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“认知chasms”
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集体培训需求分析评审
AAR 行动后评估 ADDIE 分析、设计、开发、实施和评估 ADDP 澳大利亚国防学条例出版物 ADL 高级分布式学习 ALPS 陆军学习政策与系统 API 应用程序产品接口 ARI 陆军行为与社会科学研究所 ASAT 自动化系统训练方法 AWACS 机载预警与控制系统 BF B 战斗功能 BF 分析 B 战场功能分析 BG B 战斗大队 B DE B RIGADE BNB ATTALION BOS B 战斗 O操作系统 C2 指挥与控制 CA 加拿大军队 CAE CAE 国防与安全 加拿大 CAF 加拿大武装部队 CARO 约束、假设、风险和机会 CAX 计算机辅助演习 CCF 关键战斗功能 CDS 国防参谋长 CEB 客户执行委员会 CFITES 加拿大军队个人培训和教育系统 CFNOS 加拿大军队海军作战学校 CFPDS 加拿大军队专业发展系统 CMP 军事人事长指挥综合任务需求分析与确定 CPX 指挥所演习 CTEG 集体训练与演习指导 DHCSTC 国防人力能力科学技术中心 不同难度、重要性、频率 DRDC 国防研究与开发 加拿大 DSAT 国防系统培训方法 DSTL 国防科学技术实验室 DTSM 国防培训支持手册 EDOE 教育目标 EO E 确定目标
加利福尼亚州寻求资源充足性解决方案……
1. Ivan Penn，《加州轮流停电让电力专家束手无策》，《纽约时报》（2020 年 8 月 16 日；2021 年 6 月 23 日更新），https://www.nytimes.com/2020/08/16/business/california-blackouts.html [https://perma.cc/9GNX-ENNF]。2. Rob Nikolewski，《报告：多种因素导致加州 8 月份轮流停电》，《圣地亚哥联合论坛报》（2020 年 10 月 7 日），https://www.san diegouniontribune.com/business/story/2020-10-07/report-a-combination-of-factors-led- to-californias-rolling-blackouts-in-august [https://perma.cc/JMA7-XESW]； Catherine Wolfram，《加州未来还会有更多停电吗？》，H AAS 能源研究所（2020 年 8 月 31 日），https://energyathaas.wordpress.com/2020/08/31/are-there-more-blackouts-in-californias-future/#:~:text=Mid%2DAugust%20Outages%20Exacerbated%20by,enough%20supply %20to%20meet%20deman [https://perma.cc/CKM2-MZRP]。3. CAISO 是一个平衡机构，负责监督加州约 80% 电力需求的可靠性，具体依据由联邦能源管理委员会批准的电价以及西部电力协调委员会和北美电力可靠性公司 (C AL.INDEP.S YS) 制定的可靠性标准。 OPERATOR ET AL .，根本原因分析：2020 年 8 月中旬极端热浪 10（2021 年 1 月 13 日）[以下简称“最终根本原因分析”]，http://www.caiso.com/Documents/Final-Root-Cause-Analysis-Mid-August-2020-Extreme-Heat-Wave.pdf [https://perma.cc/9FES-C6F9]。
科学文献综述：纳米二氧化钛环境问题
8.采样和分析.....................................................................................................................8-1 8.1 采样技术.....................................................................................................8-1 8.1.1 适用于地表水的采样技术.......................................................8-2 8.1.2 适用于沉积物的采样技术.......................................................8-2 8.1.3 适用于土壤的采样技术.......................................................8-3 8.1.4 适用于地下水的采样技术.......................................................8-3 8.1.5 适用于空气的采样技术.......................................................8-3 8.2 分析技术.............................................................................................8-3 8.2.1 粒度分级分析技术...............................................................8-4 8.2.2 粒度分布分析技术...............................................................8-5 8.2.3 表面分析技术面积....................................................8-8 8.2.4 化学分析的分析技术...................................................8-8 8.2.5 直接可视化的分析技术...................................................8-8 8.2.6 矿物相/内部结构的分析技术...................................8-9
现实世界面部感知的神经动力学基础 Arish ...
