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World File Search System集成架构
SDA 第 1 部分光通信 RFI-修正案...
SDA 负责定义和监控国防部未来威胁驱动的空间架构，并加速开发和部署新的军事空间能力，以确保我们在国防领域的技术和军事优势。为了实现这一使命，SDA 将统一和整合下一代空间能力，以通过主要在低地球轨道 (LEO) 中的扩散空间架构提供 NDSA，这是一种弹性军事传感和数据传输能力。SDA 不一定会开发和部署 NDSA 的所有能力，而是在国防部内协调这些工作，并在提供集成架构的同时填补能力空白。SDA 将其架构组织成能力“层”，并以相对较小的大规模生产的卫星和战术相关的有效载荷硬件和软件提供的无处不在的数据和通信传输的可用性为前提。
KFC 400 - Bendix/King
KFC 400 飞行控制系统在一台计算机中整合了完整的自动驾驶仪和飞行指引仪计算功能。其数字飞行计算机和集成架构使 KFC 400 能够更快地确定飞机控制要求，并且比以前的自动驾驶仪系统更平稳、更准确地执行这些要求。主要由于其双通道飞行计算机设计，KFC 400 可以更积极地控制飞机，同时提供单通道系统无法提供的安全监控级别。整个飞行控制系统采用数字化、固态设计，在节省系统重量和所需安装空间的同时，提供最大的可靠性。KFC 400 旨在优化乘客和机组人员的舒适度，同时在任何飞行情况下仍提供准确的控制响应。只要有可能，自动驾驶仪引起的飞机运动就会接近人类可感知的下限，从而确保飞行异常平稳。但是，飞行控制系统的许多最大可控值是在飞行控制系统认证过程中为每架飞机确定的。有关特定值，请参阅您的飞机的 KFC 400 飞行手册补充。
uw health 职位描述 - 经理，软件开发...
软件和界面开发经理负责领导多个职能领域，包括软件开发、DevOps 流程、API 策略、EDI 界面开发和 ServiceNow 平台开发。该职位负责领导定制应用程序、ServiceNow、EDI 界面和 API 策略的全栈开发，从构思到部署，并为整个 UW Health 的临床和业务工作流程提供持续支持。这包括设计、开发和实施 DevOps 流程，以确保通过标准化和自动化流程测试和部署应用程序。所有责任领域的软件和集成架构可能同时使用本地和基于云的技术。经理必须了解这两种技术的功能，以创建最能支持业务和安全要求的架构。作为软件开发的组织领导者，经理制定并拥有组织软件开发生命周期 (SDLC) 政策和程序。这包括领导和影响在信息服务和其他部门内执行软件开发工作的员工。经理培养内部资源文化，促进整个组织的开放协作和沟通。经理作为信息服务部的领导，确保团队以客户为中心、以服务为导向有效运作
KFC 500 - 本迪克斯/金
KFC 500 自动飞行控制系统在一台计算机中整合了完整的自动驾驶仪和飞行指引仪计算功能。其数字飞行计算机和集成架构使 KFC 500 能够更快地确定直升机的控制要求，并且比以前的自动驾驶仪系统更平稳、更准确地执行控制要求。主要由于其双通道飞行计算机设计，KFC 500 可以更积极地控制飞机，同时提供单通道系统无法提供的安全监控水平。整个飞行控制系统采用数字化固态设计，在节省系统重量和所需安装空间的同时，提供了最大的可靠性。KFC 500 旨在优化乘客和机组人员的舒适度，同时在任何飞行情况下仍能提供准确的控制响应。只要可能，自动驾驶仪引起的飞机运动就会接近人类可感知的下限，从而确保异常平稳的飞行。在飞机认证过程中，贝尔 230 型飞行控制系统的许多最大可控值均已确定。KFC 500 与 KAD 480 中央空中数据系统和 EFS 40/50 电子飞行仪表系统集成，以提高用户友好性和系统通告能力。
ECE/MSE/ME 6776：微电子系统封装...
