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第一百六十六届毕业典礼
彼得·巴里斯 (Peter J. Barris) 于 1992 年加入 New Enterprise Associates (NEA)，并于 1999 年至 2017 年担任该公司的执行合伙人。巴里斯于 2019 年退休，目前担任名誉主席。在他掌舵的 18 年里，NEA 的资产管理规模从 10 亿美元增长到 200 多亿美元，该组织扩大了业务规模，成为世界上最大的风险投资公司之一。在巴里斯的领导下，NEA 投资了 CareerBuilder、Tableau、Groupon、Jet.com、Juniper Networks、Salesforce.com、TiVo、WebMD 和 Workday 等行业变革型科技公司。他曾入选华盛顿科技委员会名人堂、华盛顿商业名人堂，并多次入选福布斯 Midas 顶级科技投资者榜单。巴里斯亲自领导了三十多家科技公司的投资，这些公司已成功完成公开募股或合并。他目前担任上市公司 Sprout Social (SPT) 的董事会成员。Barris 还担任布鲁金斯学会、In-Q-Tel 和几家私营公司的董事会成员。
传感器 - 语义学者
摘要：小型飞机类别（例如小型空中运输（SAT）、城市空中交通（UAM）、无人机系统（UAS））、现代航空电子解决方案（例如电传操纵（FBW））和减小的飞机（A/C）尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空气数据系统（ADS），能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器（专利技术）之间的智能融合，以识别空气动力学角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器，一旦训练完成，它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上，因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别，使用模拟数据，下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式，而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明，替代解决方案
根据内压设计分析压力容器...
摘要。本研究的主要目的是利用有限元方法根据内部设计压力和温度设计和分析压力容器的重要部件。压力容器是一种封闭的容器，用于容纳与环境压力有很大差异的气体或液体。它们已广泛应用于各种应用，例如化学工业、热电厂和核电厂、食品工业和航空工业。因此，压力容器的设计必须非常谨慎，以避免主要由应力引起的故障。需要应力分析的要求来避免压力容器的故障和致命事故。在本研究中，压力容器的重要部件，例如盲法兰、壳体法兰、一些吊环螺栓、排水管、排水管法兰和压力容器的一些连接区域，均根据 ASME 规范使用可靠的材料进行了专门设计。使用基于有限元法 (FEM) 的 Midas NFX 程序对指定点进行有限元建模、等效应力评估和应力分类线 (SCL)。根据 ASME 锅炉和压力容器规范对涉及内部压力和热负荷的设计条件的应力分析进行了评估。结论是，正常运行条件的分析结果满足允许限值。因此，压力容器的当前设计在设计载荷条件下具有足够的强度。
第一百六十五届毕业典礼
彼得·巴里斯 (Peter J. Barris) 于 1992 年加入新企业联合公司 (NEA)，并于 1999 年至 2017 年担任该公司的执行合伙人。巴里斯于 2019 年退休，目前担任董事长。在他掌舵的 18 年里，NEA 的资产管理规模从 10 亿美元增长到 200 多亿美元，该组织的业务规模不断扩大，成为世界上最大的风险投资公司之一。在巴里斯的领导下，NEA 投资了 CareerBuilder、Tableau、Groupon、Jet.com、Juniper Networks、Salesforce.com、TiVo、WebMD 和 Workday 等行业变革型技术公司。他曾入选华盛顿科技委员会名人堂和华盛顿商业名人堂，并多次入选福布斯 Midas 顶级技术投资者榜单。巴里斯亲自领导了三十多家科技公司的投资，这些公司已成功完成公开募股或合并。他目前担任上市公司 Berkshire Grey、Sprout Social 和 ZeroFox 的董事会成员。Barris 还担任布鲁金斯学会、In-Q-Tel 和多家私营公司的董事会成员。
加拿大海岸警卫队对 V-BAT 无人机进行海上试验
Kongsberg Geospatial 与 Shield AI 合作，在墨西哥湾国际水域部署了 V-BAT VTOL UAS，进行了为期三天的海上试验。试验测试了飞机在白天和夜晚的各种天气条件下从移动船只快速发射和回收、长续航时间以及密闭空间起降的能力。除了远距离跟踪和识别其他船只外，飞行还进行了各种模拟任务，旨在模拟加拿大海岸警卫队使用无人机的真实情况。这些包括定位和跟踪模拟残骸或漏油的染料斑块，以及在波涛汹涌的大海和各种天气条件下定位救生圈。V-BAT 操作员使用 Kongsberg Geospatial 的 IRIS UxS 软件在距离发射船远距离安全地驾驶飞机。 IRIS 软件提供了作战空域的全面态势感知图、来自各种传感器的数据和数据馈送，并显示了其他飞机和水面舰艇以及发射船和“本舰”或正在操作的无人机的位置。来自 UAS 携带的摄像头和传感器的传感器数据馈送被实时输入到 Kongsberg Geospatial 模块化 ISR 数据分析和存储系统中。MIDAS 系统记录来自 UAS 的视频和其他数据，并充当“任务情报协调员”来查看当前和历史传感器馈送
灭活 SARS-CoV-2 疫苗对儿童和青少年的有效性：一项大规模观察性研究
