生存能力 (JTCG/AS) 中央办公室。JTCG/AS 由联合航空指挥官组 (JACG) 授权成立。JTCG/AS 组织如图 3 所示。本文件旨在提供在 JTCG/AS 赞助下发布的技术报告列表。本参考书目按部分组织,包含由三个主要小组(易感性降低、脆弱性降低和生存能力方法)制作的出版物。这些部分之后是包含行政和集团支持出版物的部分,以及包含与飞机战斗损伤修复相关的出版物的另一部分。作为最后一部分,包含与飞机生存能力有关但未由 JTCG/AS 资助的文件。每个部分都有自己的目录。文档按报告编号和标题进行索引。
摘要:尽管青光眼是全球不可逆性失明的主要原因,但其发病机理尚不完全理解,而眼内压(IOP)是靶向这种疾病的唯一可修改的危险因素。已经提出了包括IOP在内的肠道微生物组和青光眼之间的几个关联。越来越多的证据表明,在眼表面上的微生物之间的相互作用称为眼表面微生物组(OSM)和泪液蛋白质(统称为泪液蛋白质组),也可能在诸如青光眼等眼疾病中起作用。这项研究旨在在青光眼患者中找到OSM和撕裂蛋白的特征。32个结膜拭子的全元基因组shot弹枪测序鉴定出肌动杆菌,富公司和蛋白质细菌是同类中的主要门。该物种仅在健康对照中发现,与青光眼患者相比,它们的结膜微生物组可能富含磷脂酶途径的基因。尽管OSM在OSM中存在较小的差异,但与对照组相比,患者表现出与免疫系统相关的许多撕裂蛋白的富集。与OSM相反,这强调了蛋白质组的作用,并可能引起免疫过程在青光眼中的参与。这些发现可能有助于设计针对青光眼和其他相关疾病的新治疗方法。
海军少校Zane MacNaughton 在被派往阿利伯克级导弹驱逐舰 USS Gravely (DDG 107) 期间,被评为美国大西洋舰队海军水面部队司令、年度最佳军官。MacNaughton 最初担任武器官,随后担任作战系统官,由于在服役期间表现出色,他获得了这一奖项。他目前被派往尼米兹级航空母舰 USS Harry S. Truman (CVN 75),担任主推进助理。对于 MacNaughton 来说,该奖项证明了他适应新领导职位并在其中茁壮成长的能力。“这个奖项意义重大,尤其是作为一名核水面作战军官,”他说。“在地面和核能社区之间转换的职业道路可能充满挑战,并且可能会让我们觉得对两者都没有做好充分准备。”
我很幸运能够从事技术工作。这是数字乌托邦的潮流很高的时候,我的自然怀疑使我成为了一种内部人士。在这里,我开始发展一种硅谷意识形态的理论。虽然这引起了现有著作,但在漫长的游行中,通过机构在2014年达到顶峰的机构中采用了一些特定的新畸形。然后,由唐纳德·特朗普(Donald Trump)当选。即使在技术睫毛的灰尘定居后,数字乌托邦主义也是一种来世的僵尸。我认为有必要深入研究数字乌托邦主义的宗旨及其在平台中在文化中建立的宗旨。因此,反对平台的诞生。- Mike Pepi
深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像(WSI)中预测患者的生存期带来了可能性。然而,大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块,这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上,肿瘤在异质性肿瘤微环境(TME)中得到支持和培育,详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中,我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分(即淋巴细胞和基质纤维化)之间的空间相互作用,并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习(TMEGL)算法。具体来说,我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后,提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后,应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL,实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型,而且对生存预测具有良好的可解释能力。
