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卢卡·罗萨法科
• 助理教授（08/B2 结构力学部门非终身研究员初级职位）。研究活动侧重于材料和结构机械行为的建模。参考现有结构，研究对象是基于分布式传感器网络的监控技术，同时利用人工智能方法（神经网络）的最新进展。参考创新材料，研究活动侧重于开发新的数值技术进行设计优化，例如遗传算法和强化学习。从微观到宏观尺度的实验表征和模型验证的创新实验策略完善了活动范围。 • 米兰理工大学博士后研究员。资助：“用于 MEMS 中机械能转换和存储的超材料和超结构”，由米兰理工大学民用和环境工程部颁发，资助编号 198010，日期 2021 年 11 月 17 日，索引号10600。该资助由米兰理工大学和 ST Microelectronics 的 STEAM（先进材料传感器系统）联合研究中心资助。主要课题：强化学习在 MEMS 规模能量收集用分级超材料设计中的应用（2022 年至今）。• 结构和计算力学课程助教。硕士论文联合导师（2018 年至今）。• 与 Eurosilos Sirp srl 合作。主要课题：玻璃增强聚酯外壳的结构设计。研发合同：“GRP 筒仓的分析和优化”。合同负责人：R. Ardito 教授（2023 年）。• 与 Socotec 监测（法国）合作。主要课题：使用实验记录校准烟囱的结构模型的开发（2022 年）。• 米兰理工大学结构、地震和岩土工程博士候选人。主要主题：结合物理和基于数据的方法开发结构健康监测计算方法（2018-2022）。 • 在 Studio di Ingegneria Amigoni、Calolziocorte (LC) 实习。主要主题：监测列奥纳多达芬奇的《最后的晚餐》的结构稳定性，米兰圣玛利亚感恩教堂（2018 年）。海外经历：
社论：生物医学信号分析中的机器学习和深度学习
基于脑部计算机接口（BCI）和神经活动中的次生或第三级副产物产生的脑机制接口（BCI）和医学图像，在临床诊断，患者监测和生物医学研究中广泛使用。因此，如何进行有效检测，分析和研究生物医学信号对人类研究生命现象和医学科学的重要性非常重要。最近，机器学习技术，尤其是深度学习，具有明显的先进的生物医学信号分析。遵循这一行，本研究主题中所考虑的文章表明，这种知识领域正在迅速扩展，并且在过去几年中取得了巨大的进步。在生物医学信号分析中使用先进的深度学习方法和机器学习方面仍然存在各种尚未解决的问题，例如，弱的概括，遥不可及的性能，有限的数据集和数据筒仓。在本研究主题中，我们有一个为脑电图或医学图像使用多模式深度学习模型的示例，但是这些多模式作品的可行性依赖于原始数据集。此外，在脑电图或医学图像处理中研究了转移学习框架和对抗性学习的潜力。依靠其在大规模数据，机器学习和深度学习模型的强大拟合能力上，通常用于分析诸如脑电图和医学图像之类的生物医学信号，这些信号在p300-BCI，运动图像和医学图像处理中表现出了优势，但是在小型数据集中，它们在p300-BCI中的广泛性能力仍然有限。。他们发现多模式双级刺激研究工作致力于研究适当的机器学习和生物医学信号分析的深度学习解决方案，以及模型的解释性，因此至关重要。在本社论中，我们总结了使用鸡蛋或医学图像分析中深度学习的七个贡献文章中每一个中详细介绍的主要发现和观点。已经讨论了机器学习方法在解码卵信号中的优势，并提出了基于支持向量机的稀疏空间解码方法，由Hou等人提出。
鱼溪和 Yampa Wells 处理厂改进项目 - 第 2B 阶段 - 完工 Yampa Wells 在关闭期间作为唯一水源 STEAMBOA
