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AUI 教育和公众参与
IDATA 是一个由美国国家科学基金会资助的 250 万美元项目，旨在推进天文学计算和计算思维相关教学和学习的最佳实践知识。该项目旨在了解参与如何影响学生对谁可以参与 STEM 和计算的态度和信念。该项目汇集了盲人和视障 (BVI) 和视力正常的高中和初中学生及其教师，以创建一个完全可访问的天文学数据检索和分析软件工具。IDATA 团队利用以用户为中心的设计流程和迭代方法来开发和测试软件和模块，从而为那些患有 BVI 相关残疾的人改善我们神奇宇宙的访问权限。AUI 与 TERC（STEM 教育评估中心）、日内瓦湖天体物理学和 STEAM、林德研究与开发公司、北卡罗来纳大学教堂山分校、内华达大学拉斯维加斯分校等机构合作，使 IDATA 成为可能。
牙科实践倡导调查结果
(AuI) 在牙科实践中的应用作者：Cindy Kluck-Nygren，AGD 牙科实践经理 2023 年 AGD 调查提供了有关 AGD 成员在其牙科实践中使用人工智能 (AI)/增强智能 (AuI) 的宝贵基线数据。调查结果的重点显示在下表中。“AGD 的牙科实践委员会 (DPC) 要求进行这项调查，以便我们可以确定成员对 AI/AuI 的采用和意见的基线，”DPC 主席 Darren S. Greenwell, DMD, MAGD 说。“委员会多年来一直设有 AI/AuI 小组委员会，虽然我们在监测和跟踪 AI/AuI 对该行业的影响方面做得很好，但现在是时候评估我们自己的成员对这项技术的采用程度了。” AGD 关于 AI/AuI 的立场声明 2023 年，AGD 众议院通过了 DPC 小组委员会制定的关于“牙科中的人工智能”的声明。 “DPC 认识到 AI/AuI 的使用呈上升趋势，对我们来说，发表一份声明为这项技术设定护栏非常重要，它有可能改变我们为患者提供护理的方式以及外部实体评估该护理是否合适的方式，”DPC AI/AuI 小组委员会主席 Callan D. White, DDS, FAGD 表示。 “AGD 政策的最重要要素是，AI 永远不应取代或取代牙科医生的临床决策，或以任何方式破坏患者/医生关系。” 调查重点 调查受访者将 AI/AuI 纳入实践的主要原因包括提高诊断准确性；加强患者教育；提高治疗计划的病例接受度；以及提高牙医和工作人员的效率。只有少数人评论说他们正在使用这项技术的信息来支持向第三方付款人提交的文件。参与调查的 AGD 成员中不到 15% 报告在他们的实践中使用了 Ai/AuI（表 1）。该技术最常报告的用途是（表 2）：诊断（69.70%）；治疗计划（53.03%）；和决策（43.94%）。实践中最常用的 AI/AuI 平台是（表 3）：Pearl（28.79%）；Overjet（21.21%）；和 VideaHealth（10.60%）。近 40% 的受访者提到其他技术，包括他们的办公室内实践管理软件系统，作为正在使用的 AI/AuI 平台。在实践中使用 AI/AuI 的主要好处（表 4）包括：提高员工效率（59.09%）：提高患者对治疗计划的接受度（56.06%）；增加资金/生产（33.33%）；影响患者的行为（24.24%）。目前使用 AI/AuI 的 AGD 成员中，绝大多数（84.85%）计划继续或扩大该技术的使用范围（表 5）。
Am79C98 - AMD
除了板载上电复位电路外，PRDN/RST 引脚还用作 TPEX 的主复位。PRDN/RST 必须驱动为低电平至少两微秒才能发生复位。PRDN/RST 引脚还可用于将 TPEX 置于非活动状态，从而使设备消耗更少的电量。此功能在电池供电或低占空比系统中很有用。将 PRDN/RST 驱动为低电平会复位 TPEX 的内部逻辑并使设备进入空闲模式。在此模式下，双绞线驱动器引脚 (TXD+/–、TXP+/–) 驱动为低电平，AUI 引脚 (CI+/–、DI+/–) 驱动为高电平，LNKST 和 RXPOL 引脚处于非活动状态，XMT 和 RCV 为低电平。只要 PRDN/RST 有效，TPEX 就会保持空闲状态。在 PRDN/RST 上的信号上升沿之后，TPEX 会保持复位状态 10
dafi36-116_ausup - 空军
