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功率控制器的可靠性预测 - DTIC
[ 直流控制器是一种微电子混合设备。采用了 MIL-HDBK-217B 通知 2《电子设备可靠性预测》第 2.1.7 节中的混合故障率预测模型和程序。这种预测方法需要识别单个电子零件和基板，以及每个零件的单独电应力数据。热应力是由混合封装温度和零件功率耗散引起的。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
形态控制的 J 聚集体中室温光致发光量子产率的增强
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光，半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而，这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍，即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率（从 5% 增加到 60%）。通过时间分辨的光致发光研究，显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件：存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
第 11 号集团对控制人员的指示和分析
英国官方承认不列颠战役于 7 月 10 日爆发 [见本期刊其他部分转载的道丁电报 - 第 11-13 段]，当时英吉利海峡上空爆发了大规模空战。德国人将第一阶段确定为一场单独的战役，他们称之为 Kanalkampf，即海峡战役，该战役在接下来的一个月内展开，德国空军对沿海护航队和港口发动了袭击。德国人认为，他们只是在 8 月中旬对机场和雷达站发动了攻击，才开始了他们的主要进攻，即不列颠战役本身，进攻始于泰晤士河口的一些初步交锋和对机场和雷达的一些小规模攻击，最终形成了代号为 Adler Tag [鹰日] 的全面进攻，原定于 8 月 13 日发动。那天早上的阿德勒行动被证明是一场惨败，德国 C2 系统在早期就失去了对行动的控制，并在其内部造成了混乱和混乱。最后，一些已经升空的部队试图以天气原因取消行动，结果许多部队（尤其是战斗机护航部队）中止了行动，而其他部队（主要是轰炸机编队）则没有中止行动。因此，早上的行动半途而废。下午，在一次协调更好的行动中，大型编队袭击了机场和港口。尽管处理得不太好，但最初的阿德勒行动 [鹰击] 标志着一段激烈战斗的开始，在此期间，德国空军猛烈轰炸了英国皇家空军的机场和雷达，战斗机司令部也同样凶猛地进行了防御。
警报设计对空中交通管制员的影响...
目的：研究旨在开发一种更好的听觉警报设计，以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法：参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素（警报设计和经验水平）进行方差分析，以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果：在 STCA、APW 和 MSAW 中，ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外，警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论：结果表明，COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知，而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知，还提供 2 级和 3 级态势感知，以帮助 ATCO 了解关键事件，从而制定更合适的解决方案。因此，以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外，语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
强烈的两党支持对受控psilocybin用作代表性的治疗或增强的支持
摘要迷幻的psilocybin既有承诺作为精神疾病的治疗，又是改善健康个体幸福感的方法。在某些司法管辖区（例如，俄勒冈州，美国），psilocybin用于这两个目的的使用是或很快就会被允许使用，但对这一转变的公众态度被研究了。我们要求795个美国美国人的全国代表性样本评估psilocybin使用的道德状态，以适当的许可环境，以治疗精神病疾病或增强福祉。在两种情况下，参与者表现出强烈的两党支持，将个人的决定评为道德上的积极。这些结果可以为有效的psilocybin使用而有效的政策制定决策，鉴于在创新的调节模型的背景下引起的强大公众态度。我们没有探索对psilocybin在无监督或无许可的社区或社会环境中使用的态度。
条件感知的神经网络，用于受控图像生成
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK（CAN），这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行，可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的，该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是，Ca n与有效的T（CAT）结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID，超过DIT-XL/2，同时每个采样步骤需要少52×MAC。
为詹姆斯·韦伯（James Webb）空间望远镜低温环境展示的原型电机控制器
NASA Glenn研究中心的低温电子组一直在努力开发电动机控制电子产品，该电子设备将在40 K的温度下运行。该组进行了测试，以确定哪些电子组件将在如此低的温度下运行。然后，确定在低温下成功运行的组件被用于设计低温运动控制器电路。建立，评估和证明是在70 K处运行的原型电机控制器电路。接下来，Glenn Researchers计划在温度更低的温度下确定电路性能 - 降低到40K。