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水下声学应用的高级分层复合结构
检测水下物体是最关键的技术之一，并且在海军战中开发复杂的声纳系统一直存在着努力。反对这样的努力，隐藏水下车辆，设备和武器的对策是另一个技术挑战。针对潜艇和其他水下物体（例如海军矿山）的声音检测的有效对策之一是使用复合/混合材料来防止易于检测。几何形式，形状和层，以及声学阻抗的调整，通过吸收声波波导致声纳信号大大降低。在这项研究中，开发了多层复合/杂种结构的原始和新颖设计，并在80 kHz-100 kHz频率范围内应用了水下声学测试程序。这项研究中获得的发现表明，具有多孔结构的多层复合/杂化材料的值比钢板的值要低得多，并且可能是潜在的候选物，作为水下矿山的覆盖和/或外壳材料，以减少在检测和识别识别的声学签名。
实验室中的高级分析：人工智能分析如何将 LIMS 数据转化为有价值的、可立即付诸行动的见解 | 1
LabVantage Solutions 是企业实验室软件解决方案领域公认的领导者，致力于通过将数据转化为知识来改善客户成果。LabVantage 信息学平台具有高度可配置性，集成在通用架构中，并且 100% 基于浏览器，可支持数百个并发用户。它可通过云或 SaaS 在本地部署，与仪器和其他企业系统无缝对接，实现真正的数字化转型。该平台包括最现代的实验室信息管理系统 (LIMS)、集成电子实验室笔记本 (ELN)、实验室执行系统 (LES)、科学数据管理系统 (SDMS) 和我们的高级分析解决方案 (LabVantage Analytics)；以及适用于医疗保健环境的实验室信息系统 (LIS)。我们为生命科学、制药、医疗设备、生物库、食品和饮料、消费品包装、石油和天然气、遗传学/诊断和医疗保健行业的 1500 多个全球客户站点提供支持。 LabVantage 总部位于新泽西州萨默塞特，在全球设有办事处。四十年来，LabVantage 一直提供全面的产品和服务组合，帮助客户在研发周期中加快创新速度、提高制造产品质量、实现准确的记录保存并遵守监管要求。如需了解更多信息，请访问 labvantage.com。
轻量级分组密码的量子搜索：GIFT、SKINNY......
N ）在给定足够数量的明文-密文对的情况下搜索大小为 N 的密钥空间。Jaques 等人 (EUROCRYPT 2020) 的最新成果展示了在 NIST 的 PQC 标准化过程中定义的不同安全类别下针对 AES 的量子密钥搜索攻击的成本估算。在这项工作中，我们将他们的方法扩展到轻量级分组密码，以估算在电路深度限制下量子密钥搜索攻击的成本。我们给出了轻量级分组密码 GIFT、SKINNY 和 SATURNIN 的量子电路。在 NIST 的最大深度约束下，我们给出了门数和深度乘以宽度成本指标的总体成本。我们还为所有版本的 GIFT、SKINNY 和 SATURNIN 提供了完整的 Grover 预言机的 Q# 实现，用于单元测试和自动资源估算。
金融服务中高级分析和人工智能的道德原则
然而，许多行业越来越多地使用高度复杂（有时不透明）的算法进行自动和半自动决策，这可能会引发人们对数据和 AAAI 的使用及其产生的结果的担忧和怀疑。随着专注于通过产品和服务创造收入的数据战略日益突出，维护并增强公众信任至关重要。例如，在英国，资格和考试监管办公室 (Ofqual) 使用算法确定 2020 年 A-level 考试成绩，这说明了挑战，以及媒体对 AAAI 可能不道德用途的关注度不断提高。在这个特定的案例中，人们担心该算法存在社会经济偏见，而且学生成绩的计算方式缺乏可解释性，这使得审查或挑战具有重大影响的决策变得困难。考虑到这种不断发展的数字格局，金融服务业正在成为数据和人工智能道德方面的领导者。我们看到公司对产品的优点进行了细致入微的辩论
基于卷积神经网络多级分割的脑肿瘤检测与分类
