如果简单地将这一法则应用于日本和中国，日本的国防开支至少是中国的三分之一。考虑到目前日中比例和未来中国国防开支的增长，日本的国防开支可能会达到