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一种识别航空维修的归纳方法...
任何维护任务中都可能存在人为错误，并对商业航空造成潜在但危险的情况。通过研究过去由航空维护错误引起的事故和事件，可以强调安全措施的重要性 - 包括对维护人为因素的持续教育。目前，FAA 第 147 部分机身和动力装置 (A&P) 培训课程包括通用、机身和动力装置模块。但是，课程并不要求人为因素教育或航空安全教学内容。本研究的目标是：1.从现有文档中查找和分析与航空维护相关的事故的新兴主题； 2.应用风险评估工具进行风险评估并识别因果变量和潜在变量； 3.对重大事故进行详细的定性案例分析，以确定人为因素的促成变量；和 4.提出建议，倡导人为因素教育的重要性。本研究采用定性方法，采用元叙事分析和 VOSviewer 可视化工具来展示与航空维护问题相关的相互关联的主题。详细的鱼骨图（石川图）展示了所选工具在教学方面的有效性，随后进行了几个案例研究，共同阐明了维护人为因素持续教育的重要性。根据研究结果提出的建议有利于维护培训机构，使他们更加意识到潜在的缺点。
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Abstract .............................................................................................. 5
如何通过机器学习识别网络欺凌
摘要。网络欺凌是一种欺凌的形式，它已经出现，与社交媒体用户的指数增加有关。社交网络为这些欺凌者提供了一个合适的环境，以攻击并在受害者中引起严重的心理问题。为了减轻这些问题，积极的措施对于在传播有害内容之前检测和防止网络欺凌至关重要。考虑到了这一问题，本文提出了一种将TF-IDF与机器学习模型相结合的方法，以自动识别网络欺凌。使用诸如精度和F1评分等指标来评估这些模型，以识别和分类网络欺凌实例。该研究旨在为能够在社交媒体平台上抢先解决网络欺凌的自动化系统的发展做出贡献。
机器学习以识别家庭中的簇
背景：尚未探索机器学习（ML）提高医学专业委员会效率的潜力。，我们应用了无监督的ML来确定美国家庭医学委员会（ABFM）外交官之间的原型，以了解其实践特征和参与持续认证的动机，然后检查动机模式与关键的重新获得胜任结果之间的关联。方法：对2017年至2021年ABFM家庭医学持续认证考试调查的外交官选择了选择继续认证的动机。我们使用卡方检验来检查外交官的差异比例失败，因为他们的第一次再认证考试尝试都认可了维持证书的不同动机。无监督的ML技术用于生成具有相似实践特征和重新认证动机的医师群。控制医师人口统计学变量，我们使用逻辑回归来检查动机簇对再认证检查成功的影响，并通过与以前创建的专家开发的分类模式进行了验证。结果：ML簇在很大程度上概括了专家先前设计的固有/外在框架。然而，识别的群集将外交官更加平等地分配到同类群体中。在ML和人类群中，主要是外部或混合动机的医生的检查失败率低于那些本质上动机的医生。（J Am Board Fam Med 2024; 37：279–289。）讨论：这项研究证明了使用ML补充和增强人类对董事会认证数据的解释的可行性。我们讨论了这项示威研究对专业委员会与医师外交官之间的相互作用的影响。
25 本研究的目的是确定受风暴影响的区域……
HEC-RAS 模型需要边界条件数据来模拟河流和水道中的流动，这些边界条件为流量和水位过程线的形式，适用于提供或抽象具有流量的 2D 流动区域的边界、与河流系统直接相互作用的子流域的均匀侧向流、与河流系统间接相互作用的子流域的侧向流入过程线，以及从 2D 流动区域下游边界释放水的正常深度和速率曲线（Brunner 1995）。
拨款用于确定新的可用药物靶点......
纽约，2024 年 1 月 29 日——德格雷戈里奥家族基金会在托里海岸基金会胃食管研究者网络计划 (GEMINI) 的支持下，向丹娜—法伯癌症研究所的 Eric S. Fischer 博士颁发了 20 万美元奖金，用于发现胃食管癌中新的蛋白质降解靶点。根据结果，这笔拨款可能会增加到 50 万美元。食管胃癌具有极高的致死率，尽管对某些患者而言，免疫疗法等治疗方法取得了进展，但对于大多数患者而言，仍缺乏靶向疗法和其他适当的治疗选择。
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
识别和定位废放射源的方法
自 1898 年居里夫妇分离出镭以来，放射性核素在研究应用领域中一直处于领先地位。自 20 世纪 50 年代以来，随着粒子加速器和核反应堆的出现，可供选择的放射性核素越来越多。这些来源已在发达国家和发展中国家广泛使用。许多国家都已建立基础设施来核算放射性物质，例如，通过许可证制度、立法要求用户保留适当的记录并定期向主管部门报告，或者在进口物品的情况下，通过海关清关程序。在其他国家，可能没有或没有足够的正式安排来核算来源。
加州行政法规如何识别变更
A. 加州建筑标准规范要求的所有证书、标签、标记或其他材料特性和/或制造组件的证据的副本。B. 浇筑混凝土的时间和日期；拆除结构各部分模板和支撑的时间和日期；缺陷混凝土的位置；以及缺陷纠正的时间、日期和方法。C. 焊工识别标记、缺陷焊缝清单、缺陷纠正方式和其他相关事件。
识别 GPU 微架构漏洞的有效方法
摘要 — 图形处理单元 (GPU) 越来越多地被应用于可靠性至关重要的多个领域，例如自动驾驶汽车和自主系统。不幸的是，GPU 设备已被证明具有很高的错误率，而实时安全关键应用程序所施加的限制使得传统的（且昂贵的）基于复制的强化解决方案不足。这项工作提出了一种有效的方法来识别 GPU 模块中的架构易受攻击的位置，即如果损坏则最影响正确指令执行的位置。我们首先通过基于寄存器传输级 (RTL) 故障注入实验的创新方法来识别 GPU 模型的架构漏洞。然后，我们通过对已确定为关键的触发器应用选择性强化来减轻故障影响。我们评估了三种强化策略：三重模块冗余 (TMR)、针对 SET 的三重模块冗余 (∆ TMR) 和双联锁存储单元（骰子触发器）。在考虑功能单元、流水线寄存器和 Warp 调度器控制器的公开 GPU 模型 (FlexGripPlus) 上收集的结果表明，我们的方法可以容忍流水线寄存器中 85% 到 99% 的故障、功能单元中 50% 到 100% 的故障以及 Warp 调度器中高达 10% 的故障，同时降低硬件开销（与传统 TMR 相比，在 58% 到 94% 的范围内）。最后，我们调整了该方法以针对永久性故障执行补充评估，并确定了容易在 GPU 上传播故障影响的关键位置。我们发现，对瞬态故障至关重要的触发器中相当一部分（65% 到 98%）对永久性故障也至关重要。