磁共振成像 (MRI) 是早期检测脑肿瘤的重要诊断技术，由于脑肿瘤的形状、位置和图像强度各不相同，因此从 MRI 图像中对脑肿瘤进行分类是一项具有挑战性的研究工作。为了成功分类，需要使用分割方法来分离肿瘤。然后从分割后的肿瘤中提取重要特征用于对肿瘤进行分类。在本文中，我们开发了一种有效的多级分割方法，该方法结合最佳阈值和分水岭分割技术，然后进行形态学操作来分离肿瘤。然后应用卷积神经网络 (CNN) 进行特征提取，最后利用核支持向量机 (KSVM) 进行结果分类，我们的实验评估证明了这一分类的合理性。实验结果表明，该方法能够有效检测肿瘤并将其分类为癌性或非癌性，并且准确率很高。
高级分析能力成熟度模型 (A2CM2)
10•对于快速的高级评估 – 从 A2CM2 中总结出来的属性级评分指南可用于快速获取机构或组件的时间点快照•对于快速的高级评估 – 调查工具•对于重复测量 – 自我评估工具，一个支持宏的 Excel 工具，允许组件与 A2CM2 交互并自我评分，只需点击我们的引导模型（内置于 Excel 中）。•A2CM2 自我评估工具可在 ACE 网站上找到
Span.IO, Inc: 高级分布式电网基础设施 (ADGI)
拟议的行动（或上述理由中定义的提案部分）属于 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 A 或 B 中所列的行动类别。为了符合 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 B 中所列的行动类别，提案必须符合以下要求：(1) 不会威胁违反适用的环境、安全和健康法定、监管或许可要求，或 DOE 或行政命令的类似要求；(2) 要求选址和建造或大规模扩建废物储存、处置、回收或处理设施（包括焚化炉），但提案可以包括明确排除的废物储存、处置、回收或处理行动或设施；(3) 扰乱环境中预先存在的危险物质、污染物、污染物或 CERCLA 排除的石油和天然气产品，从而导致不受控制或未经许可的排放； （4）有可能对环境敏感资源造成重大影响，包括但不限于《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（4）段所列的资源；（5）涉及转基因生物、合成生物学、政府指定的有害杂草或入侵物种，除非拟议活动在设计和操作上受到遏制或限制，以防止未经授权释放到环境中，并按照适用要求进行，例如《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（5）段所列的要求。
资产管理中的大数据和高级分析/人工智能
开展合格分析的常规方法 [附录 1] 以迭代和探索性分析工作为中心，利用数据科学的最新进展（例如大数据、人工智能和数据挖掘）进行一次性分析或开发算法来投入生产。常规工作从一系列控制和决策步骤开始，以确保四步原则、目标管理、信息安全以及开发工作的总体有序和有序。已经为这些初始步骤开发了模板[附录 3-5]。在描述了探索性分析阶段的工作之后，该例程最后介绍了与传统软件开发类似的创建可用于生产的分析应用程序的步骤。该例程中的大部分工作步骤均已在试点 SmartFlow 测试活动框架内经过实践开发和测试，但并非分析应用程序生产适配的最终步骤。
高级分子遗传学 - 卡明医学院
出勤和参与要求：学生应出席所有课程并充分参与讨论，尊重所有观点。提交作业的指导方针：作业 #1 – 4 可以手写或打字。如果手写，字迹必须清晰并用墨水书写。您的姓名和学生 ID 号必须出现在首页上，并且所有页面必须装订在一起。问题集应在上述截止日期前上课时交上。期末考试：无写作要求：学生应能有效地写作以表达他们的想法和对问题的回答。过多的语法和印刷错误只会分散注意力，并会掩盖学生展示知识和理解的能力。作业迟交和/或缺交：参与 MDSC 641.03 的所有教职员工一致同意，任何作业或评估均不得延期。逾期提交的作业将不予接受，并将自动获得零分。唯一的例外是那些符合大学日历（疾病、宗教信仰或家庭疾病）的作业，这些作业必须以书面形式提交并附上支持性文件。通过某一部分考试是否是整个课程通过的必要条件？不。