建筑空间的总建筑面积 – 机构边界内的建筑空间总量。可以使用任何建筑空间的标准定义(例如 ASHRAE、ANSI/BOMA、IECC),只要该定义使用一致即可。除非另有说明,否则不包括停车场。应包括机构完全租赁的位于总体 STARS 边界内的建筑物(即机构是唯一的租户)。可以排除不属于机构所有但机构是其多个租户之一的建筑物。如果机构选择包括此类建筑物,则应包括机构总体 STARS 边界内且机构是其租户的所有多租户建筑物。如果机构选择包括租赁空间,则机构应仅计算其占用的建筑空间的平方英尺数,而不是整个建筑物。
摘要 — 由于量子信息对噪声非常敏感,因此量子信息系统的实验实现将非常困难。克服这种敏感性对于设计能够可靠地在远距离传输量子信息的量子网络至关重要。此外,表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下,量子网络断层扫描是指通过端到端测量来表征量子网络中的信道噪声。在这项工作中,我们提出了由单个非平凡泡利算子表征的量子信道形成的量子星型网络的网络断层扫描协议。我们的结果通过引入状态分布和测量分别设计的断层扫描协议,进一步提高了量子位翻转星型网络的端到端表征。我们以先前提出的量子网络断层扫描协议为基础,并提供了用于独特表征星型中位翻转概率的新方法。我们引入了一个基于量子费舍尔信息矩阵的理论基准来比较量子网络协议的效率。我们将我们的技术应用于所提出的协议,并对纠缠对量子网络断层扫描的潜在好处进行了初步分析。此外,我们使用 NetSquid 模拟所提出的协议,以评估针对特定参数范围获得的估计器的收敛特性。我们的研究结果表明,协议的效率取决于参数值,并激发了对自适应量子网络断层扫描协议的搜索。
一项新调查显示,退伍军人对极端主义的支持率很低,而且与美国普通民众相比,他们支持极左运动或白人至上主义团体的可能性更小。兰德公司周二发布的调查报告的主要作者托德·赫尔穆斯说:“我们没有发现任何证据支持这样一种观点,即退伍军人群体整体上对暴力极端主义团体或极端主义信仰的支持率高于美国公众。” 这一发现是在人们对军队内部和退伍军人中的激进主义日益担忧之际得出的。 2021 年 1 月 6 日国会山袭击事件发生后,人们对退伍军人中可能滋生政治极端主义的质疑也愈演愈烈,袭击事件中包括一些退伍军人,他们后来因煽动暴力而面临一系列指控。 “考虑到有关极端组织招募偏好及其积极针对退伍军人的传闻信息,我们本以为这些报告的流行率会更高,”赫尔穆斯说。但兰德公司的调查发现,退伍军人的观点与其他美国人基本一致。据无党派研究机构兰德公司称,约有 5.5% 的退伍军人表示支持极左翼反法西斯主义,这是对具有“激进反对法西斯主义和其他形式的极右翼意识形态”的分散团体的概括性描述。信徒经常混合使用
洛克希德马丁公司自 2009 年以来使用价值 170 亿美元的系统来监控 F-35 战斗机的维修、零件更换和一般维护,但该系统存在很多缺陷,有时迫使工作人员花费数小时手动输入数据,据国会审计人员称。美国政府问责局在彭博新闻社获得的一份报告中称,接受审查的五个美国空军、海军和海军陆战队基地之一的维护人员“估计每年平均花费 5,000 到 10,000 小时手动跟踪洛克希德系统应该自动准确捕获的信息”。此外,美国政府问责局表示,自主后勤信息系统 (ALIS) 中的“不准确或缺失数据”有时会导致发出警报,称“飞机即使已准备好飞行也不应该飞行”。飞行员表示,这些缺陷影响了洛克希德制造的战斗机的战备状态。报告称,在一个地方,机组人员每周遇到多达 400 个“与不准确或缺失的电子记录有关的问题”。这个问题增加了人们对世界上最昂贵的武器系统 F-35 的不确定性。长期以来,人们的注意力集中在飞机 4280 亿美元的收购计划以及开发和生产中的挫折上。但现在,维持飞机的成本——估计在 66 年内约为 1.2 万亿美元——是军事官员和众议院军事委员会小组的立法者最担心的问题,该小组要求 GAO 进行评估。
对二进制恒星的研究是天体物理学最古老的地区之一。二进制恒星的结果是我们对恒星如何形成和进化,银河恒星种群,化学演化和宇宙学距离量表的理解至关重要的。宽的二进制文件使我们能够探测正常恒星的性质,包括其质量的直接测量。黯然失色的二进制物是唯一可以将质量和半径高精度测量的恒星。紧密的二进制文件可用于研究质量转移,质量损失,积聚盘以及恒星如何进化的物理。二进制恒星进化对于灾难变量,Novae,Supernovae,X射线二进制,毫秒,毫秒脉冲星,伽马射线爆发和引力波事件至关重要。行星都在S型和P型轨道的二元星系中发现。
致谢................................................................................................................ iii 图表列表.................................................................................................................... vi 表格列表.................................................................................................................... vii 摘要................................................................................................................................... viii I.简介.......................................................................................................................1 II.文献综述................................................................................................................3 简介................................................................................................................................3 全球信息网格................................................................................................................3 全球网格........................................................................................................................4 部队模板概念................................................................................................................7 联合 STARS................................................................................................................10 Link-16 数据链.............................................................................................................11 Link-16 特性.............................................................................................................11 硬件架构.............................................................................................................13 时分多址协议.............................................................................................................16 传输访问模式............................................................................................................17 信息交换要求............................................................................................................18 原则............................................................................................................................20 总结............................................................................................................................23 III.