• 设备和系统封装基础：技术和应用，第 2 版，Rao Tummala；（可通过 GT 图书馆 [AccessEngineering 数据库] 在线获取） • 将通过期刊和会议论文集补充课程 课程概述：课程概述：在过去 60 年里，单片硅集成电路 (IC) 通过摩尔定律以前所未有的创新速度发展。在这 60 年的大部分时间里，电子封装扮演着“次要角色”——封装是为了实现简单的空间转换和片外互连布线。然而，这种情况已经改变。今天，先进封装和异构集成已经发展成为摩尔定律下一阶段的关键推动因素。人们普遍认为，传统的单片集成已无法同时满足未来电子产品的性能、功率和成本需求，因此，催生了“先进封装”和“异构集成”这两个更为关键的领域。在本课程中，我们将探讨传统封装技术和基于 2.5D 和 3D 集成电路的新兴异构集成架构。本课程将探讨这些重要的新集成技术，并了解一些电气、热和热机械设计注意事项。鉴于当今 IC 设计和技术正在发生革命性的变化，课程材料非常及时且令人兴奋。评分：家庭作业：10%（根据努力程度评分）考试：两次课堂考试，每次 22.5%（总计 45%）项目：书面提案：30%
在机器学习的支持下优化数据集成流程——真的可能吗？
多年来，人们已经观察到复杂的数据驱动系统广泛存在，例如医疗系统、智能农业和智能城市。这些系统产生大量高度异构的数据（又称大数据），需要集成这些数据以提供描述性分析或预测模型的各种应用程序。因此，数据集成 (DI) 架构在现代信息系统中是不可避免的，它们不断面临由复杂、快速到达和大量数据以及新兴数据工程技术带来的新挑战。DI 的一个共同目标是以统一的格式向最终用户提供异构且通常分布式的数据。研究和开发工作产生了一些标准的 DI 架构，即：（1）联合 [1] 和中介 [2]，（2）数据仓库 (DW) [3]，（3）lambda [4]，（4）数据湖 (DL) [5]，（5）数据湖屋 (DLH) [6]，（6）polystore [7]，以及 (7) 数据网格 / 数据结构 [8]。在所有上述架构中，来自异构和分布式数据源 (DS) 的数据通过集成层在集成系统中提供（通过虚拟或物化集成）。该层由复杂的软件实现，它运行所谓的 DI 流程（在数据仓库架构中又称为 ETL，在数据科学中又称为数据处理管道、数据整理或数据处理工作流 [9, 10]）。DI 流程是所有 DI 架构的核心元素。 DI 流程是复杂的工作流，由数十到数千个任务组成。这些任务负责从 DS 中提取数据、将数据转换为通用模型和数据结构、清理数据、删除缺失、不一致和冗余的数据项、集成数据并将其加载到中央存储库（即 DW、DL 或 DLH）中，或使其在虚拟集成架构（即联合、中介、多存储或数据网格）中可用。DI 流程由专用软件管理，称为 DI 引擎（DW 架构中的 ETL 引擎）。
使用集成课程学习和协作训练进行运动意象解码
摘要 — 在本文中，我们研究了从脑电图 (EEG) 数据中解码跨受试者运动想象 (MI) 的问题。由于各种个体间差异（例如大脑解剖结构、性格和认知特征），多受试者 EEG 数据集呈现出几种领域转变。这些领域转变使多受试者训练成为一项具有挑战性的任务，也阻碍了跨受试者的稳健泛化。受领域泛化技术对于解决此类问题的重要性的启发，我们提出了一种两阶段模型集成架构，该架构由多个特征提取器（第一阶段）和一个共享分类器（第二阶段）构建，我们使用两个新颖的损失项对其进行端到端训练。第一个损失应用课程学习，迫使每个特征提取器专门针对训练对象的子集并促进特征多样性。第二个损失是集成内蒸馏目标，允许集成模型之间协作交换知识。我们将我们的方法与几种最先进的技术进行了比较，在两个大型 MI 数据集（即 PhysioNet 和 OpenBMI）上进行了独立于受试者的实验。我们的算法在 5 倍交叉验证和留一受试者评估设置中均优于所有方法，并且使用的可训练参数数量要少得多。我们证明了我们的模型集成方法结合了课程学习和协作训练的力量，可实现高学习能力和稳健的性能。我们的工作解决了多受试者 EEG 数据集中的域转移问题，为无校准脑机接口铺平了道路。我们将代码公开发布在：https：//github.com/gzoumpourlis/Ensemble-MI。索引术语——脑机接口、EEG、运动意象解码、模型集成、域泛化
2007 Lockheed Martin MS2 第 1 页，共 17 页 12 ICCRTS
使用基于代理的建模为联合 C2 系统工程提供信息：分析和案例研究 Greg Schow 博士 Michael DiMario 任务系统 Ambrose Kam Mitchell Kerman Chuck Lutz 系统工程系统 Lockheed Martin MS2 Moorestown，新泽西州 08057 摘要……本文阐述了通过使用基于代理的建模“通知”系统工程过程的好处。虽然建模和仿真工具经常用于系统工程过程，但它们的典型用途为决策者提供了额外的信息。因此，这些工具用于在系统工程过程中“通知”决策者。最近进行了一项分析，以确定分布式系统 (SoS) 集成架构行为模型 (IABM) 环境中对复合战斗识别 (CCID) 推理算法 (CRA) 的意外影响。使用基于代理的模型 (ABM) 模拟方法来评估潜在的突发行为。基于 Dempster-Shafer 证据推理算法的 CRA 最近被引入文献中。对其有效性的研究仅限于该算法的单个实例。在调查分布式 CRA 有效性时，我们考虑了传感器和 CCID 信息在网络中共享的行为。特别是，网络延迟在不同时间将分布式传感器信息传递给 CRA 节点，从而扭曲了各个节点对给定轨迹的 CCID 建议。必须通过某种合适的仲裁方案来解决差异。我们在研究中考虑了四种方案：加权贝叶斯、朴素贝叶斯、多数投票和最大信念值。众所周知，分布式 SoS 架构表现出“突发”行为，而这种行为实际上不可能通过完全脚本化的模拟进行建模。我们选择应用 ABM 来捕捉这种行为，以“自下而上”评估我们的分布式 SoS 架构。在这种环境下，我们能够研究网络延迟和仲裁方案的变化对分布式 CRA 性能的影响。….
