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EOS/ESD 研讨会最佳演讲奖
EOS/ESD 研讨会杰出论文奖（最佳演讲） EOS/ESD 研讨会杰出论文奖颁发给个人或团体，以鼓励他们在论文撰写和演讲中付出巨大努力，力求达到技术卓越。该奖项由 EOS/ESD 研讨会与会者投票选出，评选标准包括原创性、与实践或进一步研究的相关性、对概念、理论和发现的批判性分析以及演讲的清晰度。奖项分为制造和设备类别。 1983 年“室内空气电离系统，比 40% 相对湿度更好的替代方案” CF Mykkanen 和 DR Blinde 1984 年“防静电袋在筛选半导体元件免受 ESD 瞬变影响方面的有效性” TIE GC Holmes 1984 年“现实而系统的 ESD 控制计划” GT Dangelmayer 1985 年“一种实时检查集成电路中表面下 EOS/ESD 损伤的技术” CT Amos 和 CE Stephens 1986 年“厚氧化物器件在工艺变化下的 ESD 性能” RA Mc Phee、C. Duvvury、RN Rountree、H. Domingos 1987 年“可抵御带电器件模型 (CDM) 的 ESD 保护结构” LR Avery TIE 1988 年“适用于先进 CMOS 工艺的工艺容错输入保护电路” Robert Rountree、Charvaka Duvvury、Tatsuro Maki、Harvey Stiegler 1988 “摩擦电和表面电阻率不相关” Steven L. Fowler 1989 “理解粉红聚合物” Marvin R. Havens 1990 “4 Mbit DRAM 的静电放电保护” Mark D. Jaffe 1991 “实施基于计算机的 ESD 培训：比较计算机方法与传统课堂技术的案例研究” Joanne Woodward-Jack
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
亲子的依恋和浪漫关系
摘要许多研究人员发现，未来适应或适应儿童不适的关键是他们与父母形成的依恋（Davies＆Sturge-Apple，2007； Marvin＆Britner，2008）。早期关于依恋的研究强调了跨越生命的亲子依恋的影响（Bowlby，1982）。最近的研究表明，儿童期间的不安全依恋会影响年轻人与父母的依恋，进而影响他们生活的各个方面。但是，没有或有限的研究探讨了依恋风格与年轻人在马尔代夫年轻人中的浪漫关系之间的直接关系。这项研究旨在通过评估年轻成年人的父母依恋之间的关系，以及在马尔代夫高等教育机构中年轻人之间的浪漫关系质量来填补这一空白。在马尔代夫的高等教育机构中的463名年龄在18至28岁的学生中进行了横断面调查。使用Fletcher等人使用感知的关系质量量表收集数据。（2000）以及Hu（2009）对父母/照顾者清单的附件。使用IBM社会科学统计软件包（SPSS）和PLS-SEM软件对数据进行了分析。结果表明，参与者中与父亲和父亲之间的回避依恋很高，这与他们当前的浪漫关系质量有负相关。此外，它还显示了母童焦虑的依恋，父亲焦虑的依恋与年轻人的浪漫关系质量之间的联系。因此，建立了不安全的依恋样式（回避依恋和焦虑的依恋）与关系质量较低的直接联系。
雷达设计原则
雷达系统，特别是雷达信号处理的巨大进步是许多领域许多人努力的结果。为了帮助我吸收这些信息，我寻求雷达领域许多知识渊博的同事的帮助。原书和此版本的作者主要归功于约翰霍普金斯大学应用物理实验室的 J. Patrick Reilly。他撰写了第章和第章的重要部分。1、2、3、5、6 和 7。佐治亚理工学院研究所 (GTRI) 的 Marvin Cohen 博士贡献了第章的新版本，并为第章的重写做出了贡献。13.我感谢 Mark Richards 博士 (GTRI)，他为脉冲多普勒信号处理器架构贡献了新章节；感谢 Me1 Belcher (GTRI)，他为第4 章中的 CFAR 章节贡献了新章节；感谢 Technology Service Corporation (康涅狄格州特朗布尔) 的 A. Corbeil、J. DiDomizio 和 R. DiDomizio，他为第4 章中的检测前跟踪提供了新内容；感谢 Allied-Signal 的 Allen Sinsky，他为第8 章中的模糊函数材料提供了更新。我仍然感谢应用物理实验室的工作人员，他们协助编写了第一版，也感谢我在 Technology Service Corporation 工作 18 年的同事，他们从各种项目和短期课程中积累了大量新内容。我要感谢博士们。佐治亚理工学院研究所的 E. K. Reedy、J. L. Eaves 和 Jim Wiltse 在编写此版本时给予了鼓励和支持。我非常感谢 Janice Letow 在打字、整理和确保手稿按计划进行方面的帮助。最后，我要感谢我妻子 Lila 的耐心和理解，在我低估新版本的努力时，她一直支持我。最后，感谢我的女儿和女婿，还有我的儿子，20 年前他希望我能为他建造一个雷达。我仍然不知道我是否能为他建造一个。