鱼溪和扬帕井处理厂改进项目 - 第 2B 阶段 - 完工 扬帕井在关闭期间作为唯一水源 科罗拉多州斯廷博特斯普林斯 - 2025 年 1 月 22 日 - 鱼溪处理厂第 2B 阶段改进工程完成后，水又自由流动了，该处理厂于 2024 年 12 月中旬恢复服务。扬帕井设施将在 1 月 31 日前完成改进，并将在夏季灌溉季节开始前恢复运营。“我要感谢居民在关闭期间为减少用水和安装这些关键改进措施所做的努力，”Mount Werner Water 总经理 Frank Alfone 说。“这些改进措施进一步保护了工厂和社区的水源，以防鱼溪排水系统发生野火或工厂发生其他重大灾难性事件。”作为第 2B 阶段的一部分，鱼溪处理厂关闭了三个月（9 月 16 日至 12 月 16 日）。该项目包括在两个地点实施新的化学进料系统和水质监测设备，以符合科罗拉多州公共卫生与环境部批准的最佳腐蚀控制处理 (OCCT)。Fish Creek 的 OCCT 包括添加熟石灰和二氧化碳 (CO2) 以增加碱度和溶解无机碳 (DIC)，以及正磷酸盐 (磷酸) 作为腐蚀抑制剂。Yampa Wells 的 OCCT 包括添加苛性钠以调节 pH 值和正磷酸盐 (磷酸) 作为腐蚀抑制剂。此外，Fish Creek 处理厂还增加了大型设备，安装了一台新的备用发电机，能够为所有当前和未来的系统负载供电。现有的旧发电机同时被拆除。一个新的 CO2 罐和石灰筒仓储存容器完善了硬件添加。同年，Yampa Wells 第二次被要求在项目期间作为城市和地区饮用水需求的唯一水源。 Yampa 水井运行高效，进一步增强了人们在紧急情况下长期使用它们的信心。“去年，社区在 2B 阶段努力节约用水，使项目更加顺利，”该市配送和收集经理 Michelle Carr 说道。“众所周知，水在我们地区是一种极其宝贵的商品，无论是否停水，我们每天尽一切努力节约用水都将对我们未来大有裨益。”
空间安全的新黎明
Jordan J. Plotnek和南澳大利亚州的Jill Slay University，澳大利亚阿德莱德，Jordan.plotnek@mymail.unisa.unisa.edu.au jill.slay.slay@unisa.edu.au摘要：太空基础设施为许多重要行业提供了重要的服务，包括许多重要行业，包括；国防，运输，能源，公用事业，紧急服务，银行，环境，学术界等。 这些服务范围从全球通信到遥感和地理位置，毫无疑问，许多新应用程序都在范围内，包括进一步探索甚至人类和解的计划。 因此，必须保护太空技术免受不必要的干扰至关重要 - 这项任务在一天变得越来越具有挑战性。 增加了已经复杂的空间安全环境，我们正在体验第二个太空竞赛的开端，该竞赛正在看到包含各种新技术的太空系统的快速部署，例如物联网（Iot）（IoT）和高级船上处理。 随后将新漏洞引入已经老化和脆弱的卫星生态系统，从而增加了潜在的灾难性安全事件的风险。 尽管在政治，法律和国际关系文献中良好地定义了太空安全的工程，科学和技术方面，目前是研究和脱节的，导致研究和不一致的术语不一致。 本文通过工程学的角度研究了空间安全性，从概念上将现有的空间和安全文献绑在一起，以详细介绍空间威胁格局并确定研究差距和机会。Jordan J. Plotnek和南澳大利亚州的Jill Slay University，澳大利亚阿德莱德，Jordan.plotnek@mymail.unisa.unisa.edu.au jill.slay.slay@unisa.edu.au摘要：太空基础设施为许多重要行业提供了重要的服务，包括许多重要行业，包括；国防，运输，能源，公用事业，紧急服务，银行，环境，学术界等。这些服务范围从全球通信到遥感和地理位置，毫无疑问，许多新应用程序都在范围内，包括进一步探索甚至人类和解的计划。因此，必须保护太空技术免受不必要的干扰至关重要 - 这项任务在一天变得越来越具有挑战性。增加了已经复杂的空间安全环境，我们正在体验第二个太空竞赛的开端，该竞赛正在看到包含各种新技术的太空系统的快速部署，例如物联网（Iot）（IoT）和高级船上处理。随后将新漏洞引入已经老化和脆弱的卫星生态系统，从而增加了潜在的灾难性安全事件的风险。尽管在政治，法律和国际关系文献中良好地定义了太空安全的工程，科学和技术方面，目前是研究和脱节的，导致研究和不一致的术语不一致。本文通过工程学的角度研究了空间安全性，从概念上将现有的空间和安全文献绑在一起，以详细介绍空间威胁格局并确定研究差距和机会。此外，本文确定了对空间系统安全性的更广泛认识的必要性，以分解学科筒仓，增强协作并统一定义，分类法和研究目标。关键字：关键基础设施，网络威胁，弹性，卫星，太空安全性，太空武器
实施ETL数据的机器学习...
