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摘要 NASA 创新先进概念 (NIAC) 计划培育有远见的想法,这些想法可以通过创造突破性成果(从根本上更好或全新的航空航天概念)来改变未来的 NASA 任务,同时让美国的创新者和企业家参与其中。NIAC 项目研究创新、技术上可信、先进的概念,这些概念有朝一日可能会“改变航空航天领域的可能性”。NIAC 通过三个阶段的研究支持创新研究,每个阶段都通过竞争性奖项颁发。第一阶段的研究为期九个月,旨在探索有远见的概念的整体可行性。第二阶段的研究将进一步开发最有前景的第一阶段概念,为期两年,制定进一步发展的路线图,并探索 NASA 内部及以外地区的潜在过渡选项。第三阶段的研究旨在将最有前景的 NIAC 概念战略性地过渡到其他 NASA 项目、其他政府机构或商业伙伴。自 2011 年以来,NIAC 已资助了 128 项第一阶段、51 项第二阶段和 2 项第三阶段研究。本文介绍了 NIAC 的历史和当前在支持 NASA 对先进航空航天技术开发持续投资方面所发挥的作用。 关键词:(NASA、航空航天、创新、研究) 首字母缩略词/缩写 ESM = 等效系统质量 ICES = 国际环境系统会议 IMLEO = 初始质量到低地球轨道 NASA = 美国国家航空航天局 NIAC = NASA 创新先进概念(2011 年开始) NIAC = NASA 先进概念研究所(2011 年之前) NSPIRES = NASA 征集和提案综合审查和评估系统 USRA = 大学空间研究协会 NEC = NIAC 外部委员会 SSO = 来源选择官员 STEM = 科学、技术、工程和数学 STP = 空间技术计划 STMD = 空间技术任务理事会 1. 简介 NIAC 是独一无二的!它是一个既重视技术敏锐性又重视想象力的计划,受到好奇心和对知识的追求的启发。我们鼓励创新者发挥创造力,在航空航天领域实现巨大飞跃。NIAC 要求提出具有远见的概念,这些概念的范围可能很广,可能激发新类别的使能技术,也可能涉及主流航空航天领域以外的学科。一个好的 NIAC 概念力求
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歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解,因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法:我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上,我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比,我们的两个系统都实现了显着的性能提升,并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练,我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题,并形成了 SciAD 的去重版本,我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集,并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
欧盟成员国和候选国的国家代码 ............................................................................................................. 68 定义 ............................................................................................................................................................. 69 A ............................................................................................................................................................. 70
国家代码 ................................................................................................................................................ 64 定义 .......................................................................................................................................................... 66 A .............................................................................................................................................................. 66
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解,因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法:我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上,我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比,我们的两个系统都实现了显着的性能提升,并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练,我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题,并形成了 SciAD 的去重版本,我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集,并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
适用于:空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF:空军奖励和绩效报告的首字母缩略词和缩写列表已更新。在 2022 年至 2023 年的初始开放期间,提交了 4,500 多个首字母缩略词。每个单独的提交都经过审核,结果已将 39 个首字母缩略词和缩写添加到批准列表中,删除了四个过时的首字母缩略词,并更新了三个首字母缩略词。