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服务中的人工智能和机器人
我们认为，我们的经济正面临历史的转折点，类似于始于 18 世纪的制造业工业革命。快速改进的技术变得更智能、更强大、更小、更轻便和更便宜。这些技术包括传感器、摄像头、语音处理、图像处理、生物识别、分析、移动和云技术、地理标记等，并且越来越多地由人工智能 (AI) 驱动。我们坚信，这些技术将共同改变几乎所有服务业。特别是服务机器人（虚拟和物理服务机器人）的出现与这些技术相结合将带来快速创新，有可能同时显着改善客户体验、服务质量和生产力（Wirtz 和 Zeithaml 2018）。自动化的服务交互使个性化、更高效和更有效的服务成为可能。此外，它们还可以让员工有更多时间从事更多人际、创造性和复杂的服务活动（Huang and Rust 2018）。这些技术几乎可以以零增量成本提供可扩展的服务产品（Wirtz et al 2019）。
飞机遭遇建模的贝叶斯方法
将无人机整合到国家空域系统的主要挑战之一是开发能够感知和避免当地空中交通的系统。如果设计得当，这些防撞系统可以提供额外的保护层，以保持当前卓越的航空安全水平。然而，由于其对安全至关重要的性质，需要进行严格的评估，然后才能有足够的信心认证防撞系统用于运营。评估通常包括飞行测试、运营影响研究和数百万次交通相遇的模拟，目的是探索防撞系统的稳健性。这些模拟的关键是所谓的相遇模型，它以代表空域中实际发生的情况的方式描述相遇的统计构成。一个以这种方式经过严格测试的系统是交通警报和防撞系统 (TCAS)。作为 20 世纪 80 年代和 90 年代 TCAS 认证过程的一部分，多个组织通过数百万次模拟近距离接触测试了该系统，并评估了近空中相撞（NMAC，定义为水平距离小于 500 英尺，垂直距离小于 100 英尺）的风险。1–4 最终，这项分析促成了 TCAS 的认证和美国对大型运输飞机配备 TCAS 的授权。最近，欧洲空中导航安全组织和国际民航组织进行了类似的模拟研究，以支持欧洲和世界
用于遭遇建模的代表性小型 UAS 轨迹
随着无人机系统 (UAS) 不断融入美国国家空域系统 (NAS)，需要量化无人机和载人飞机之间空中碰撞的风险，以支持法规和标准的制定。监管机构和标准制定组织都广泛使用了使用飞机飞行概率模型的蒙特卡罗碰撞风险分析模拟。我们之前已经展示了一种开发小型无人机系统 (sUAS) 飞行模型的方法，该方法利用开源地理空间信息和地图数据集来生成具有代表性的低空无人操作。这项工作在之前的研究基础上进行了扩展，评估了开源数据的可扩展性和多样性，以支持当前所需的风险评估。我们还考虑将这些轨迹与生成式载人飞机模型配对，以创建用于蒙特卡罗模拟的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
学习人工智能：洞察年轻人如何接触和
南加州大学，创意技术研究所 2,3 eric.greenwald@berkeley.edu，1 mjohnson@ict.usc.edu，2 nwang@ict.usc.edu 3 摘要 人工智能对社会的影响日益普遍。虽然创新教育计划正在开发中，但人们对于学生（尤其是大学前学生）如何构建对人工智能核心思想的理解和实践，或者哪些概念最适合哪个年龄段的了解甚少。在本文中，我们讨论了一项针对初中和高中学生的认知访谈研究，以更好地了解学生如何学习人工智能概念。我们旨在阐明以下问题：学生在遇到人工智能概念时能够运用哪些背景知识和经验；哪些概念最容易获得，哪些概念更具挑战性；学生对人工智能问题有何误解；以及如何帮助学生利用相关概念（如数学和计算思维）来理解人工智能概念。这项探索性研究的结果有可能为大学前青少年的人工智能学习提供重要见解。这些初步发现可以为进一步的研究提供参考，从而将学习和评估的设计建立在循证学习进度和年级水平表现期望的基础上。
国家空域系统的综合飞机遭遇模型
满足日益增长的交通需求是林肯实验室自 20 世纪 70 年代初以来一直在应对的重要挑战。实验室最近的成就包括开发交通警报和防撞系统 (TCAS) [3]，该系统在飞行员面临空中相撞危险时向他们发出警告，以及跑道状态灯系统 [4]，并定义支持飞机分离标准所需的监视性能要求 [5]。此外，联邦航空管理局的下一代航空运输计划 (NextGen) 正在开发新技术和程序，以提高空中交通流量效率和安全性。国防部和国土安全部也越来越有兴趣将无人机安全引入 NAS。在每种情况下，都需要新的传感器和自动化系统概念来防止空中相撞，同时不干扰空中交通运营的快节奏。