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VTE发病率缩短了IDH-WT胶质母细胞瘤的生存率
资金：这项工作得到了癌症生物学培训授予NIH T32 CA059366（授予ARS），Ruth L. Kirschstein Postdoctoral Nrsa NIH NIH F32 CA287655（to ARS）和中西部Brain Tumor Foundation，以及中西部Brain Tumor Foundation Postophip（to Ars），nih ih ih ih ih ih h。这项工作也得到了Lerner Research Institute（SJC，JDL）和案例综合癌症中心（JDL）利益冲突的支持：作者宣布没有利益冲突。JDL被列为与癌症疗法有关的知识产权发明者，但这与这项工作无关。作者身份：ARS，JDL概念化了项目； ARS，AJG，AK完成了分析；所有作者都参加了手稿的写作和审查。致谢：作者感谢Erin Mulkearns-Hubert博士的编辑协助和Reza Khatib博士的灵感和支持。
多假设结构、分类法和识别...
daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使完成了这一点，信息的效用（关系）也常常难以确定。对于战斗识别（Combat ID 或 Combat ID）问题，这尤其费力。通常，许多来源提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中被忽略或组合不当。使用联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型作为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和之间对其进行组合。此分析的结果将导致一种信息架构，无论信息的质量、级别或特异性如何，它都能自然地适应信息。这种完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个级别的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当为边缘单元提供可识别的“战术元素”级别的战斗 ID 信息并为其做出决策时，这种架构的实施可能会促进边缘决策方法的力量。
已发表版本的引文（APA）：Ali, M., Vasquez, JC, Guerrero, JM, Guan, Y., Golestan, S., Cruz, JDL, Koondhar, MA, & Khan, B. (2
摘要：极端天气条件和自然灾害 (ND) 是电网停电的主要原因。在这些灾难性事件中，有必要加强电力系统的弹性，而微电网可能被视为实现这一目标的最佳方式。本文提出了两种不同的能源系统方案，以提高电力系统在随机停电期间的弹性。在第一种情况下，柴油发电机 (DG) 与公用电网 (UEG) 和本地电力负荷 (ELL) 一起在电网中断期间向关键负载输送能量。第二种方案是由光伏 (PV) 系统、电池储能 (BES) 系统和本地电力负荷组成的电网连接临时微电网 (MG)。停电期间，光伏系统和 BES 系统用于为关键负载供电。本研究的主要目的是从技术、经济和环境的角度比较这两种基于弹性的系统。鉴于它在恶劣天气下需要比其他负荷更大的弹性，因此选择了印度尼西亚龙目岛的医院负荷作为关键负荷。目标函数考虑了系统的预定义约束，以降低总净现值成本 (NPC) 和能源成本，从而最大限度地提高系统弹性 (COE)。多能源资源优化 (HOMER) 电网模拟了 2021 年 8 月的 3 天停电，结果表明两种情景的弹性增强几乎相同。第一种情景导致二氧化碳排放量减少；然而，第二种情景的运营成本和 COE 更低。模拟结果显示，系统 1 每年产生的排放量为 216.902 千克/年，而系统 2 仅产生 63.292 千克/年的排放量。这项研究表明，由于基于 RES 的 MG 不燃烧化石燃料来发电，因此它们是更环保的资源。
KDM6A 调节多发性骨髓瘤中的免疫反应基因
资金支持：本出版物中报告的研究得到了 R01CA180475、白血病和淋巴瘤协会专业卓越中心、塞缪尔·沃克斯曼癌症研究基金会 (JDL)、白血病和淋巴瘤协会特别研究员奖 (DDR 和 JL)、美国国立卫生研究院国家癌症研究所 (奖励编号为 K22CA266739 (BGB)、CA260239 (WZ) 和 CA269661 (WZ)、Paula 和 Roger Riney 基金会 (LHB、BGB)、儿童癌症研究 Rally 基金会和 Bear Necessities 儿童癌症基金会 (JL)、Fundación AECC INVES19059EZPO (TE) 的 Investigador AECC 奖的支持。
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别 Tod M. Schuck、J. Bockett Hunter 洛克希德马丁海事系统和传感器 PO Box 1027 199 Borton Landing Road Building 13000 – Y202 Moorestown，NJ 08057-0927 856-638-7214 tod.m.schuck@lmco.com ，john.hunter@lmco.com Daniel D. Wilson 洛克希德马丁海事系统和传感器 One New England Executive Park Burlington，MA 01803 781-272-6787 daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使完成了这一点，信息的效用（关系）也常常难以确定。对于战斗识别 (Combat ID 或 Combat ID ) 问题来说，这尤其令人费解。通常，许多来源都提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中要么被忽略，要么组合不当。以联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和级别之间组合它。这种分析的结果将导致一种信息架构，无论信息的质量、级别或特异性如何，它都能自然适应信息。这种完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个级别的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当边缘单位获得可识别的“战术要素”级别的战斗 ID 信息并据此做出决策时，这种架构的实施可能有助于边缘决策方法的力量。