2 面部视点和身份的神经编码 5 2.1 引言.......................................................................................................................................................................................................................................5 2.2 材料和方法....................................................................................................................................................................................................................................6 2.2.1 数据....................................................................................................................................................................................................................................................................6 2.2.1 数据.................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 2.2.2 多变量时间模式分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
人工智能项目的失败：
3.1 研究设计 ................................................................................................................................ 42 3.2 研究方法 ................................................................................................................................ 43 3.3 文献综述 ................................................................................................................................ 44 3.4 数据收集 ................................................................................................................................ 45 3.4.1 受访者选择 ............................................................................................................................. 47 3.4.2 访谈指南 ............................................................................................................................. 49 3.4.3 访谈流程 ............................................................................................................................. 50 3.4.4 研究伦理 ............................................................................................................................. 51 3.5 数据分析 ............................................................................................................................. 53 3.5.1 数据缩减和编码................................................................................................................ 53 3.5.2 数据解释 ................................................................................................................................ 54 3.5.3 有效性 ................................................................................................................................ 55 3.5.4 可靠性 ................................................................................................................................ 56 3.5.5 概括 ................................................................................................................................ 58
哈佛法律与技术杂志
文章 涉及知识产权和标准的反垄断分析：经济学的启示 Jorge Padilla、Douglas H. Ginsburg 和 Koren W. Wong-Ervin ........................................ 1 医疗人工智能和语境偏见 W. Nicholson Price II ............................................................................. 65 区块链和智能合约的勾结 Dr. Thibault Schrepel .................................................................................... 117 脑机接口和尊重权利：校准法律和临床规范以追求患者利益 SV OICE Caroline Lawrence、Zachary E. Shapiro 和 Joseph J. Fins ......................................... 167 L ETTERHEAD B IAS 和精英期刊出版物的人口统计 Stephen Thomson ...................................................................................................... 203
SWST-2020-论文集-最终-4.pdf
木材工程：主席：Bohumil Kasal，德国弗劳恩霍夫木材研究所；Mariapaola Riggio，美国俄勒冈州立大学 在 ASTM E119 防火测试中对全尺寸无保护 CLT 地板和墙壁的半搭接接头进行分析，作者：Seung Hyun Hong ……………………………………………………………………………. 104 可构造木材-混凝土复合连接器，作者：Mohammad Derikvand …. 105 按无损检测荷载分类的地下黄杨 C LT 面板，作者：Rafael Azambuja …………………………………………………………………………………………………………………………… 113 Franz Dolezal 撰写的“带饰面层的 CLT 声学行为预测简化方法的开发”……………………………………………………………………………………………… 115 Omar Espinoza 撰写的“支持美国交叉层压木材行业的知识管理系统”…………………………………………………………………………………………………… 123 Daniel Llana 撰写的“回收木材作为结构木材产品原材料。特点、情况和研究案例：爱尔兰和西班牙”………………………………………………………… 124 Igor Gavric 撰写的“多层 CLT 建筑容量设计中不同延展性水平的连接延展性需求”…………………………………………………………………………… 131
中美法学院合作之路
全球推动国家控制数据，DATA CATALYST（2020 年 6 月），https://datacatalyst.org/wp-content/uploads/2020/06/Data-Nationalism-on-the-Rise.pdf；Bryce Baschuk，欧洲为何对美国的绿色补贴感到愤怒，WASH。POST（2023 年 1 月 19 日），https://tinyurl.com/yuc8mdt7；Matthew Studley，通过自动化实现在岸外包；延续不平等？，8 FRONTIERS ROBOTICS & AI 634297（2021 年 6 月 17 日），https://doi.org/10.3389/frobt.2021.634297；美元作为世界主要储备货币，C ONG。R SCH。S ERV。，IF11707（2022 年）；Dallas Card 等人，对 140 年美国政治演讲的计算分析揭示了更积极但日益两极化的移民框架，119 PNAS 31（2022 年）；Ewa Genge 和 Francesco Bartolucci，欧洲对移民的态度正在改变吗？基于潜在类别 IRT 模型的分析，16 ADVANCES D ATA A NALYSIS & C LASSIFICATION 235（2022 年）；Craig Calhoun，英国脱欧是对世界主义精英的叛变，33 N EW P ERSPS。问。50 (2016)。
ASTER：一种预测临床可起作用的合成致死相互作用
摘要。合成致死（SL）的相互作用是两个基因或功能实体之间的功能关系，其中任何一个实体的丧失都是可行的，但两者的丧失都是致命的。这样的对可用于开发具有较少侧面作用并减少过度治疗的靶向抗癌疗法。但是，发现临床上可行的SL相互作用仍然具有挑战性。利用无病和癌性数据的大规模统一的基因表达数据，我们根据统计假设检验设计了一种新技术，称为Aster（通过与t发行的无疾病的无效G e nthetic杀伤性进行静脉疾病（对S ynthetic杀伤力进行，无效的疾病无效的G e noric g e noric g e noric和T r anscriptomic and t r anscriptomic数据）。对于大规模多个假设检验，我们开发了一个称为Aster ++的扩展，该扩展可以在假设检验框架内利用其他输入基因特征。我们的广泛实验表明，在准确地识别可在胃和乳腺癌中可以治疗的SL对中，Aster的效果。