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飞行模拟器控制加载系统文献综述
飞行模拟器有不同的用途。由于硬件限制，全尺寸飞行模拟器通常非常昂贵，并且通常取决于飞机类型。因此，人们发现并研究了使用虚拟现实设计飞行模拟器的需求 [1-2]。训练飞行员最安全、最经济的方式是通过飞行模拟器。模拟器可以帮助飞行员体验各种涉及真实飞行的情况，而无需身临其境，从而避免风险。飞行模拟器的重要部分是所谓的控制负载系统。飞行装置实例的数量用于管理飞机的运动、飞行控制和驾驶舱仪表。该系统包括硬件和软件部分。通过数字计算机上的程序员进行的模拟属于软件，结构研究属于硬件。另外两个软件模块支持模拟，其中一个控制驾驶舱在 6 个自由度上的运动，另一个实现驾驶舱控制上的负载再现系统 [3]。飞行模拟器是人在回路的实时模拟系统，采用控制加载系统模拟飞行员操纵真实飞机时的力感应。全数字控制电控加载系统比液压系统具有技术和成本优势，成为大型模拟器的理想选择 [4]。在过去的几十年里，飞行模拟器在飞行员训练中发挥了重要作用，提高了飞行安全性。目前，飞行模拟器的监管资格标准涉及在规定的容差范围内匹配一组规定的飞行测试数据和各种飞机参数。尽管全面的资格测试指南 (QTG) 验证测试表明模拟与飞行测试数据相匹配，但飞行员有时会抱怨模拟器中的某些机动感觉不像飞机 [5]。
东亚银行有限公司|案例研究
自2017年以来，东亚银行，有限公司（“ BEA”或“银行”）一直采用AML Analytics提供的合并测试解决方案，作为监视其制裁筛查系统绩效的战略性全球制度的一部分。这是对BEA的全球驱动器的回应，以通过使用技术来提高其AML/CFT控制的有效性和效率，并确保遵守严格的管辖权法规。与许多其他银行类似，BEA的挑战的一部分是在全球许多BEA区域办公室中测试众多客户和付款筛查系统，以了解和监督其绩效水平，并通过优化由于筛查系统的模糊逻辑而在筛选系统中不影响Sancions Complians Compliancions Compliance Implians的虚假命中量来提高其效率。所有筛选系统的配置方式都不同，但它们都需要符合BEA和当地管辖权的高监管标准，以及银行的风险需求。AML Analytics提供了三种不同的独立测试和分析解决方案，称为沙盒，全球基准和阈值分析仪。所有三种解决方案使BEA能够以系统的方式了解其许多不同配置的筛选系统的性能。凭借AML Analytics在许多司法管辖区的筛查系统进行调节测试方面的丰富经验，BEA能够通过接受每种算法操纵的测试结果指标来登机和验证测试过滤器并增强其制裁筛查系统。AML Analytics还远程提供了培训，以促进测试过程。沙盒
ntu-singapore-Scientists-develops-provelod-perpary-power-to-to ...
