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挑战、调查和建议：面对公众的不信任和担忧，如何有效管理 COVID-19 疫苗
通过采用公共卫生和历史的跨学科方法研究对安全性、依从性和分发的担忧，我们认为历史上和当代对免疫的不信任对美国 COVID-19 疫苗计划的成功管理构成了挑战。COVID-19 疫苗开发的特殊情况，包括快速生产的压力、公共卫生部门的沟通不明确以及对行为保护性公共卫生政策措施（如戴口罩）的抵制，使疫苗的广泛采用变得复杂。目前，随着 COVID-19 变种的不断出现，美国人口对第一剂和第二剂 COVID-19 疫苗以及 COVID-19 加强剂的需求持续波动。这种犹豫导致疫苗接种计划停滞不前，无法形成群体免疫。为了支持疫苗接种计划的成功管理，我们建议采取公共卫生教育和沟通措施，这些措施可根据当地社区的需求进行量身定制，同时为公众对 COVID-19 疫苗有效性的现实期望做好准备。量身定制的方法可能会减少美国社会对疫苗的犹豫。本文提供的观点提出了一种适用于美国、全球其他地区当前的 COVID-19 疫苗管理计划以及未来大流行的途径。
Juniper Mist 和 Seats 软件为校园带来 AI 驱动的学习者和分析
Mist 构建了首个 AI 驱动的无线局域网 (WLAN)，使 Wi-Fi 可预测、可靠且可测量，并支持可扩展的室内定位服务，如寻路、近距离消息传递和资产可视性。此外，Mist 的 AI 技术在为整个 IT 堆栈带来自动化和洞察力方面发挥着关键作用，可提供无缝的端到端用户体验并大幅节省 IT 成本。2019 年，Mist 被瞻博网络收购。此次交易将增强瞻博网络的企业网络产品组合，将 Mist 的下一代无线局域网 (WLAN) 平台与瞻博网络一流的有线局域网、SD-WAN 和安全解决方案相结合，提供无与伦比的端到端用户和 IT 体验。如需了解更多信息，请访问 www.juniper.net。
每个现代零售企业都需要由 Mist AI 驱动的瞻博网络网络。
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人类对人工智能的认知包括哪些人？：医疗人工智能的信任和感知公平性以及文化不信任
新兴研究表明，人们对算法决策的信任度低于人类决策。然而，不同的人群，特别是边缘化社区的人群，对人类决策者的信任程度可能有所不同。不信任人类决策者的人是否认为人类决策比算法决策更值得信赖、更公平？或者他们对算法决策的信任程度与人类决策一样高甚至更高？我们研究了对人类系统的不信任在人们对算法决策的看法中的作用。我们关注医疗保健人工智能 (AI)、基于群体的医疗不信任和美国的黑人。我们进行了一项受试者间在线实验，以检查人们根据他们对医疗的不信任程度对人工智能和人类医生做出的皮肤癌筛查决策的看法，并且我们进行了访谈以了解如何培养对医疗保健人工智能的信任。我们的研究结果强调，围绕人类对人工智能的体验的研究应该考虑社会群体之间的关键差异。
SteraMist 离子化过氧化氢的分析...