使用集成课程学习和协作训练进行运动意象解码
摘要 — 在本文中，我们研究了从脑电图 (EEG) 数据中解码跨受试者运动想象 (MI) 的问题。由于各种个体间差异（例如大脑解剖结构、性格和认知特征），多受试者 EEG 数据集呈现出几种领域转变。这些领域转变使多受试者训练成为一项具有挑战性的任务，也阻碍了跨受试者的稳健泛化。受领域泛化技术对于解决此类问题的重要性的启发，我们提出了一种两阶段模型集成架构，该架构由多个特征提取器（第一阶段）和一个共享分类器（第二阶段）构建，我们使用两个新颖的损失项对其进行端到端训练。第一个损失应用课程学习，迫使每个特征提取器专门针对训练对象的子集并促进特征多样性。第二个损失是集成内蒸馏目标，允许集成模型之间协作交换知识。我们将我们的方法与几种最先进的技术进行了比较，在两个大型 MI 数据集（即 PhysioNet 和 OpenBMI）上进行了独立于受试者的实验。我们的算法在 5 倍交叉验证和留一受试者评估设置中均优于所有方法，并且使用的可训练参数数量要少得多。我们证明了我们的模型集成方法结合了课程学习和协作训练的力量，可实现高学习能力和稳健的性能。我们的工作解决了多受试者 EEG 数据集中的域转移问题，为无校准脑机接口铺平了道路。我们将代码公开发布在：https：//github.com/gzoumpourlis/Ensemble-MI。索引术语——脑机接口、EEG、运动意象解码、模型集成、域泛化
宇宙开发机构光学卫星间链路...
美国太空发展局 (SDA) 正在就光学卫星间链路 (OISL) 开放标准征求业界反馈，以告知 SDA 对互操作性的需求并为未来的招标提供信息，包括预计于 2020 年春季进行的运输第 0 批招标。背景 国家防御战略 (NDS) 承认太空对美国的生活方式、我们的国家安全和现代战争至关重要。在大国竞争再度升温的时代，保持我们在太空的优势对于赢得这些长期战略竞争至关重要。潜在对手试图通过采用利用我们当前和计划中的国家安全空间系统中真实或感知到的漏洞的策略来破坏这一目标。此外，这些潜在对手正在开发和展示对国家安全的多领域威胁，速度比我们部署响应式太空能力的速度要快得多。为应对这一问题，美国国防部 (DoD) 于 2019 年 3 月 12 日成立了 SDA。SDA 负责定义和监控国防部未来威胁驱动的空间架构，并加速开发和部署新的军事空间能力，以确保我们在国防空间方面的技术和军事优势。为了实现这一使命，SDA 将统一和整合下一代空间能力，以提供国防空间架构 (NDSA)，这是一种通过主要在低地球轨道 (LEO) 上的扩散空间架构实现的弹性军事传感和数据传输能力。SDA 不一定会开发和部署 NDSA 的所有能力，而是协调国防部的这些努力，并在提供集成架构的同时填补能力空白。最初，NDSA 由以下各层组成，解决国防部太空愿景中确定的太空关键优先事项：- 传输层，为全球所有作战平台提供有保证、有弹性、低延迟的军事数据和连接；