XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规划者
2023 年 3 月 4 月军事评论英语
作战艺术是军事词汇中最有争议的术语之一。很少有条令定义像作战艺术这样变化如此之大，含义如此之多。不幸的是，对于规划者来说，当前的联合条令过于复杂化了这一术语，并提供了一个空洞的定义，其效用有限，对联合部队没有任何见解。对于条令学究来说，这不仅仅是一个语法细节问题——对作战艺术的定义令人困惑或不明确，可能会给 21 世纪近乎势均力敌的冲突中的联合部队带来灾难，因为未来的战场可能会涉及需要专家应用作战艺术的那种分布式作战。本文并非对该术语起源的历史概述，而是讨论当前联合定义中存在的问题，提出补救措施，并概述为什么联合部队需要更清晰的作战艺术定义来应对现代挑战。
客户可靠性的价值 - 澳大利亚能源监管机构
可靠的电力供应需要对输配电网络资产进行投资，而这些投资由电力客户支付。因此，需要在电力可靠性和可负担性之间做出权衡。理解这一点很重要，因为为了实现更高的可靠性，需要更多的投资。反过来，这会通过更高的电费给消费者带来成本。因此，重要的是在电力供应可靠性水平和随之而来的客户投资成本之间取得适当的平衡，因为这些成本构成了客户账单的很大一部分。不同类型的客户对在网络的不同部分拥有可靠的电力供应的重视程度有助于电力规划者、资产所有者和监管机构实现这种平衡，在客户需要的地方为客户提供更可靠的电力供应，并避免在客户不重视进一步网络投资的地方过度建设网络资产。
乡镇经济发展-城市支持计划
城镇无法自主解决单一功能种族隔离城市遗产的缺陷。由于当地就业、服务、零售商和社会设施不足，居民需要使用通常效率低下、成本高昂且往往不安全的交通方式前往机会中心。正是在这种背景下，城市规划者接受了 TOD 的概念。TOD 的愿景是更广泛地使用公共交通基础设施重组城镇和城市，其中人口密度最大的地区出现在交通节点附近和连接城镇和城市的高阶路线上。作为这种基础设施驱动方法的一部分，主要的交通方式包括公共汽车和火车。在这个 TOD 乌托邦中，建筑环境应该从独立式房屋转变为多层住宅，而人们可以在街道上行走并使用非机动交通工具。最重要的是，TOD 要求秩序井然。
加州各地的绿色氢能提案
加州各地的地方政府和州政府都已设定了雄心勃勃的目标，以在未来几十年内减轻温室气体排放。近年来，全州的政策制定者、公用事业公司和其他规划者越来越多地依赖绿色氢能作为其实现气候目标计划的一部分，但我们对这些计划的审查发现，它们很少保持一致。全州范围内，决策者为绿色氢能的部署设定了广泛的目标，包括不同的主要最终用途、时间表以及对氢能“绿色”或“清洁”的定义。在许多情况下，这些计划还缺乏足够的细节来充分描述拟议的氢能部署战略的潜在影响（积极和消极影响）。绿色氢能的采用——及其在加州未来几十年将进行的全经济能源转型中的作用——对气候变化、公共卫生、公平、安全、成本、环境以及实现该州气候目标的总体可行性和速度都具有重要意义。
社论：人工智能助力精准医疗 - NSF-PAR
（CBCT），对 40 名术后头颈癌患者进行了训练。开发的 DCNN 在 Hounsfield 单位 (HU) 精度、图像对比度和 OAR 描绘精度方面提高了 CBCT。Jensen 等人使用 100 名前列腺癌患者队列证明，他们的新机器学习模型可用于快速估计癌症放射治疗中可行剂量目标的帕累托集，这可以直接加速治疗计划过程，并通过留出更多时间进行计划细化来间接提高最终计划质量。他们的模型通过利用优化优先级和输出初始化优于现有的机器学习技术。作为首次尝试，Mistro 等人已经证明知识模型可以有效地用作教学辅助工具，使缺乏经验的规划者在不到 2 天的时间内达到接近经验丰富的规划者的水平。拟议的辅导系统可以作为 AI 生态系统的重要组成部分，使临床医生能够有效、自信地使用基于知识的规划进行个性化放射治疗。