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使用卷积神经网络进行飞行中新奇事物检测
航空航天燃气涡轮发动机 (GTE) 是复杂的机器，必须对其进行监控和维护，以确保长期可靠运行 [1]。最大限度提高可靠性的一个关键概念是基于条件而不是基于计划的维护 [2]。这需要对发动机状况进行准确评估，但这可能很难获得。发动机状况通常相对于机队中的类似资产以及功能性能阈值进行评估，并且需要维护决策者具备专业的工程知识。传统上，评估发动机性能的有限人力资源由小型数据快照和故障模式特定功能工程支持。较大的数据包是临时从在役状态收集的，但这在后勤上成本高昂，并且通常仅限于观察到运行中断的情况。需要新的方法来支持更高效的在役操作。从发动机上放置的各种不同传感器获得的数据是评估发动机状况的主要资源。然而，由于传感器数量众多、飞行中带宽限制和机载存储限制，大多数当前系统无法将所有数据返回地面进行分析 [3]。因此，有必要
使用便携式脑电图传感器和监督机器学习监测人类注意力
便携式和可穿戴传感器日益普及，越来越多地融入日常物品中，为支持个人健康和幸福的新一代应用铺平了道路。因此，人们投入了大量研究，以设计基于传感器数据识别人类活动和复杂行为的有效技术 [1、2、3]。有趣的是，虽然大量医疗保健应用使用基于传感器的人工智能来解决健康的身体层面，但对心理层面的研究较少 [4、5]。然而，世界上相当一部分人口患有精神残疾。许多精神疾病患者无法平等地获得医疗保健、教育和就业机会，无法获得特定的残疾相关服务，并且被排除在日常生活活动之外。不幸的是，精神残疾种类繁多，需要临时和个性化的解决方案。此外，有效和高效技术的设计和实施是一个复杂而昂贵的过程，涉及可用性和可接受性等具有挑战性的问题。在本文中，我们评估了使用廉价且不显眼的便携式脑电图 (EEG) 传感器监测人类注意力水平的效果。事实上，监测人类注意力的能力对于治疗多种疾病至关重要，包括诊断和
研究生信息
该学院提供研究生课程，可授予理学硕士和哲学博士学位，在特殊情况下可授予工程师学位。该学院的学术工作分为六个部门：生物和生物工程；化学和化学工程；工程和应用科学；地质和行星科学；人文和社会科学；物理、数学和天文学。该学院的研究生课程进一步分为研究生课程，由兴趣和研究与课程领域密切相关的教授监督，这些教授属于一个或多个部门的行政管辖范围。攻读研究生课程高级学位的研究生与管理该课程的教授、包括研究助理和研究员在内的其他教职员工以及攻读类似学位的其他研究生组成的非正式团体有联系。教职员工担任课程代表。课程代表就学术课程、学位要求、经济援助等提供咨询，并为该课程的研究生提供一般指导。研究生委员会由选项代表、全体教职员工选举产生，以及研究生理事会任命的研究生组成，负责监督教职员工为所有高级学位制定的学术要求，为研究生院院长提供政策指导，并向教职员工认证所有研究生学位候选人以供其批准。本学年的选项代表名单可在 www.registrar.caltech.edu/academics/grad_option_reps 上找到。
![arxiv：2301.07705v1 [Physics.optics] 2023年1月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db8e17095a8f0750107a794c21934863f909fe52.webp)
arxiv：2301.07705v1 [Physics.optics] 2023年1月18日
可靠地创建大规模和高度比率的Microlens阵列1-3可能会影响多个研究和量子技术的几个领域。微晶体来使垂直腔发射激光器（VCSEL）阵列的输出4,5和量子发射器6-9，以通过提高与设备活动区域10-12的耦合并提高互连接器的效率13 – CHIPS的效率来提高图像的灵敏度。在量子技术中，微米尺度的固体沉浸式镜片（SILS）在从单个固态量子发射器中的单个光子16-18中的单个光子中发挥了重要作用。在固态矩阵中，通常会受到全部内部反应的限制，这将大部分发射捕获在高索引培养基中。通过以大角度去除折射，SILS可以将收集效率提高到10-20，例如，与钻石19中与单氮胶菌（NV）中心相关的自旋/光子界面所示。- 床上用品NV中心具有壮观的突破，例如其电子自旋18的单发射击读数，第一个漏洞的铃铛测试20和实现了远程固态量子设备的多节点Quantum网络21,22的多节点Quantum网络。最近，该技术还扩展到具有更好成熟的其他材料中的类似量子发射器，例如碳化硅23-25。
定向能武器是真实存在的……而且具有破坏性
定向能武器的破坏力（杀伤力）来自随着时间的推移传递给目标的能量。这种集中的能量可以对从非致命到致命的整个范围产生影响。例如，激光可以在几秒钟内切割钢、铝和许多其他材料。它们可以非常有效地导致加压容器爆炸，例如导弹推进剂和氧化剂罐。它们可以摧毁、降级或致盲许多其他包含传感器和电子设备的系统。对于高能激光，杀伤力取决于激光的功率输出、光的纯度和浓度（光束质量）、目标范围、将激光保持在目标瞄准点上的能力（抖动控制和跟踪）以及激光穿越目标的大气环境。在最后一个因素中，激光的频率和交战高度将对大气对激光杀伤力的影响程度产生重大影响。激光能量可以以连续波或脉冲形式产生，这也会影响其杀伤力。高能激光器 (HEL) 的平均功率范围从几千瓦到兆瓦。高功率微波 (HPM) 和高功率毫米波武器发射的电磁能量束通常从大约 10 兆赫到 100 千兆赫的频率范围。像激光一样，
IC RCOI 尽职调查报告