此补充扩展了DAFI 36-116中的指导。它适用于航空大学（AU）的平民教职员工，根据U.S.C.和使用行政确定的（AD）薪酬计划分类的职位。分配给AU空军技术研究所（AFIT）的平民教职员工将继续遵守AFIT的晋升和任期政策，并根据AU AU行动36-2602（AUI）。此补充不适用于非教师职位，包括支持职位，也不适用于使用一般时间表（GS）或其他薪酬计划分类的教师职位。使用DAF表格847，建议更改出版物的建议，将有关此出版物的建议更改和问题转移到上面列出的主要责任办公室（OPR）。航空大学指挥官兼校长（AU/CC）是本出版物中建立的要求的豁免权。通过适当的命令链路由本出版物中确定的本出版物中建立的所有豁免请求。确保根据本出版物规定的流程所创建的所有记录，均根据AFI 33-322，记录管理和信息治理计划，并根据位于记录处置表（RDS）处置，并处置空军记录信息管理系统（AFRIMS）。本出版物中任何特定制造商，商业产品，商品或服务的名称或商标的使用并不意味着空军部的认可。
生物质去除和储存（BICR）
Acknowledgement: Thank you for our research partners, Yimin Zhang, Greg Avery, Ed Wolfrum, Dayo Akindipe, and Darren Peterson at National Renewable Energy Laboratory and Wenqin Li, Mengyao Yuan, Alvina Aui, Aaron Chew, and Allegra Mayer at Lawrence Livermore National Laboratory.感谢我们在Mote，Carba，Charm，Arbor Energy，Isometric，Stripe，Kodama和Carbon Conbon Connionment Laboratory的行业合作伙伴。该项目由DOE技术过渡办公室（OTT）与清洁能源示范办公室（OCED）合作，化石能源和碳管理办公室（FECM），能源效率和可再生能源办公室（EERE）以及Bioenergy技术办公室以及Bioenergy技术办公室（Beto）。能源部技术过渡部（OTT）是联邦政府最大的技术商业化支持者之一。成立于2015年，Ott Bolsters技术行业的市场技能，使清洁能源技术能够通过研究，开发，演示和部署到私营部门来实现我们国家的气候目标。访问我们的Energy.gov/technology Transitions了解更多信息，并订阅通过电子邮件获得我们最新的机会和成就。在Twitter和LinkedIn上关注我们。BICRS MMRV项目OTT计划经理：kyle.fricker@hq.doe.gov ott的通讯经理：（ Sean.sullivan@hq.doe.gov）也由Grantham Foundation提供了资金。BICRS MMRV项目OTT计划经理：kyle.fricker@hq.doe.gov ott的通讯经理：（ Sean.sullivan@hq.doe.gov）也由Grantham Foundation提供了资金。
repositórioiscte-iul
用户界面（UI）正在从渴望注意力转变为互动时用户的需求。为机器人远距离开发的接口可能特别复杂，通常会显示大量信息，这可能会增加损害操作员性能的认知超负荷。本文介绍了与六名参与者评估的生理学细心用户界面（PAUI）原型的开发。一项关于城市搜救和救援（USAR）操作的案例研究，尽管拟议的方法旨在通用，但使用了totopopopoping机器人。机器人考虑的提供了过于复杂的图形用户界面（GUI），该界面不允许访问其源代码。这代表了机器人仍在使用时的经常性和挑战性的情况，但是不再提供技术更新，通常意味着它们放弃。该方法的主要贡献是可以回收旧系统的同时改进可用于最终用户的UI并考虑输入其生理数据。所提出的PAUI分析生理数据，面部表情和眼动，以对三种精神状态进行分类（休息，工作量和压力）。然后，通过回收现有的GUI来组装细心的用户界面（AUI），该GUI根据预测的心理状态进行动态修改，以在精神苛刻的情况下提高用户的重点。初步用户评估的结果表明，由于受试者的数量减少，尽管没有统计学意义，但PAUI使用的有用性和易用性的趋势。除了利用先前存在的GUI的拟议的Pauis的新颖性外，这项工作还助长了一个用户实验的设计，该实验包括精神状态诱导任务，这些任务成功触发了高和低认知过载状态。
