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World File Search System系统分析
系统分析和研究小组通讯 - 2024 年 4 月
欢迎来自北约国家和 STO 增强机会合作伙伴（澳大利亚、日本）的专家通过 https://scienceconnect.sto.nato.int/tap/signup 进行注册。团队成员必须是主题专家，积极参与特定研究，并且必须确保他们有时间和资源来履行职责。3.最近的 SAS 出版物。 SAS-140 预先发布了其报告“定向能武器概念和使用”。该团队旨在为未来定向能武器 (DEW) 使用概念 (CONEMP) 提供分析和操作输入，涵盖所有防线发展 (DLOD)。北约国家将新的军事能力引入作战服务是一个复杂的过程，面临重大挑战。对于任何军事能力而言，从科学技术（概念生成）到采购（概念实施）的过渡都是众所周知的难以跨越的——所谓的“死亡之谷”往往会造成重大延误，甚至导致能力永远无法投入使用。为了解决这个问题，SAS-140 研究的重点不是加强定向能武器引进活动（我们做得对吗？），而是仔细审查定向能武器引进的过程（我们做得对吗？）。该出版物可在 STO 网站上 [ 此处 ] 获得。由于其分类，该报告仅供来自北约国家和 STO 增强机会合作伙伴（澳大利亚、日本）的 STO 帐户持有人使用。 SAS-156 预先发布了其报告“制定评估跨国互操作性的标准方法”。该团队旨在推动北约制定互操作性数据定义、收集和管理标准，这将使军事规划人员能够更好地了解和讨论其与盟友和合作伙伴的互操作性状况。此外，这些评估可以为追求自身互操作性目标的各个国家的资源决策提供参考。关于创建北约互操作性信息标准，该小组已确定了问题和答案的特定数据元素，这些数据元素可以以标准化文件格式与适当的元数据一起存储。这将消除对任何特定工具或系统的依赖，允许各国和组织根据自己的需求和利益进行开发。这还将大大简化跨空间和时间进行互操作性比较的能力。该出版物可在 STO 网站上 [ 此处 ] 获得。该报告确定了进一步的利益共同体，并为北约标准化机构的讨论提供了起点。由于其分类，该报告仅供来自北约国家和 STO 增强机会合作伙伴（澳大利亚、日本）和新西兰的 STO 帐户持有人使用。 SAS-170 发布了其报告“针对 COVID-19 世界的分布式战争游戏：分布式战争游戏最佳实践指南”。从 2019 年 3 月开始，COVID-19 大流行导致北约联盟成员国之间的战争游戏方式发生了转变。物理距离要求意味着战争游戏现在必须从正常的面对面或“面对面”常态适应为参与者分布并从任何位置参与的模式，只要使用互联网连接和适当的软件工具。SAS-170 团队撰写了最佳实践，并指出了游戏设计师必须考虑的权衡，因此指南还包含有关各种元素的优点和缺点的信息。本指南旨在作为实用参考，因此不会试图深入探讨任何主题的细节，也并非旨在作为战争游戏初学者的教材。但是，它确实包含一个关于战争游戏为何有价值的部分，因为这为后续部分奠定了基础，这些部分为设计提供了实用指导，然后是最佳实践本身。该出版物可在 STO 网站上找到 [ 此处 ]。由于其分类，附录 A-1“HQ SACT 和 SAS-151 战争游戏/研讨会”和附录 A-2“WISE AEGIS 战争游戏最终报告”仅供来自北约国家和 STO 增强机会合作伙伴（AUS、JPN）和 GEO 的 STO 帐户持有人使用。 由北约总部盟军最高司令部转型 (HQ SACT) 和北约科学技术组织 (STO) 共同组织的第 17 届北约运筹学与分析 (OR&A) 会议 2023 年计划委员会发布了其会议论文集。2023 年活动包括近
Python用于电力系统分析（PYPSA）-Tom Brown
关于未来（可再生能源v核V化石碳固存，公众接受（核，电线，风），快速移动成本（2005年的报告预计2050年2050年E 5500/kWP的太阳能电池板成本），今天是E 500/KWP））
针对 SARS-CoV-2 主蛋白酶的药物耐药潜力的系统分析
针对 SARS-CoV-2 主要蛋白酶 (M pro ) 的药物是已进入临床使用的有效治疗方法。这些药物的大规模使用将对耐药突变的进化施加选择压力。为了了解 M pro 的耐药潜力，我们对可能导致酵母筛选对尼玛瑞韦 (包含在药物 Paxlovid 中) 和目前处于 III 期试验的恩西瑞韦 (Xocova) 产生耐药性的氨基酸变化进行了全面调查。最近在尼玛瑞韦的多项病毒传代研究中报告的最具影响力的耐药突变 (E166V) 对尼玛瑞韦显示出最高的耐药性评分，而 P168R 对恩西瑞韦显示出最高的耐药性评分。使用系统方法评估潜在的耐药性，我们发现了 142 种尼玛瑞韦耐药突变和 177 种恩西瑞韦耐药突变。在这些突变中，有 99 种对两种抑制剂都产生了明显的耐药性，这表明很有可能出现交叉耐药性。许多表现出抑制剂特异性耐药性的突变与每种抑制剂突出底物包膜的不同方式一致。此外，具有强耐药性评分的突变往往功能减弱。我们的结果表明，尼玛瑞韦或恩西特瑞韦的强大压力将选择多种不同的耐药谱系，这些谱系将包括削弱与药物相互作用同时降低酶功能的原发性耐药突变和增加酶活性的继发性突变。全面识别耐药突变使得能够设计出具有降低耐药性潜力的抑制剂，并有助于监测循环病毒群中的耐药性。
非编码变体功能注释的系统分析和资源
摘要：识别个体基因组中的遗传变异如今已成为人类遗传研究和诊断中的常规程序。然而，对于许多变异，尤其是非编码区域的变异，没有足够的证据来确定其致病作用。此外，候选变异的数量之多使得在单个检测中进行测试几乎是不可能的。虽然可扩展的方法正在开发中，但方法和资源的选择以及将给定框架应用于特定疾病或特征仍然是主要挑战。这限制了全基因组关联研究和基因组测序结果的转化。在这里，我们讨论了可用于非编码变异功能注释的计算和实验方法。
ADAS/AV 生态系统分析：自动驾驶汽车的构建模块
尽管已尽一切努力确保所提供信息的质量和准确性，但 Vision Systems Intelligence LLC (VSI) 及其员工、代理或代表对信息的准确性或完整性不承担任何责任，并且在法律允许的范围内，对任何错误或遗漏或因依赖本文所含信息或声明而产生的任何损失、损害或费用不承担任何责任。VSI 对本文件中任何信息的准确性、完整性或及时性不作任何明示或暗示的保证，并且不以任何方式对任何接收者因任何不准确或遗漏而承担任何责任。