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。
UFFC-JS
Mototaka Arakawa，东北大学 Mike Averkiou，华盛顿大学 [轨道负责人：MCA] Kenneth Bader，芝加哥大学 Carolyn Bayer，杜兰大学 Muyinatu Bell，约翰霍普金斯大学 Mark Borden，科罗拉多大学博尔德分校 [轨道负责人：MTN] Ayache Bouakaz，法国国家健康与医学研究院 Lori Bridal，索邦大学法国国家科学研究院 Matthew Bruce，华盛顿大学 Ewen Carcreff，TPAC Stefan Catheline，法国国家健康与医学研究院，LabTAU Jin Ho Chang，DGIST Hong Chen，华盛顿大学圣路易斯分校 Shigao Chen，梅奥诊所 Parag Chitnis，乔治梅森大学 [轨道负责人：MPA] Magnus Cinthio，隆德大学 Guy Cloutier，蒙特利尔大学 Olivie Couture，索邦大学法国国家科学研究院 [轨道负责人：MSR] Yaoyao Cui，苏州生物医学工程与技术研究所 Jeremy Dahl，斯坦福大学 Paul Dayton，北卡罗来纳大学/北卡罗来纳州立大学 Chris de Korte，拉德堡德大学医学中心 [轨道负责人：MEL] Libertario Demi，特伦托大学 [轨道负责人：MIS] Stefanie Dencks，波鸿大学 Cheri Deng，密歇根大学，Marvin Doyley，罗切斯特大学 Yonina Eldar，魏茨曼科学研究所 Stanislav Emelianov，佐治亚理工学院和埃默里大学医学院 Lin Fanglue，联影 Mostafa Fatemi，梅奥诊所 Brian Fowlkes，密歇根大学 Steven Freear，利兹大学 Caterina Gallippi，北卡罗来纳大学 Fei Gao，混合成像系统实验室 Damien Garcia，法国国家健康与医学研究院 Aiguo Han，弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州布莱克斯堡 Hideyuki Hasegawa，富山大学 Chih-Chung Huang，国立成功大学 Safeer Hyder，西门子医疗 [轨道负责人：MTN] Tali Ilovitsh，特拉维夫大学 Kazuyo Ito，东京农业大学科技 三星美国研究中心 George Kapodistrias
解开动机和学习效率作为驱动因素的联系...
注意：本文的先前版本以“青少年人力资本生产中的生产力与动机：来自结构动机现场实验的证据”为标题发布。我们感谢 James Heckman 和四位匿名审稿人的反馈，这些反馈大大改进了本文。Greg Sun、Nicholas Buchholz、Barton Hamilton、Stephen Ryan、Ismael Mourifié、Caroline Hoxby、Chris Taber、Jeffrey Smith、Samuel Purdy、Mary Mooney、Felix Tintelnot、Aloysius Siow、Angela Duckworth、Joseph L Mullins、Martin Luccioni 和 Rob Clark 也提供了有关本文内容或阐述的特别有用的对话。宾夕法尼亚大学、芝加哥大学、威斯康星大学麦迪逊分校、华盛顿大学圣路易斯分校、皇后大学、多伦多大学、NBER 夏季教育会议以及其他几场会议和研讨会的研讨会参与者提供了有用的反馈和建议。如果没有一支才华横溢、敬业、精力充沛、不知疲倦的研究人员团队，这个项目不可能实现，其中包括：Debbie Blair、Edie Dobrez、Matthew Epps、Janaya Gripper、Clark Halliday、Allanah Hoefler、Justin Holz、Kristen Jones、No'am Keesom、Tova Levin、Claire Mackevicius、Wendy Pitcock、Joseph Seidel、Kristen Troutman、Andrew “Rusty” Simon 和 Diana Smith。最后，我们要感谢一大批研究助理，包括 Marvin Espinoza、Bonnie Fan、John Faughnan、Yuan Fei、Ian Fillmore、Greta Gol、Justin Guo、Colton Korgel、Hunter Korgel、Ethan Kudrow、Helen Li、Victor Ma、Claire Mackevicius、Janae Meaders、Mateo Portune、Denis Semisalov、Yaxi Wang、De'Andre Warren、Colleen White 和 Colin Yu，他们对我们执行复杂的实验计划至关重要。