方法论................................................................................................................24 问题定义.................................................................................................................24 目标和假设...............................................................................................................25 方法................................................................................................................25 系统边界.................................................................................................................26 系统服务.................................................................................................................27 性能指标.................................................................................................................27 参数.............................................................................................................................28 系统.............................................................................................................................28 工作负载.................................................................................................................30 因素.............................................................................................................................30 网络拓扑.................................................................................................................30 任务.............................................................................................................................31 评估技术.................................................................................................................32
摘要 - 本文介绍了一项关于使用机器学习算法预测心脏病的研究,这是全球死亡的主要原因。该研究的重点是决策树算法的使用,该算法具有考虑大量危险因素的优势。心脏病数据集是从UCI机器学习存储库中获得的,并使用决策树分类器进行了分析。数据集有6个丢失的数据点,这些数据点已被删除,留下了279个实例进行分析。对具有两个以上响应的分类变量进行了单次编码。使用5倍交叉验证来优化决策树分类器以选择最佳参数。结果表明,决策树分类器的准确性可以正确预测81%的患者患有心脏病,并且因没有心脏病而明智的82%,这比以前研究中使用的其他机器学习算法高。这项研究证明了决策树算法预测心脏病的潜力,并突出了早期鉴定出患心血管疾病风险的个体的重要性。索引术语 - 机器学习算法,心脏病预测,决策树算法,UCI机器学习存储库,5倍交叉验证
摘要:女性对科学技术领域贡献巨大,而女性在历史上被排除在科学领域之外,导致世界更加贫穷。尽管许多行业都存在性别差异,并继续受到性别歧视的影响(例如银行业、农业、采矿业、卡车运输业、工程业等),但在我们面向未来的人类愿景中,没有哪个行业像科学,尤其是空间科学那样占据如此重要的地位。对于在男性主导的全球航天行业工作的女性来说,太空是女性的前沿领域,有着天顶。联合国 (UN) 报告称,2016 年,航天行业只有 20% 的工人是女性,而且这一数字在三十年来没有改善。如果没有制度变革和性别文化态度的重大转变,女性就无法对抗其严峻的处境。科学与人权息息相关;参与科学可以提高女性的教育和独立性、生活机会、社会地位和基本人权。在地球上,父权制意识形态贯穿着我们的日常生活,但太空为人类开启新篇章提供了机会。关键词:空间研究、性别偏见、航天工业、性别歧视、宇航员版权所有:Bronwyn D. Lovell 引言女性对科学技术领域贡献巨大,而女性历史上被排除在科学事业之外,导致世界变得更加贫乏。多样性是学科发展的关键,而科学需要女性。尽管许多行业都存在性别差异,并且继续受到性别歧视的影响(例如银行业、农业、采矿业、卡车运输业、工程业等),但在我们面向未来的人类愿景中,没有哪个行业像科学,尤其是空间科学那样占据如此重要的地位。对于在男性主导的全球航天工业中工作的女性来说,太空是一条女性的边疆,有着天穹的天花板。联合国(UN)报告称,2016 年,航天工业中只有 20% 的工人是女性,而且这一数字在 30 年来一直没有改善(UNOOSA nd)。 20% 并不是一个令人鼓舞的数字,然而,当考虑到女性在该领域往往扮演的低级角色时,女性在航天工业中的处境就更加糟糕了。例如,截至 2019 年 1 月,NASA 劳动力信息立方体显示,其男性员工数量几乎是女性员工数量的两倍(11,343 人对 5,884 人)。然而,仔细观察,从事工程职位的男性人数是女性的三倍多(8,208 人对 2,419 人)。担任高级科学职位的男性人数是女性的五倍多(76 人对 13 人),担任高级管理职位的男性人数是女性的两倍多(279 人对 119 人)。相反,担任一般行政职务的女性多于男性(1,333 人对 706 人)。从这些数据来看,我们可以看到,尽管女性在全球航天领域占比 20%,但她们获得特权的可能性远低于男性。因此,即使女性参与航天工业,她们作为一个群体,也不能说是充分或平等地参与。
Geospatial Media and Communications 首席执行官 Sanjay Kumar 表示:“我对这个新平台感到非常兴奋,它为这群多元化的杰出年轻专业人士带来了实至名归的认可。我相信这些耀眼的明星将继续闪耀,引领我们行业的未来。我对如此多的年轻女性跻身首批榜单感到特别高兴。我要祝贺今年进入新星榜单的每一个人,并向他们致以最美好的祝愿。”
作者的完整清单:Naish,Darren;南安普敦大学,生物科学学院Tattersdill,Will;伯明翰大学,英语文学系 /文科和自然科学系< / div>