a Ministry of Health, Santiago, Chile b Faculty of Mathematics, Ponti fi cia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile c Center for the Discovery of Structures in Complex Data (MiDaS), Santiago, Chile d School of Government, Ponti fi cia Universidad Católica de Chile, Santiago, RM, Chile e Initiative for Collaborative Research in Bacterial Resistance (MICROB-R), Santiago, Chile f Research Center for Integrated Disaster Risk Management (CIGIDEN), Santiago, Chile g CIFAR Azrieli Global Scholars Program, CIFAR, Toronto, Canada h Faculty of Medicine, Ponti fi cia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile i Department of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA, USA j Department of Biostatistics, Harvard TH School of Public Health, Boston, MA, USA k Department of Statistics, Harvard TH School of Public Health, Boston, MA, USA l Institute of Science and Innovation in Medicine, Faculty of Medicine, Universidad del Desarrollo, Santiago, Chile m Advanced Center for Chronic Diseases (ACCDiS),智利圣地亚哥
基于一维卷积神经网络和长短期记忆估计视觉意图的智能眼控电动轮椅
摘要：当使用凝视运动操作电动轮椅时，检查环境和观察物体等眼球运动也会被错误地识别为输入操作。这种现象被称为“点石成金问题”，对视觉意图进行分类非常重要。在本文中，我们开发了一种实时估计用户视觉意图的深度学习模型，以及一种结合意图估计和凝视停留时间方法的电动轮椅控制系统。所提出的模型由 1DCNN-LSTM 组成，它从 10 个变量的特征向量估计视觉意图，例如眼球运动、头部运动和到注视点的距离。对四种视觉意图进行分类的评估实验表明，与其他模型相比，所提出的模型具有最高的准确性。此外，实施所提出模型的电动轮椅的驾驶实验结果表明，与传统方法相比，用户操作轮椅的努力减少了，轮椅的可操作性得到了提高。从这些结果中，我们得出结论，通过从眼球和头部运动数据中学习时间序列模式可以更准确地估计视觉意图。
传感器 - 语义学者
摘要：小型飞机类别（例如小型空中运输（SAT）、城市空中交通（UAM）、无人机系统（UAS））、现代航空电子解决方案（例如电传操纵（FBW））和减小的飞机（A/C）尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统（ADS），该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器（专利技术）之间的智能融合，以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器，一旦训练完成，它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上，因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别，使用模拟数据，下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式，而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明，替代解决方案是可能的，可以大大节省计算工作量和代码行数，但同时也表明，更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
将2D蓝图转换为3D模型
摘要：我们提出了一种方法，将其转换为2D蓝图转换为3D模型从原始单视图像中的可变形对象类别，完全没有外部监督。我们的方法利用了一个自动编码器框架，该框架将每个输入图像分解为四个基本组件：深度，颜色校正，观点和照明。没有明确标签就可以实现此分解。我们利用转换对象外观的事实，基础结构通常保持对称，可用于指导分离过程。要处理可能表现出部分对称性的对象，我们引入了一个学习的对称概率图，该图被整合到模型中，并与其他组件一起端到端学习。我们的方法能够从单视图像中准确恢复各种可变形物体的3D形状，例如人的脸，猫的脸和汽车，而无需依赖任何监督或先前的形状模型。在实验评估中，我们证明了我们的无监督方法显着优于依赖2D图像对应关系的有监督方法，从而在3D形状重建方面达到了卓越的准确性。这项工作为无监督的3D对象学习提供了有希望的步骤，并在计算机视觉和图形中使用了潜在的应用。关键字：OPENCV，深度处理，MIDAS，图像处理，Pytorch。
传感器 - 语义学者
摘要：小型飞机类别（例如小型空中运输（SAT）、城市空中交通（UAM）、无人机系统（UAS））、现代航空电子解决方案（例如电传操纵（FBW））和减小的飞机（A/C）尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统（ADS），该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器（专利技术）之间的智能融合，以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器，一旦训练完成，它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上，因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别，使用模拟数据，下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式，而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明，替代解决方案是可能的，可以大大节省计算工作量和代码行数，但同时也表明，更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。