摘要 - 在过去的十年中,使用自动无人机系统进行测量,搜救或最后一英里的交付呈指数增长。随着这些应用的兴起,需要在复杂和不确定的环境中运行无人机的高度稳健,关键算法。此外,快速快速使无人机能够覆盖更多的地面,提高生产率并进一步增强其用例。一个用于开发高速导航中使用的算法的代理是自动无人机赛车的任务,研究人员将无人机计划无人机通过一系列大门,并尽快避免使用板载传感器和有限的计算能力。速度和加速度分别超过80 kph和4 g,在整个感知,计划,控制和国家估计中提出了重大挑战。为了达到最高性能,系统需要实时算法,这些算法对运动模糊,高动态范围,模型不确定性,空气动力学干扰以及通常无法预测的对手。该调查涵盖了自主无人机在基于模型和基于学习的方法中竞争的进展。我们提供了多年来的领域,其发展的概述,并以将来面临的最大挑战和开放性问题得出结论。
一段时间以来,民间社会组织一直在谴责在移民和边境管制领域使用新技术和人工智能的危险,包括部署侵入性监视技术和收集流动人口的生物特征数据。这些过程及其影响缺乏透明度和监管,导致当局、科技公司以及公共研究机构缺乏问责制,因为这给监测可能侵犯人权的行为带来了严重困难。最近通过的《欧盟人工智能法案》错失了防止侵入性人工智能危害的机会。相反,它将移民和执法领域排除在重要法规之外。本报告是边境暴力监测网络成员编写的一系列研究出版物之一,旨在扩大对欧洲移民制度中使用的新技术的了解和证据。由于缺乏所谓巴尔干路线沿线国家的具体案例研究和研究,我们研究了这些地区边境监视的发展情况,并分析了这些技术对跨境人员的(实际和潜在的)有害影响。
摘要 - 移动性-AS-A-Service(MAAS)整合了不同的运输方式,并可以基于个人的偏爱,行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力,需要一系列AI(包括机器学习和数据挖掘)算法来学习个人需求和需求,以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划,以帮助运输服务运营商和相关的政府机构,以操纵和计划其服务,并探讨和预防各种威胁性的旅行者,包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中,对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多,使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中,我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是,我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险(专业,推理和第三方威胁)以及对抗性AI攻击(逃避,提取和游戏)可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击(例如,逆学习)与传统攻击媒介(例如,中间攻击)结合在一起,加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
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糖尿病在具有并发症的高收入和低收入国家中越来越普遍(1-3)。它可能导致微血管(肾病,视网膜病和神经病)和宏 - 血管并发症(4-6)。除了管理高血糖外,糖尿病患者还需要临床监测和评估其他危险因素,并管理并发症的潜在预测因素(6-8)。糖尿病神经病的发病率正在增加,即使撒哈拉以南非洲人的现有病例相对降低(9)。糖尿病神经病(DNP)是糖尿病最常见的并发症(10,11)。根据在拉丁美洲进行的系统审查,其患病率在2型DM和1型糖尿病中的患病率在7.0%至34.2%之间的范围为34.5%(6)。尽管大约一半的糖尿病患者无症状对于DNP,但大多数患者都会出现麻木,刺痛,疼痛和无力,导致全世界造成残疾的残疾(12-15)。它会因慢性疼痛,跌倒,肢体截肢和足部溃疡而导致的生活质量。DNP的这些表现进一步导致睡眠障碍,焦虑和抑郁(6,10,15)。糖尿病神经病是低收入和高收入国家的全球医疗保健问题(16,17)。估计每30秒在世界某个地方,由于糖尿病神经病而进行下肢截肢(18)。糖尿病神经病是全球施加社会经济负担和残疾的糖尿病并发症的迅速增长(7,19 - 21)。IT占足迹溃疡的80%,50-60%的非创伤肢体截肢(15)。糖尿病患者中糖尿病神经病的汇总患病率在全球22%至46.5%(6)范围内。在非洲和埃塞俄比亚,它分别在22-66%至52.2 - 53.6%之间,分别患有糖尿病神经病(22-24)。由于诊断迟到,筛查和诊断资源的不足,对血糖的控制不佳,健康支出不足,医疗资源短缺以及缺乏质量糖尿病护理的增加,发展中国家的糖尿病神经病的患病率和发生率很高(20,22)。在黑狮医院进行的一项研究表明,糖尿病神经病是主要的糖尿病并发症,