我们非常感谢我们三个合作学区的匿名学校管理人员和教师，他们慷慨地付出了额外的努力来参与这项研究。我们也对与 Ariadne Merchant、Daphne Hickman、Morgan Hickman、Lydia Scholle-Cotton 和 Nicholas Merchant 的广泛讨论表示感谢。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
工程中的人工智能 - NIST 的 TSAPPS
人工智能的起源：1950-1980 我们现在所理解的人工智能 (AI) 领域，是在 1956 年夏天由人工智能创始人之一约翰·麦卡锡 (斯坦福大学) 在达特茅斯组织的为期两个月的研讨会上得到推动的。人工智能这个术语就是在这次研讨会上提出的。麻省理工学院 (MIT)、IBM、普林斯顿大学、卡内基梅隆大学 (CMU) 都有出色代表。来自 CMU 的 Allen Newell 和 Herbert Simon 展示了一个模拟逻辑决策某些方面的程序原型。这引起了人们对未来的极大兴趣和希望。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，知识表示和问题解决的大部分基础都是在 CMU、斯坦福、麻省理工学院和 IBM 奠定的。这些努力（可能 IBM 除外）由国防高级研究局 (DARPA) 资助。在此期间出版的 Herbert Simon 的《人工智能科学》（麻省理工学院出版社）、Christopher Alexander 的《形式合成笔记》（哈佛大学出版社）和 Marvin Manheim 的《层次结构：设计和规划过程模型》（麻省理工学院出版社）为 20 世纪 80 年代和 90 年代人工智能在设计领域的应用奠定了基础。人工智能的两个显著应用在 20 世纪 70 年代中期首次亮相，推动了知识型专家系统 (KBES) 的发展：用于内科的 MYCIN 和用于地质勘探的 PROSPECTOR。这些系统专注于分类类型问题，并导致开发用于构建诊断 KBES 的领域独立工具。除了 Thanet Norabhoompipat 在 Steven Fenves 教授的指导下发表了一篇博士论文，讨论了解决工程问题所需的几种 AI 问题解决技术外，很少有关于将 AI 应用于工程问题的活动。工程领域 AI 的兴起：20 世纪 80 年代 20 世纪 80 年代，AI 在工程领域的应用开始兴起，该领域主要由美国的卡内基梅隆大学、斯坦福大学和麻省理工学院主导。我很幸运当时在卡内基梅隆大学，在那里我接触到了该领域中坚力量的讲座。我将自己进入该领域的功劳归功于语音识别先驱、卡内基梅隆大学机器人研究所所长 Raj Reddy 教授和土木工程计算应用先驱、美国国家工程院院士 Steven J. Fenves 教授。
27 SOW 综合弹性优化网络 (IRON)
综合弹性优化网络 (IRON) 部门负责人 认知部门负责人 Samuel Oldham 少校 575-904-4249 samuel.oldham.2@us.af.mil 物理部门负责人 (HAF 物理弹性和 POTFF HPP) Anthony “Tony” Cook 575-904-3943 anthony.cook.2@us.af.mil 心理部门负责人 (嵌入式临床和 SOCOM MFLC) Gentry Cobb 575-650-7740 gentry.cobb.1@us.af.mil 社会/家庭部门负责人 Leigh Ana Shaw 575-497-5555 leigh.shaw@us.af.mil 精神部门负责人 (教堂和精神 CPPNC) Eli Dowell 少校 575-784-2507 eli.dowell.2@us.af.mil 综合一级预防队伍 综合预防负责人 Marvin Cox 575-904-4185 marvin.cox.4@us.af.mil 综合预防协调员 Tory Gard 575-904-5196 tory.gard.2@us.af.mil 综合预防专家 James Russell 575-904-4547 james.russell.8@us.af.mil 综合预防分析师 Sarah Jolly 575-904-4192 sarah.jolly.2@us.af.mil 突击队准备中心（处理中和欢迎中心） 突击队准备中心项目经理 Tanya Kelley 575-784-2700 tanya.kelley@us.af.mil 突击队准备中心项目专家 空缺 -- -- 维护组 恢复力飞行 军事与家庭准备中心 (M&FRC) Jessica Johns 575-784-4228 jessica.johns.3@us.af.mil 牧师 牧师 Trevor Roberts 575-784-2507 catherine.trevor_roberts.1@us.af.mil 宗教事务 空军 SSgt Cierra Lynn Mamea -- cierra_lynn.mamea@us.af.mil 高级复原力训练师 (MRT) 空缺 -- -- POTFF 社区资源协调员 (CRC) Chandler Austin 575-284-5606 chandler.austin.ctr@us.af.mil POTFF 社区资源协调员 (CRC) Jori Wyant 575-825-9779 jori.wyant.ctr@us.af.mil TN 执业临床社会工作者 (LCSW)27 SOMUNS MXG 空缺 -- -- TN 执业临床社会工作者 (LCSW) 27 SOAMXS Riley Everson 575-268-1706 riley.everson@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 – 第 16 届 AMXS、第 43 届 IS Joshua Woodward 210-381-6484 joshua.woodward.6.ctr@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 – 第 20 届 AMXS Jonathan Murray -- jonmurraye4@gmail.com POTFF 力量和训练专家 – 第 9 届和 27 MXG Det. 2 Kelcey Finn 470-200-5518 kelcey.finn.ctr@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 –MUNS Aaron Mehl 575-604-4480 aaron.mehl.ctr@us.af.mil SOCOM 军事和家庭生活顾问 (MFLC) 27 SOMXS、27 SOMUNS Shannon Moseley 575-825-9985 shannon.moseley.1.ctr@us.af.mil SOCOM 军事和家庭生活顾问 (MLFC) - 27 SOAMXS、16 SOAMXS 和 27 SOMXG Det-1 SOMXG Shasta Rael 575-415-5954 shasta.rael.ctr@us.af.mil
工程中的人工智能 - NIST 的 TSAPPS
人工智能的起源：1950-1980 我们现在所理解的人工智能 (AI) 领域，是在 1956 年夏天由人工智能创始人之一约翰·麦卡锡 (斯坦福大学) 在达特茅斯组织的为期两个月的研讨会上得到推动的。人工智能这个术语就是在这次研讨会上提出的。麻省理工学院 (MIT)、IBM、普林斯顿大学、卡内基梅隆大学 (CMU) 都有出色代表。来自 CMU 的 Allen Newell 和 Herbert Simon 展示了一个模拟逻辑决策某些方面的程序原型。这引起了人们对未来的极大兴趣和希望。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，知识表示和问题解决的大部分基础都是在 CMU、斯坦福、麻省理工学院和 IBM 奠定的。这些努力（可能 IBM 除外）由国防高级研究局 (DARPA) 资助。在此期间出版的 Herbert Simon 的《人工智能科学》（麻省理工学院出版社）、Christopher Alexander 的《形式合成笔记》（哈佛大学出版社）和 Marvin Manheim 的《层次结构：设计和规划过程模型》（麻省理工学院出版社）为 20 世纪 80 年代和 90 年代未来在设计领域使用人工智能奠定了基础。人工智能的两个显著应用在 20 世纪 70 年代中期首次亮相，推动了知识型专家系统 (KBES) 的发展：用于内科的 MYCIN 和用于地质勘探的 PROSPECTOR。这些系统专注于分类类型问题，并导致开发用于构建诊断 KBES 的领域独立工具。除了 Thanet Norabhoompipat 在 Steven Fenves 教授的指导下发表了一篇博士论文，讨论了解决工程问题所需的几种 AI 问题解决技术外，将 AI 应用于工程问题的活动非常少。工程领域 AI 的兴起：20 世纪 80 年代 20 世纪 80 年代，AI 在工程领域的应用开始兴起，该领域主要由美国的卡内基梅隆大学、斯坦福大学和麻省理工学院主导。我很幸运当时在卡内基梅隆大学，在那里我接触到了该领域中坚力量的讲座。我将自己进入该领域的功劳归功于语音识别先驱、卡内基梅隆大学机器人研究所所长 Raj Reddy 教授和土木工程计算应用先驱、美国国家工程院院士 Steven J. Fenves 教授。