新闻新加坡新闻稿，2025年3月12日，新加坡新加坡科学家开发了太阳能驱动的方法，将污水污泥转换为新加坡Nanyang Technology University（NTU Singapore）的绿色氢和动物饲料科学家，已开发出一种创新的太阳能供电方法，用于将污水污泥 - 用于动物饲料的污水处理量，以使其用于绿色饲料的产品，以供绿色的饲料和绿色的养殖剂。发表在《自然水》上的污泥对食品和燃料方法应对两个紧迫的全球挑战：管理浪费并产生可持续资源。这符合NTU的目标，即应对人类最大的挑战，例如气候变化和可持续性。联合国估计，到2050年，大约有25亿人将居住在城市。1以及城市和行业的增长量增加了污水污泥的增加，众所周知，由于其复杂的结构，组成和污染物（例如重金属和病原体），因此很难处理和处置。根据UN-HABITAT的说法，每年全球产生超过1亿吨的污水污泥，每年这一数量在增加。2然而，常见的处置方法（例如焚化或垃圾填埋场）是耗时的，能量的，能量的，并且会造成环境污染。为了解决不需要且难以治疗污水污泥的问题，NTU研究人员创建了一个三步太阳能的过程，将机械，化学和生物学技术整合在一起。它可以显着恢复概念验证测试表明，NTU团队的过程比厌氧消化等传统技术更有效 - 细菌通过该技术分解有机废物以产生沼气和营养丰富的残基。
无人驾驶飞行器欧洲保持清晰功能的实施和实时验证
摘要：要将遥控无人驾驶飞行器全面融入民用空域，首先需要在飞行器中集成交通检测和规避 (DAA) 系统。DAA 系统支持遥控飞行员执行与其他飞机保持良好距离并避免碰撞的任务。已经进行了多项与保持良好距离功能设计相关的研究，这些研究为制定适用于非欧洲国家的技术标准提供了参考。本文提出了一种保持良好距离的实施方案，利用过去的国际项目成果，满足欧洲空域的需求和特殊性，并为遥控飞行员和空中交通管制员所接受，对载人飞机使用的标准操作程序的影响极小。所提出的“保持清晰”软件已通过实时模拟成功验证，其中飞行员和管制员参与了模拟，并考虑到欧洲空域常见的交通相遇和任务场景。所取得的成果凸显了所提出的 RWC 功能提供的适当态势感知，以及其对远程飞行员在解决冲突方面做出适当决策的有效支持。实时模拟测试表明，在几乎所有情况下，RWC 机动都成功执行，为 RP 提供了足够的时间来评估冲突、与管制员协调（如果需要）并执行机动。所提出的 RWC 功能的基本作用在管制员不提供任何分离规定的非管制空域类别中尤为明显。此外，其有效性也在管制空域中与按照目视飞行规则飞行的飞机相遇时得到了测试，管制员没有被告知或对这些飞机的信息较少。验证测试结果表明了两个关键的潜在安全优势，即：减轻执行防撞操作的负担并防止潜在冲突，同时不会扰乱交通流并可能产生其他潜在危险情况的进一步后果。
评估服装对虚拟字符中人格感知的影响
摘要：设计能够反映人格感的虚拟字符是虚拟现实和计算机图形中的研究和应用中的关键目标。越来越多的研究工作致力于调查通过将表达性的个性和样式注入虚拟化身，以构建多样，公平和包容的元方式。虽然大多数以前的工作都集中在探索虚拟角色动态行为的变化，但字符的视觉外观在影响其感知个性方面起着至关重要的作用。本文提出了一系列实验，评估了虚拟人物服装对其感知个性的影响。基于现实世界中进行的相关心理学研究，我们确定了一组可能反映虚拟特征的人格的服装因素：颜色，设计和类型。作为我们研究的框架，我们使用了“五巨头”个性模型来评估人格特质。为了检验我们的假设，我们进行了三个感知实验，以评估服装参数对角色人格的贡献。在我们的第一个实验中，我们通过不同的色调，饱和度和值来研究色素。在第二个实验中，我们评估了不同的领口，腰围和袖子设计的影响。在我们的第三个实验中，我们研究了五种服装类型的人格感知：专业，休闲，时尚，户外和室内。重要的结果为化身设计师提供了有关如何创建具有特定个性概况的虚拟字符的指导。我们进一步进行了验证测试，以扩展我们的发现的应用到增强现实（AR）和虚拟现实（VR）设置中的动画虚拟字符。结果证实，我们的发现可以广泛应用于VR和AR环境中通常用于游戏，娱乐和社交网络方案中的静态和动画虚拟字符。
引用：Lupague R.M.J.M.，Mabborang R.C.，Bansil A.G.，Lupague M.M. （2023）全面心脏病风险的集成机器学习模型