2 IEEE成员|麦克尼州立大学，德克萨斯州，美国kumarvuppala.shiva@gmail.com摘要ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。 传统的ETL过程缺乏所需的功能和敏捷性，并且缺乏应对数据生态系统的动态和不断发展的性质。 传统的ETL系统对数据管理过程提出了无数的挑战，例如处理高容量，高速数据，模式映射和保留数据质量的效率低下。 当前研究的目的是通过强调ML在改善数据转换和异常检测中的作用来实施机器学习（ML），以探索在ETL管道中整合ML的方法，并通过实用和理论镜头分析ML在ETL管道中的影响。 从Kaggle下载了由284,807行和31列组成的信用卡欺诈数据集。 该数据集最重要的问题是巨大的类失衡。 使用一种现代方法称为合成少数群体过采样技术（SMOTE）。 隔离森林（如果）用于检测数据集中的异常。 调查结果表明，在ETL管道中实施ML可以解决特征量表差异的问题，从而提高了模型的平衡和准确性。 该项目突出了现代机器学习驱动的ETL转换和异常检测过程的好处，而不是传统工作流程。 索引术语ETL管道，机器学习，数据转换，异常检测，SMOTE和隔离林。 I.2 IEEE成员|麦克尼州立大学，德克萨斯州，美国kumarvuppala.shiva@gmail.com摘要ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。传统的ETL过程缺乏所需的功能和敏捷性，并且缺乏应对数据生态系统的动态和不断发展的性质。传统的ETL系统对数据管理过程提出了无数的挑战，例如处理高容量，高速数据，模式映射和保留数据质量的效率低下。当前研究的目的是通过强调ML在改善数据转换和异常检测中的作用来实施机器学习（ML），以探索在ETL管道中整合ML的方法，并通过实用和理论镜头分析ML在ETL管道中的影响。从Kaggle下载了由284,807行和31列组成的信用卡欺诈数据集。该数据集最重要的问题是巨大的类失衡。使用一种现代方法称为合成少数群体过采样技术（SMOTE）。隔离森林（如果）用于检测数据集中的异常。调查结果表明，在ETL管道中实施ML可以解决特征量表差异的问题，从而提高了模型的平衡和准确性。该项目突出了现代机器学习驱动的ETL转换和异常检测过程的好处，而不是传统工作流程。索引术语ETL管道，机器学习，数据转换，异常检测，SMOTE和隔离林。I.简介A.背景ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。它与从多个数据源中提取数据，将其转换为一致且可用的格式，并将其加载到适当的目标系统中[1]。通过将数据从多个数据源合并为适当的格式以进行分析，ETL的有效实施ETL的有效实施增强了组织提高数据的相关性和完整性的能力。etl可以使最初存在于筒仓中并分散成各种系统和格式的数据的合并，清洁和转换，使其不仅可以访问，而且对决策也有用。ETL过程在决策和数据管理过程中的贡献取决于执行三个步骤的有效性。第一步，提取，与组织内部或外部的多个来源的数据相关[2]。虽然大多数数据都是从操作应用程序获得的，但包含来自外部来源的数据增强了