COVID-19 疫情导致医护人员个人防护装备 (PPE) 普遍短缺，包括 N95 口罩（过滤式面罩呼吸器；FFR）。这些口罩仅供一次性使用，但其灭菌并随后重复使用有可能大大缓解短缺问题。在这里，我们研究了使用 SteraMist 设备（TOMI；马里兰州弗雷德里克）在密封环境室中产生的离子化过氧化氢 (iHP) 对 PPE 进行灭菌。使用生物指示剂组件中的细菌孢子评估 iHP 灭菌的效果。经过一次或多次 iHP 处理后，对来自三家制造商的五种型号的 N95 口罩的功能保留情况进行了评估，评估依据是它们形成气密密封（使用定量适合性测试测量）和过滤气溶胶颗粒的能力。过滤测试在大学实验室和国家职业安全与健康研究所 (NIOSH) 预认证实验室进行。数据表明，使用 SteraMist iHP 技术灭菌的 N95 口罩可保持过滤效率达 10 次，这是迄今为止测试的最大次数。典型的 iHP 环境室体积约为 80 立方米，可处理约 7000 个口罩和其他物品（例如其他 PPE、iPAD），这对于繁忙的医疗中心来说是一种有效的方法。
隐私和安全：人工智能驱动的信任 - Mist Systems
Juniper Mist 云让我们的客户始终能够安心使用我们软件的最新版本。这增强了我们创新的能力，并利用不断发展的技术保护客户的数据。我们可以通过向整个客户群推送安全更新并确保通用的数据处理标准来快速应对安全威胁。最重要的是，Juniper Mist 云与具有行业标准认证的一级数据中心共置。这些数据中心具有最先进的物理和网络安全以及高度可靠的设计。这些服务在每个 AWS 服务的多个可用区中复制，以便在发生灾难性故障时面向客户的服务能够快速故障转移。图 1 显示了从数据中心到静态数据和传输中数据的其他安全详细信息。
Robovac - 米斯特拉尔
可能会妨碍设备安全运行（移除所有易碎物品和电线、衣物、纸张、松散的电缆，并确保将窗帘和帷幔从地板上提起，以避免发生任何可能的事故。如果松散的电缆与产品缠绕在一起，则电缆可能会在产品工作时随产品移动，并推倒桌子、椅子或橱柜，并可能造成人身伤害或财产损失。）
Juniper-Mist 提供基于人工智能的全面访问解决方案 |解决方案简介
Mist 构建了第一个专为智能设备时代设计的 AI 驱动无线局域网 (WLAN)。Mist Learning WLAN 通过提供前所未有的用户体验可视性并用主动自动化取代耗时的手动 IT 任务，使网络可预测、可靠和可衡量。Mist 还是第一家将企业级 Wi-Fi、低功耗蓝牙 (BLE) 和物联网相结合以提供个性化、基于位置的无线服务而无需电池供电信标的供应商。所有操作均通过 Mist 的现代云架构进行管理，以实现最大的可扩展性、灵活性和性能（见图 2）。
“冲突迷雾”徒步步兵 2030 概念
陆地能力分析 (LCA) 未来技术概念探索 (FTCE) 计划探索未来澳大利亚陆军战斗队所需的技术、能力、概念和部队结构，以便在所有条件和未来作战环境 (FOE) 下在所有可预见的交战中实现战术优势和优势。该计划侧重于设计新的和新颖的作战方式 (概念探索) 来利用和对抗新兴技术，并评估概念和结构转型的潜在作战效能 (性能)。这些研究的结果为陆军提供了建议，以塑造未来部队、激发思考和辩论并应对未来的作战挑战。
失谐涡轮发动机压缩机的制造建模与实验方法的评估
AFRL 空军研究实验室 AMM 制造模型 B 叶片 BTT 叶尖正时 CAD 计算机辅助设计 CARL 压缩机航空研究实验室 CFD 计算流体动力学 CMM 坐标测量机 CMS 部件模态综合 DOD 家用物体损坏 DOF 自由度 EO 发动机阶数 FEA 有限元分析 FEM 有限元模型 FMM 基本失谐模型 FOD 外来物体损坏 FRA 受迫响应分析 GMM 几何失谐模型 HCF 高周疲劳 HPC 高压压缩机 IBR 整体叶片转子 ICP 迭代最近点 LCF 低周疲劳 MMDA 改进模态域方法 MORPH 智能网格变形方法 PCA 主成分分析 PBS 参数化叶片研究 N 叶片数量 ND 节点直径 NSMS 非侵入应力测量系统 ROM 降阶模型 SDOF 单自由度 SWAT 正弦波分析技术 SNM 标称子集模式 TAF 调谐吸收器因子 TEFF 涡轮发动机疲劳设施 TWE 行波激励