摘要：长期以来，心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡的主要原因之一。新技术（例如机器学习（ML）算法）的兴起可以帮助早期检测和预防开发CVD。这项研究主要关注不同ML模型来通过使用个人生活方式因素来确定一个人开发CVD的风险。这项研究在2021年从世界卫生组织（WHO）中使用，提取和处理了438,693条记录作为行为风险因素监视系统（BRFSS）的数据。然后将数据分配为训练和测试数据的比率为0.8：0.2，以具有未知数据以评估将要训练的模型。这项研究面临的一个问题是类别之间的不平衡，这是通过使用采样技术来解决的，以平衡ML模型的数据来处理和理解。使用10层化的倍数交叉验证测试评估ML模型的性能，最佳模型是Logistic回归（LR），F1得分为0.32564。然后，对logistic回归模型进行了高参数调整，并获得0.3257的最佳分数，C = 0.1。特征的重要性也是从LR模型中产生的，影响最大的特征是性，糖尿病和个人的一般健康。获得最终的LR模型后，然后在测试数据中对其进行评估，并获得0.33的F1分数。混淆矩阵也用于更好地可视化性能。简介和，LR模型正确分类了79.18％的CVD和73.46％的健康人。AUC-ROC曲线还用作性能度量标准，LR模型的AUC得分为0.837。逻辑回归模型可以在医疗领域中使用，可以通过向数据添加医学属性来更多地利用。总体而言，这项研究为我们提供了一个洞察力和重要的知识，可以通过仅使用个人的个人属性来帮助预测CVD的风险。关键字：机器学习算法，心血管疾病，逻辑回归，不平衡分类，超参数调整。
Sarah Glomski - 网站@Duke Express
外科教育与活动实验室 (SEAL)，杜克大学 北卡罗来纳州达勒姆 研究生研究员 2024 年 8 月 - 至今 ◦ 设计一个传感器集成组织模型来测量缝合过程中的压力，从而量化外科医生的表现 ◦ 通过创建 ML 算法来对机器人缝合提供实时反馈，从而改善手术机器人的训练 洛斯阿拉莫斯国家实验室 新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 / 远程无损检测与评估 (QA) 工程师 2023 年 5 月 - 2024 年 8 月 ◦ 优化核雷管的质量保证，以帮助监测和保存老化的美国核储备 ◦ 开发并实施了一种新的 CT 校准方法，准确度提高了 800%，噪音降低了 500% ◦ 通过创建连接模拟和重建软件的框架来简化 CT 伪影研究 杜克大学伤害生物力学实验室 北卡罗来纳州达勒姆 本科研究员 2021 年 2 月 - 2024 年 5 月 ◦ 训练了几种算法和 ML 模型来对亚脑震荡头部撞击进行分类来自高中足球运动员 ◦ 在年度生物医学工程学会 (BMES) 会议上向数百名工程师介绍了研究结果 Gener8 加利福尼亚州卡尔斯巴德 产品开发实习生 2022 年 6 月 - 2022 年 8 月 ◦ 重启了一个被忽视的采血设备项目，并将血量收集率提高了 400% ◦ 为生物技术客户设计了 60 多个 SolidWorks 零件，并通过幻灯片向利益相关者报告了进展情况 ◦ 获得了产品开发、注塑模具制造、验证测试和管理 BOM 方面的专业知识 DOmath 计算机断层扫描 (CT) 研究，杜克大学 远程本科研究员 2021 年 5 月 - 2021 年 7 月 ◦ 开发并实施了一种新算法，用于更准确地对感兴趣区域进行靶向放射治疗
人类计算机互动的深度学习
研究。数据集应代表各种用户和不同的上下文，以捕获各种变化。之后，我们需要准备数据并训练模型。训练将重复一百甚至一千次，以找到最合适的模型结构和超参数，这些模型结构和超级参数会导致使用试用和误差或网格搜索的测试集中最低模型误差。由于成千上万的迭代可能导致对测试集的过度拟合，因此必须使用先前看不见的数据评估模型的推广性，以评估所选模型和超参数是否已过拟合到验证集或推广到看不见的数据。深度学习社区在开发模型时通常会使用训练验证测试分解。在训练集和验证集用于迭代模型开发时，测试集用于一次性验证模型。但是，传统的机器学习评估指标（例如，准确性，精度，召回和错误率，以描述模型对看不见的数据的推广程度）并不描述系统的可用性。UCD过程的主要重点是实现高可用性。而不是软件指标，例如推理错误对可用性，模型稳定性和研究系统的有用性等因素。这可能涉及基本问题，例如对给定用例感知的可用性以及影响力的影响程度以及随着时间的推移估计的噪音多么嘈杂。在互动中应用深度学习技术由于系统使用了多种用户，在不同的情况下，验证还需要评估该模型是否可以推广到数据收集研究中使用的任务。虽然先前的工作认为准确性超过80％以至于足够[6]，但充分性取决于用例，只能通过用户反馈来评估，例如，该动作的后果是否可恢复以及后果对用户的影响有多大。总而言之，一个深度学习的典型过程描述了开发和评估黑盒模型的迭代性质。但是，深度学习开发过程并未考虑模型的可用性以及最终系统的可用性。