适用于 - DSpace@MIT 的建筑选择框架
最后，我们讨论了融合对语义网概念和操作的重要性，这为利用多传感器数据平台的协同作用提供了新方法。这需要将融合与用于知识表示的本体模型相结合。我们讨论了融合作为本体工程中重用过程的重要性，并回顾了本体开发中的关键生命周期模型。进化的本体开发方法被认为是最有用和最能适应语义网络复杂性的方法。根据联合实验室主任 (JDL) 信息融合过程模型，筛选并排名了几种潜在的数据融合应用。根据这些预定标准，发现医学诊断成像案例提供了最有前景的融合应用，未来的产品平台可以在此基础上构建。
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作者谨感谢所有在本书研究和写作过程中给予我们帮助的人：Ollie Andersson，埃斯基尔斯蒂纳博物馆馆长；Robert W.D.Ball，JDL Entreprises；Gary Beagle；John Beale；Tom Breen；Roy Cotnalli；Samco Global Arms, Inc. 的 Jilani Dossul；Curt Ellison；Orange 军械库的 Ken Fladrich；Al Geiger；Hans Olov Hellstr6m，皇家南曼兰军团；James Hughes；Gary James，《枪支与弹药》杂志编辑；John Giles；Stefan Kungsmark；Rolf Lindgvist；Earnest Mailloux；Dan Murtz；Old Fort Lowell Press 的 Roy Marcot；Mats Persson；Rick Preising；Barry Pringle；John Rollins； Paul Scarlotta 和牧师。Carl Heinrich A. Schmutzler 博士提供出色的编辑和语言协助。
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别 Tod M. Schuck、J. Bockett Hunter 洛克希德马丁海事系统和传感器 P.O.Box 1027 199 Borton Landing Road Building 13000 – Y202 Moorestown, NJ 08057-0927 856-638-7214 tod.m.schuck@lmco.com , john.hunter@lmco.com Daniel D. Wilson 洛克希德马丁海事系统和传感器 One New England Executive Park Burlington, MA 01803 781-272-6787 daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使做到了这一点，信息的效用（关系）也常常难以建立。对于战斗识别（Combat ID 或 Combat ID）问题，这尤其费力。通常，许多来源提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中被忽略或组合不当。使用联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型作为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和之间进行组合。这种分析的结果将导致一种信息架构，无论质量、级别或特异性如何，它都能自然适应信息。这样一个完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个层面的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当为边缘单元提供可识别的“战术元素”级别的战斗 ID 信息并为其做出决策时，这种架构的实施可能会促进边缘决策方法的强大性。
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别
用于战斗识别融合的多假设结构、分类法和战术要素识别 Tod M. Schuck、J. Bockett Hunter 洛克希德马丁海事系统和传感器 PO Box 1027 199 Borton Landing Road Building 13000 – Y202 Moorestown，NJ 08057-0927 856-638-7214 tod.m.schuck@lmco.com ，john.hunter@lmco.com Daniel D. Wilson 洛克希德马丁海事系统和传感器 One New England Executive Park Burlington，MA 01803 781-272-6787 daniel.d.wilson@lmco.com 摘要 开发融合过程的最大困难之一是确定所提供信息的类型、数量和质量。即使完成了这一点，信息的效用（关系）也常常难以确定。对于战斗识别 (Combat ID 或 Combat ID ) 问题来说，这尤其令人费解。通常，许多来源都提供信息，但关系指南尚未完善，或者含糊不清或不一致。这种缺陷导致融合架构和方法构建不良，因为信息在融合过程中要么被忽略，要么组合不当。以联合实验室主任 (JDL) 信息融合模型为指导，本文将讨论跨多个假设类别的属性信息移动，因为它与开发不同对象的识别有关，以及如何在 JDL 融合级别内和级别之间组合它。这种分析的结果将导致一种信息架构，无论信息的质量、级别或特异性如何，它都能自然适应信息。这种完整的战斗 ID 架构必须能够促进各个级别的广泛信息。在本文中，我们提供了分类法、多种假设和战术元素识别的示例，以说明相关问题并提出架构模型。此外，当边缘单位获得可识别的“战术要素”级别的战斗 ID 信息并据此做出决策时，这种架构的实施可能有助于边缘决策方法的力量。
军事数据与信息融合 - NATO STO
研讨会为研究科学家、军事专家和系统工程师提供了一个跨学科论坛，以展示军事数据和信息融合领域的最新研究和技术。人们的兴趣集中在高级融合方面（JDL 数据融合定义的 2、3 和 4 级）。两场精彩的主旨演讲和 23 篇有趣且广受好评的论文讨论了广泛的主题，这些论文在 8 个技术会议上向 120 多名参与者进行了展示。研讨会以 LtCol de Chantal (FR) 的主旨演讲拉开帷幕。在他的题为“信息和情报领域融合的作战要求”的演讲中，他强调了军事观点，并指出信息融合的真正需求是将人类从信息和数据处理的低级任务中解放出来，并为军事指挥官提供帮助。在第一次会议中，题为“军事需求和经验”的论文也涵盖了操作方面，其中还讨论了互操作性方面，以确保能够访问所有必要的信息，融合方法的透明度，以提高接受度，以及融合系统采用“人在回路”以保持对用户的责任。