基于 85 个训练案例和 15 个测试案例，Wang 等人展示了一种用于胰腺立体定向放射治疗 (SBRT) 规划的新型深度学习框架，该框架可以预测每个光束的通量图，从而绕过冗长的逆优化过程。在他们的工作中，Barua 等人证明了多元功能主成分分析 (MFPCA) 方法可用于表征接受辐射的下颌亚体积的时间轨迹。他们的工作表明，从放射治疗前后连续 CT 扫描中获得的放射组学特征的时间轨迹与放射治疗引起的下颌损伤相关，这可用于帮助早期治疗骨放射性坏死，这是口咽癌患者放射治疗的主要副作用。在一篇小型评论中，Luo 总结了目前用于预测宫颈癌结果的三种主要方法：统计模型、医学图像和机器学习，并讨论了使临床结果预测更准确、更可靠和更实用的一些挑战。
报告：人工智能对交通和移动性的影响
本报告还强调了与人工智能应用相关的众多交通运输特定机会，包括人工智能可以支持安全、效率、可持续性和公平等共同交通目标的方式。它包含有关人工智能如何与交通数据交互的重要讨论，包括与人工智能实时分析交通趋势相关的可能性以及与数据集限制相关的挑战。它概述了与人工智能部署相关的网络安全漏洞的关键考虑因素，以及人工智能可以帮助加强当前交通基础设施的长期安全方法的方式。它详细介绍了各种类别的人工智能利益相关者如何互动，包括我们归类为“思想者”、“规划者”、“部署者”和“用户”的利益相关者。 该报告还讨论了这些利益相关者如何驾驭不完整的监管人工智能环境，获取新的市场机会并对社会产生积极影响，同时在有助于实现关键交通目标的创新方面取得有意义的进展。
未来空中交通管理系统评估...
摘要 — 本文介绍了一种基于网络的仿真模型，该模型的开发目的是评估 APACHE 项目（SESAR 探索性研究项目）中未来空中交通管理系统的新安全性能指标。该模型是 APACHE 系统的一部分——一个由模拟、优化和性能评估工具组成的平台。开发的模型包含三个模块：分离违规检测模块、TCAS 激活模块和冲突风险评估模块。模型应用通过四种场景说明：一个参考场景和三个解决方案场景（每个场景都涉及应用某种 SESAR 解决方案）。使用了三个交通需求级别，每个级别都包含 24 小时内穿越 FABEC 空域的计划飞行轨迹。模拟结果显示了计算某些安全性能指标的能力，并为交通和空域规划者提供了有价值的安全反馈。此外，还评估了不同 SESAR 解决方案的好处。
谷物的处理、管理和营销...
C. 粮食循环计划旨在帮助第三世界国家实现谷物自给自足。这些计划包括无论现有的技术如何，在一个国家，提供粮食都需要通过改进处理和活动（从土地准备到营销）来节约粮食。在 20 世纪 70 年代初，谷物。图 1.2 中的图表显示了发展计划主要关注从生产到缩小粮食和饲料谷物生产与营销之间差距的整个系列活动。每一个消费。这种关注持续到 20 世纪 80 年代。最终用户可获得的粮食数量。社会科学家和工程师继续研究粮食生产和生产后活动的关键领域。他们确定了 1 _______ - ltl cotdies 的成功或失败，这些因素决定了 piantip 的成功方法。气候条件和粮食系统。他们的发现有助于规划者了解土地本身对粮食损失的贡献。随着捐助机构准备技术粮食援助，例如，在雨养地区种植的谷物
通过...实现电力脱碳的能源存储解决方案
为了实现雄心勃勃的全球脱碳目标，电力系统的规划和运营将发生根本性变化。随着对可变可再生能源的依赖性越来越强，储能可能会发挥关键的伴随作用，帮助平衡发电和消费模式。由于电网规划者、非营利组织、非政府组织、政策制定者、监管机构和其他主要利益相关者通常使用容量扩展模型来为能源政策和投资决策提供信息，因此这些过程必须捕捉储能对能源系统脱碳的价值。在这里，我们对容量扩展模型中储能的表示进行了广泛的文献回顾。我们确定了与增强建模能力相关的挑战，以便为脱碳政策和电力系统投资提供信息，并在整个清洁能源转型过程中改善社会成果。我们进一步确定了可以帮助克服这些挑战的相应研究活动，并最后强调了开展这些研究活动将产生的切实的现实成果。