新闻稿 - 达索航空
（法国波尔多-梅里尼亚克，2017 年 7 月 5 日）——达索航空的全新 Falcon 5X 已完成首飞，这款超宽体双引擎飞机在计划于明年开始的全面飞行测试活动开始之前，可以进行有限数量的初步飞行测试。今天，飞机从达索位于波尔多-梅里尼亚克的总装工厂起飞，试飞员为 Philippe Deleume 和 Philippe Rebourg。此次 2 小时的飞行使用的是 Safran Silvercrest 发动机的初步版本，因为设计问题导致动力装置开发比最初的时间表推迟了四年。这次高级飞行测试活动将允许收集一定数量的机身和系统数据，而这些数据是今年春季早些时候进行的地面测试活动中无法生成的。地面测试包括地面运行以及低速和高速滑行测试。此次飞行测试活动仅持续数周，旨在帮助简化开发流程。明年，赛峰集团交付符合达索规格的认证发动机后，将进行飞行验证和认证测试。“我们致力于尽可能减少四年发动机开发延迟的影响，而短暂的初步飞行测试活动就是这一努力的一部分，”达索航空董事长兼首席执行官 Eric Trappier 说道。“我们将密切关注赛峰集团计划在未来几个月内进行的改进型 Silvercrest 验证测试，因为测试结果对于 5X 在 2020 年投入使用至关重要。”“我们的客户迫切希望驾驶我们的新型宽体猎鹰”，Trappier 继续说道。“结合 5X 的新一代数字飞行控制系统，新的超高效机翼将能够将大型客舱喷气式飞机的宽敞舒适性与小型飞机的机动性、效率和机场能力相结合，为远程公务机市场树立新的标杆。” Falcon 5X 的客舱将是业内最高、最宽的客舱。然而，该飞机的着陆速度将低于涡轮螺旋桨飞机的速度，并且燃油消耗量明显低于同类任何其他公务机。
RMH200SOLID DNA NGS面板旨在覆盖基因...
RMH200SOLID DNA NGS面板旨在涵盖NHSE测试目录中所需的基因和临床专家确定的其他靶标。RMH200SOLID面板覆盖了233个蛋白质编码基因的区域，TERT的启动子和5个用于拷贝数的基因。它还包括用于检测放大和缺失焦点的拷贝数探针，以及均匀分布的SNP探针，以帮助检测大型染色体增益/损失。也有20个用于质量控制目的的SNP。ngs文库是由从FFPE或FF肿瘤组织和血液中提取的DNA产生的。然后将这些库与寡核苷酸捕获面板杂交。杂交后，除去了非目标区域，并使用Illumina技术对剩余的库样品进行放大和测序。序列读取与人类基因组对齐（GRCH37）。体细胞单核苷酸变体（SNV）和结构变体（SVS）使用分子诊断信息管理系统v4.0来调用，该系统使用Illumina的Dragen v3.10和拷贝数变体（CNV）使用内部的生物信息信息素质工作流来调用。整体性能该面板在运行中表现出一致的性能和可重复性。对于复杂的结构变体，我们建议通过正交方法进行验证测试。CNV分析使用内部开发的呼叫者来调用肿瘤含量> 20％的样品中的焦点和全基因组拷贝数的收益和损失。可重复性SNV：> 99.5％[95％CI：99.4％-99.5％]可重复性Indel：> 95.0％[95％CI：93.7％-96.3％]可重复性SNV：> 99.6％[95％CI：99.6％-99.6％-99.7％]重复性INDEL：97％5％。 The sensitivity, specificity and accuracy of the panel is: Sensitivity of cancer small variant detection=> 99.20% [95%CI: 97.92%-99.6%] Specificity of cancer small variant detection=> 99.99% [95%CI 99.98-99.99%] Accuracy of cancer small variant detection=> 100% [95%CI: 94.08%-100%] Structural variant对ALK（融合）的敏感性为73％（如果> 5％变体等位基因频率）验证了分析。