美国陆军 T-11 先进战术降落伞系统分析及潜在发展方向
三.文献综述 ................................................................................................33 A.介绍 ................................................................................................33 B.伤害研究 ................................................................................................33 C. T-11 ATPS 问题/关注 ......................................................................34 1.T-11 备用降落伞意外启动 ......................................................38 2.减少角通风口交叉倒置 .............................................................39 3.减少角通风口缠绕 .............................................................40 4.降低主曲线销的灵敏度 .............................................................41 5.减小降落伞尺寸和重量 .............................................................42 6.提高对降落伞完整或部分故障 ................................................................................................43 7.缩短降落伞展开顺序 ..............................................................44 8.降低降落伞打包程序的复杂性 ................................................44 D. 总结 ............................................................................................................45
人工智能在管理项目流程和目标中的应用：系统分析
他们的日常生活以及企业如何制造商品和提供服务（Makridakis，2017 年）。人工智能可以改变每个行业和学科（Canhoto & Clear，2020 年），包括项目管理 (PM)（Ong & Uddin，2020 年）。本文将人工智能作为一个总称，指任何能够执行人类智能特征任务的计算机程序。从 SIRI 到自动驾驶汽车，人工智能变得越来越复杂。人工智能技术，如机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和自然语言处理 (NLP)，现在可以更快地识别模式，减少人工指导（最终可能不需要指导）。他们可以使用新的非结构化数据源（包括图像、声音、视频、文本和地图数据）做出更准确的数据驱动决策并解决业务问题。人工智能应用程序已经迅速开发和部署。它们现在出现在金融、营销和销售、人力资源、客户服务等业务职能中，以及银行、制造业和零售业等各个行业的运营中（Halper，2017 年）。它们展现出巨大的潜力，为提高效率和生产力创造了绝佳的机会（Makridakis，2017；Schoper 等，2018）。项目是创造独特产品、服务或成果的临时努力（项目管理协会，2017）。它们是当代组织的基石。大多数项目都是复杂且多方面的，需要精心管理。项目管理是将知识、技能、工具和技术应用于项目活动以满足项目要求（项目管理协会，2017）。 PM 涉及各种人员（例如，PM 经理、团队成员和外部利益相关者）、不同的流程（例如，启动、规划和执行）、众多知识领域（例如，集成、质量和风险）、无数技术（例如，甘特图、PERT（项目评估和审查技术））和多个约束（例如，成本、时间和范围） (Heagney, 2016)。PM 对于项目成功至关重要 (Munns & Bjeirmi, 1996)。在当今瞬息万变的商业环境中，PM 使组织能够在预算紧张、时间紧迫和资源有限的项目中取得成功。人工智能可以深刻影响 PM 的许多方面 (Auth et al., 2021; Dam et al., 2019; Uchihira et al., 2020)。例如，基于人工智能的工具可以接管会议计划、提醒、日常更新和其他管理任务等功能。更重要的是，它们可以帮助项目经理和团队成员处理更高层次、复杂的数据驱动决策，例如复杂性和成功分析以及风险评估，以确保项目按计划和预算进行。此外，人工智能应用程序可以做的不仅仅是估算成本和进度。它们还可以分析当前和以前项目的数据以提供见解，指导项目通过艰难的决策和意想不到的障碍。简而言之，人工智能应用正在兴起，用于根据项目或环境变量的可能变化及其与其他变量的关系来评估、分析或预测潜在结果。
研究文章 热气球事故的人为因素分析与分类系统分析
尽管相对于总飞行次数而言，热气球事故并不常见，但过去二十年来，热气球事故的发生率却显著上升。本研究旨在对之前确定的热气球事故致病因素进行分类。分析了 103 份 NTSB（美国国家运输安全委员会）事故报告，并使用 HFACS（人为因素分析和分类系统）作为框架对热气球事故的致病因素进行分类。确定了导致热气球事故的因素的相对重要性。我们发现环境因素是最重要的致病因素，其次是技能错误，是第二大致病因素。我们的研究结果将有助于制定对策，防止未来再次发生热气球事故和事件，并可能深入了解与气球坠毁严重程度相关的高风险因素。引用本文：B. Kilic“通过人为因素分析和分类系统分析热气球事故”航空航天技术杂志，第13，第1，页2020 年 1 月 17-24 日 人为因素分析和分类分析