Microchip Technology 每月更新此报告，以反映我们对供应链中不合格冶炼厂和感兴趣冶炼厂的当前外展状态。Microchip 每年完成两个正式的合理原产国 (RCOI) 周期。第一个周期从 1 月开始，目标是在 4 月底完成。这个周期反映了上一年（1 月至 12 月）的调查结果，并作为我们美国证券交易委员会 (SEC) 要求的 CMR 和 SD 表格备案的基础，该备案于当年 5 月提交。第二个周期从 7 月开始，目标是在 10 月底完成，CMRT 发布日期为 11 月，反映当年内的冶炼厂变化。我们最新的 CMRT 日期为 2024 年 12 月 18 日。如果 SOR 未能配合 RMI 的负责任矿产保证流程 (RMAP) 或被从中剔除，我们会积极努力将其从我们的集成电路供应链中剔除。 Microchip 与冶炼厂没有直接贸易关系，必须依赖我们的供应链合作伙伴。当我们收到不合格冶炼厂已从我们的供应链中移除的确认后，我们将更新我们的 CMRT。有关 Microchip 的 RCOI 的更多信息，请访问：我们的供应链。Microchip 供应链状态：
节能事实表 占用传感器
两种技术主导着占用传感器市场：红外线和超声波。被动式红外线传感器可检测房间内的温度变化，并且当整个房间都在传感器的视野范围内时，效果很好。超声波传感器使用高频声音，就像蝙蝠一样，来检测运动（甚至是角落周围的运动）。双技术传感器同时使用这两种方法，提高了准确性和灵活性，但价格较高。选择最佳应用选择最佳应用选择最佳应用选择最佳应用设施工作人员可以通过使用照明记录器或对房间/区域占用情况进行随机调查来确定安装占用传感器的最佳区域。照明记录器可以计算照明小时数，并将照明持续时间与检测到的占用情况关联起来。记录电流表可以记录照明能耗。有关各种建筑空间的潜在节能效果，请参见图表。安装和成本信息安装和成本信息安装和成本信息安装和成本信息正确放置和定位占用传感器至关重要。控制器的放置位置应尽可能考虑家具的摆放位置。占用传感器必须能够感应到所有占用者，以避免在有人时关闭灯光。
汽车功能安全性观点-Sandip Ray
通过事故直接或间接通过事故财产。功能安全已成为汽车系统中的最高水平，因为汽车已经从主要的机械和电力机械实体转变为复杂的消费电子项目。车辆现在广泛使用高级电子和软件技术，例如信息娱乐系统，自动驾驶功能以及与物联网（IoT）的连接。1这种演变反映了复杂的剂量，人工智能和电子综合的整合，这些智能和电子综合是传统消费电子设备的特征。对电动汽车（EV）和消费者对技术丰富的车辆的需求进一步使汽车行业与消费者电子行业保持一致，从而强调软件和电子产品是现代车辆功能和吸引力的关键组成部分。这样的电子驱动的自主特征可以通过减少并最终消除人类错误来大大提高安全性，同时改善运输基础设施的有效利用，旅行中的舒适性和减少环境影响。然而，自主性也将这些系统的可疑性提高到电子和软件组件中的错误和错误。最近的研究2，3表明，出于错误和故障而破坏车辆系统的功能，导致核心事故并降低转移基础设施。
从... 预测视觉感知和工作记忆负荷
摘要 — 近年来，使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而，这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型，大脑中的通道位置数量很少，这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中，我们介绍了一种新方法，该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU)，对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明，我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是，我们利用多标签分类方案，我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV，对于二元分类（关闭/打开），我们在 22 位参与者（每位参与者参加了 2 次会话）中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级（关闭、低、高）分类，我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证，对于多级分类，我们获得了
多架无人机的自适应人机交互
摘要：无人机系统 (UAS) 的进步为逐步提高智能和自主水平铺平了道路，支持新的操作模式，例如一对多 (OTM) 概念，其中单个操作员负责监控和协调多架无人机 (UAV) 的任务。本文介绍了支持 OTM 应用中自适应自动化的认知人机界面和交互 (CHMI 2) 的开发和评估。CHMI 2 系统包括一个神经生理传感器网络和基于机器学习的模型，用于推断用户认知状态，以及包含一组用于控制/显示功能和离散自主级别的转换逻辑的自适应引擎。在离线校准阶段，根据过去的表现和神经生理数据对用户认知状态的模型进行训练，随后在在线适应阶段使用这些模型来实时推断这些认知状态。为了研究 OTM 应用中自适应自动化，开发了一个涉及丛林火灾检测的场景，其中单个操作员负责指挥多个无人机平台在广阔区域内搜索和定位丛林火灾。我们介绍了开发的 UAS 模拟环境的架构和设计，以及各种人机界面 (HMI) 格式和功能，以通过人机在环 (HITL) 实验评估 CHMI 2 系统的可行性。随后将 CHMI 2 模块集成到模拟环境中，提供实现自适应自动化所需的感知、推理和适应能力。进行了 HITL 实验以验证 CHMI 2