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资源管理策略摘要 | 约书亚树……
本摘要文件旨在为读者提供约书亚树国家公园资源管理战略的快照。为了简化和缩写，国家公园系统的这个单位在本文件中也将被称为“公园”或 JOTR。该文件作为一种沟通工具，是对积极用于资源管理的动态和不断发展的 RSS 桌面应用程序的补充。本摘要并非旨在描述资源管理战略中的所有要素，而是重点介绍该战略中对于传达有关公园解决关键管理问题的计划以及抓住机会利用被确定为优先自然和文化资源的资源的信息至关重要的组成部分。
Josh.ai 白皮书
● Josh.ai 专有自然语言处理 (NLP) 概述 ● Lutron 系统如何与 Josh.ai 集成 ● 编程最佳实践，为环境设备的语音控制奠定成功的基础 ● 通过 Josh.ai 控制 Lutron 系统和设备的功能 ● 语音控制环境的好处 本文的目的是提出语音控制环境的标准，以帮助成功部署 Lutron 项目并获得积极的用户体验。 执行摘要 语音控制在智能家居中的普及使得了解如何优化 Lutron 系统以实现最高程度的互操作性变得比以往任何时候都更加重要。如今，大众市场的语音助手解决方案依赖于技能或基于场景的方法，触发短语需要按照口令准确重复。由于这些助手试图处理家庭控制范围之外的各种任务，因此很难准确地解决命令的听错或误译问题。由此产生的体验非常僵化，每个命令都充当口头按钮，助手不知道被控制的设备类型或这些设备的状态变化。相反，Josh.ai 是专门为智能家居控制而设计的。深度 Lutron 集成使 Josh.ai 能够无限扩展和区分哪些类型的设备是可控的、它们位于何处、它们的名称以及它们的当前状态。这种情境感知，加上软件中用于最新命令和房间感知的记忆等功能，提供了更自然的体验，减少了用户逐字记忆激活短语的需要。Josh.ai 通过本地家庭网络与 Lutron 处理器通信。一旦 Josh.ai 和 Lutron 相互验证，Josh.ai 将从 Lutron 学习家庭的配置。Josh.ai 开始提取楼层、房间和设备类型。由于 Josh.ai 直接与项目中的每个设备通信，因此良好的 Lutron 编程对于确保用户友好的体验是必不可少的。安装完成后，接下来是关键的支持程序
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
电网规模储能危害分析及系统安全设计目标 Sandia: David Rosewater (PI) Joshua Lamb John Hewson PNNL: Vilaya
由桑迪亚国家实验室发布，由桑迪亚国家技术与工程解决方案有限责任公司为美国能源部运营。注意：本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府、其任何机构、其任何雇员、其任何承包商、分包商或其雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性作任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府、其任何机构或其任何承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的观点和意见不一定表明或反映美国政府、其任何机构或其任何承包商的观点和意见。印刷于美国。本报告直接复制自最佳可用副本。能源部和能源部承包商可从以下地址获取：美国能源部科学技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话：(865) 576-8401 传真：(865) 576-5728 电子邮件：reports@osti.gov 在线订购：http://www.osti.gov/scitech 公众可从以下地址获取：美国商务部国家技术信息服务 5301 Shawnee Rd Alexandria, VA 22312 电话：(800) 553-6847 传真：(703) 605-6900 电子邮件：orders@ntis.gov 在线订购：https://classic.ntis.gov/help/order-methods/
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf 量子增强条形码解码和模式识别 tranexamic酸对脑损伤患者颅内出血和梗塞的影响：crash-3试验患者样本中的预先计划的质量 合成聚合物中的轻驱动驱动 Haikou 中的数字技术和非异性恋空间 fMRI大脑网络的微型典型和规范集合 指导股票市场网络的热力学基序分析 绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器 自由空间量子通信的限制和安全性
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依靠一个或多个概率特征：可信的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的互联网相似。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动
引入外围意识作为人机集成的神经状态 Josh Andres ¹ , ², mc Schraefel ³ , Nathan Semertzidis ¹ , B
摘要 在本研究中，我们引入了外围意识作为实时人机集成的一种神经状态，其中人类借助计算机与世界互动。外围意识中视野的变化与人类表现的质量有关。当感知到威胁时，这种本能的视野缩小会对受益于用户宽阔视野的活动产生影响，例如骑自行车在环境中导航。我们提出了“Ena”，一种新颖的 EEG-eBike 系统，它利用用户的神经活动来确定用户何时处于外围意识状态以调节引擎支持。一项有 20 名参与者的研究揭示了各种主题和策略，表明外围意识作为一种神经状态对于将人机集成与内部身体过程相结合是可行的。Ena 表明我们的工作促进了安全愉快的人机集成体验。