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探索定量指数以使用测量系统分析验证的精确性钢琴音色
先前的研究提供了有价值的见解，以探索不同的方式来表征音乐音色，无论是定性或定量的，如下一节所述。然而，问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色，并在某种乐器（例如钢琴）中存在微妙的差异。因此，当前的研究旨在探索和发现定量指数，以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证，以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意，钢琴表演技术除其他因素外，还会影响钢琴产生的声音的音色（Bernays and Traube，2013，2014）。但是，这些因素不超出本研究的范围，因为如果没有足够精确的音色测量系统，音色的语义关联会遭受重大的解释变化（Reymore等，2023），并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动（和未确定）目标。一旦确定了精确的音色指数，它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
实验室研究中的性别语境主义：提高性别相关变量研究的严谨性和精确性
要理解健康和疾病中与性别相关的差异，需要采用严谨而精确的方法来揭示潜在机制。第一步是认识到性别本身并不是一个因果机制；相反，它是一个分类系统，包含一组类别，通常根据一系列不同的特征进行分配。为了实现精确性，必须超越性别作为一种分类系统，使用具体且可衡量的性别相关变量。这些性别相关变量是否重要以及如何重要——以及它们会导致哪些差异模式——将因具体情况而异。其次，当研究人员将这些与性别相关的变量纳入研究设计时，需要采用严谨的分析方法来得出有力支持的结论。第三，对性别相关差异的解释和报告需要谨慎，以确保基础研究和临床前研究能够促进所有人的健康公平。
精确性和目的性：利比亚内战中的空中力量
2011 年 3 月 19 日至 10 月 31 日，美国和北大西洋公约组织 (NATO) 盟国及伙伴国联军在利比亚发动了一场引人注目的空战。奥德赛黎明行动和统一保护者行动旨在根据联合国授权保护利比亚平民，并与该国新反对派运动联合，最终击败并推翻了穆阿迈尔·卡扎菲上校的独裁政权。在这次行动中，联军没有人员伤亡，而且花费相对较少，仅为数十亿美元，现在被视为未来美国和北约远征行动的典范。本报告由美国和国际专家团队撰写，研究了空中战役的起源、规划、执行和结果，目的是从中吸取教训，帮助美国空军及其盟友和合作伙伴为未来的行动做好准备，在这些行动中，这种空中干预战略可能是一种有前途的政策选择。本文报告的研究由空军副参谋长菲利普·M·布里德洛夫将军赞助，并在兰德公司空军项目战略与条令计划范围内进行。
考虑不精确性的复杂系统高效可靠性分析
本文研究了考虑不精确性的复杂系统的可靠性。通过结合来自不同领域（即结构可靠性和系统可靠性）的两种方法，我们得到了一种新方法。生存特征、模糊概率理论和两种版本的非侵入随机模拟 (NISS) 方法的概念经过调整和合并，提供了一种有效的方法来量化考虑整个不确定性谱的复杂系统的可靠性。新方法结合了其两个原始组件的优势特征：1. 由于生存特征的分离特性，计算工作量显著减少，即一旦计算出系统结构，就可以测试概率部分的任何可能特征，而无需重新计算结构；2. 由于采用了改进的 NISS 方法，样本量显著减少，只需要进行一次随机模拟，避免了传统上采用的双循环模拟。除了理论方面的融合之外，该方法还用于分析轴流压缩机和任意复杂系统的功能模型，提供准确的结果并展示出效率和广泛的适用性。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期