绿色银行望远镜的下一代行星雷达系统帕特里克·A·泰勒国家射电天文台，绿色银行天文台
The next generation planetary radar system on the Green Bank Telescope Patrick A. Taylor National Radio Astronomy Observatory, Green Bank Observatory Steven R. Wilkinson Raytheon Intelligence & Space Flora Paganelli National Radio Astronomy Observatory Ray Samaniego, Bishara Shamee, Aaron Wallace Raytheon Intelligence & Space Anthony J. Beasley Associated Universities Inc., National Radio Astronomy Observatory ABSTRACT The National Radio天文学天文台（NRAO），绿色银行天文台（GBO）和雷神智能与空间（RIS）正在为绿色银行望远镜（GBT）设计高功率的下一代行星雷达系统。作为一个试点项目，由RIS设计的低功率，KU波段发射器（在13.9 GHz时高达700 W）集成在GBO的100米GBT上，并在NRAO的TEN 25米长基线阵列（VLBA）Antennas上收到了雷达回声。这些观察结果产生了最高分辨率，基于地面的，合成的孔径雷达图像，在有史以来收集到的月球上的某些位置，提供了已销售的卫星的大小和旋转状态特征，并以21亿米的距离（〜5.5个月球距离）检测到近地球的小行星。设计工作继续以使用VLBA的500 kW，KU频段行星雷达系统的最终目标，使用VLBA和未来的下一代非常大的阵列（NGVLA）作为接收器，具有目标表征和成像的能力，用于太空情境/领域的意识和行星科学/行星科学/国防。作为近期的下一步，中等功率的KU波段发射器（至少为10 kW）的集成将在GBO/NRAO上开发端到端系统以进行实时雷达观测。1。引入空间意识，空间中自然和/或人为物体的预测知识和表征是美国（美国）空间活动的关键能力。在美国进行雷达天文学和行星防御的高功率雷达基础设施通常依靠国家科学基金会（NSF）的资产和国家航空航天及空间管理局（NASA）来执行这一任务。自2020年以来，波多黎各的Arecibo天文台威廉·E·戈登（William E. Gordon）望远镜倒塌，美国科学界对高功率雷达观察的访问已大大减少，从而使加利福尼亚州的70 m金石望远镜（DSS-14）在加利福尼亚州的高空网络中，仅在加利福尼亚州的一部分中，唯一的范围是一个范围的范围。在Arecibo崩溃时，Associtions Inc.（AUI）管理国家射电天文学观测站（NRAO）和绿色银行观测站（GBO），以及合作伙伴雷神智能与空间（RIS）刚刚使用100-m Robert C. Byrd Green Bank Telescope（gbt） 1，作为雷达发射器和非常长的基线阵列（VLBA）的十米天线作为接收器。 GBT经常充当雷达接收器，用于从Arecibo和Goldstone的传输中，由于其大量孔径和可操作性，这是GBT首次用作GBT作为雷达发射机。 在使用GBT/VLBA系统进行的两个观测活动中，我们获得了月球的合成孔径雷达（SAR）图像，以两个已停产的卫星的形式收集到空间碎片，并检测到一个近乎地球小行星。1，作为雷达发射器和非常长的基线阵列（VLBA）的十米天线作为接收器。GBT经常充当雷达接收器，用于从Arecibo和Goldstone的传输中，由于其大量孔径和可操作性，这是GBT首次用作GBT作为雷达发射机。在使用GBT/VLBA系统进行的两个观测活动中，我们获得了月球的合成孔径雷达（SAR）图像，以两个已停产的卫星的形式收集到空间碎片，并检测到一个近乎地球小行星。详细信息在[1]中提供。在这里，我们讨论了2020年11月和2021年3月进行的GBT/VLBA雷达观察的实验和结果，以及针对高功率，下一代行星雷达系统的计划。NRAO/GBO/RIS团队目前正在开发的新技术具有直接解决和克服损失Arecibo望远镜造成的科学能力差距的潜力。除了实现前所未有的科学外，我们的下一代行星雷达系统还可以添加