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APE基因组的完整测序
第二，Solar 2，Antipov 2，11，Riley J. Mangan 12，13，14，头盔3，Gracela Mofort 15，16，Laura Carrel 23，Agnes P. Chan 24，Juyun Crawford 19，26，26，26，26，27，Gage H. Gage H. Garcia H. Garcia Gabrielle A. Alexandra P. Lewis 1，Juan F. I.25 25 Szpiech 11，Christian D. Huber 11，Tobias L. Lenz 9，Miriam K. Conchel 41,42，Soojin V. Yi 55，Stefan 26 Canzar 48，Corey T. Watson 57，Erik Garrison 30，Craig B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Lowe 8 8，Mario Ventur 4，Rachel J. O'Neill 10,17，58，Sergey Corren25 25 Szpiech 11，Christian D. Huber 11，Tobias L. Lenz 9，Miriam K. Conchel 41,42，Soojin V. Yi 55，Stefan 26 Canzar 48，Corey T. Watson 57，Erik Garrison 30，Craig B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B.Lowe 8 8，Mario Ventur 4，Rachel J. O'Neill 10,17，58，Sergey Corren16 Martinez 6 , Patrick Masterson 32 , Rajiv C. McCoy 18 , Barbara McGrath 11 , Sean Mckinney 15 , Britta 17 S. Meyer 9 , Karen H. M. MATT 18 PENNELL 47 , Pavel A. PEvzner 31 , David Porusky 1 , Tamara Potapova 15 , Francisca R. Ringeling 48 , 19 Joana L. Rocha 49 , Oliver A. Ryder 35 , swalti 29 , swarms 1 32 , Edmundo 22 Torres-González 11 , Mihir Trivedi 1, 59 , Wenjie Wei 51, 52 , Julie Wertz 1 , Muyu yang 44 , Panpan 23 Zhang 2 Zhhang Zhang 31 , Sarah A. Zhao 12 , Yixin Zhu 47 , 24 Erich D. Jarvis 37, 53，詹妮弗·L·格顿15，伊克·里瓦斯·冈萨雷斯54，扎卡里·A。16 Martinez 6 , Patrick Masterson 32 , Rajiv C. McCoy 18 , Barbara McGrath 11 , Sean Mckinney 15 , Britta 17 S. Meyer 9 , Karen H. M. MATT 18 PENNELL 47 , Pavel A. PEvzner 31 , David Porusky 1 , Tamara Potapova 15 , Francisca R. Ringeling 48 , 19 Joana L. Rocha 49 , Oliver A. Ryder 35 , swalti 29 , swarms 1 32 , Edmundo 22 Torres-González 11 , Mihir Trivedi 1, 59 , Wenjie Wei 51, 52 , Julie Wertz 1 , Muyu yang 44 , Panpan 23 Zhang 2 Zhhang Zhang 31 , Sarah A. Zhao 12 , Yixin Zhu 47 , 24 Erich D. Jarvis 37, 53，詹妮弗·L·格顿15，伊克·里瓦斯·冈萨雷斯54，扎卡里·A。
人工智能与战争的未来
本书的另一个主要主张是，人工智能增强的帽子能力对动能（物理）和非动能（数字）领域的战略稳定构成潜在威胁。在第三部分中，作者深入研究了四个实证案例研究来支持这一主张。第一个案例研究分析了人工智能对国家核威慑力量的生存力和可信度的影响。第二个实证案例解决了无人机群和高超音速武器给导弹防御系统带来的新挑战。第三个案例讨论了使用人工智能注入的网络能力来操纵、颠覆或损害国家核资产的问题。最后，作者深入探讨了军事指挥官在战略决策过程中使用人工智能系统的影响。
致密活动系统中噪声引起的淬火障碍
主动剂将存储或环境能量转换为机械工作，将其注入系统的最小尺度[1-5]。他们通常通过某种形式的自我推测引入活动，通过比对或吸引力抑制力与邻居相互作用，并可能受到噪声的影响。近年来，已经研究了许多不同的活动系统模型，具有多种参数组合，这可能会导致各种方案和非平衡阶段。到目前为止，只有少数几个被鉴定出来，与具有各种形式的（极性或列表）定向秩序的自组织状态[6-8]，聚类[9-12]或相位分离[13,14]；以及代理在随机变化方向上移动的无序状态。显示出取向秩序的最多研究的阶段之一的特征是集体运动，在该状态下，所有试剂都均为对齐并朝着共同的方向前进[15,16]。可以在不同类型的生物学系统中找到集体运动的例子，包括环骨骼运动蛋白[17-19]，细菌菌落[20-22]，昆虫群[23,24]，鸟羊群[25,26]和鱼类学校[27-30]。它也可以在人工系统中发展，例如主动胶体悬浮液[11]，胶体辊[31,32]，振动的极性磁盘[33,34]或机器人群[35 - 42]。这种类型的自组织最初被认为需要局部比对相互作用[43]，但现在已显示出从吸引力 - 抑制力和标题方向之间的局部耦合中出现的[44,45]。无论其潜在机制如何，在所有这些情况下，集体运动都对应于从无序阶段出现的对齐剂的有序阶段。此外，两个阶段有时被细分为具有不同密度分布的参数区域[9,10,12,14,46 - 51]。除了集体运动之外，其他集体状态最近在弹性或堵塞的活动中被确定
安全的多跳遥测广播，用于无人机群通信
摘要 - 无人驾驶汽车（UAVS）正在作为适应性平台发展，用于广泛的应用，例如精确的检查，紧急响应和遥感。自主无人机群需要在部署期间有效，稳定的通信才能成功执行任务。例如，所有群体成员之间的遥测数据的定期交换为形成和避免碰撞的基础提供了基础。但是，由于车辆的流动性和无线传输的不稳定性，保持安全可靠的全能通信仍然具有挑战性。本文根据Custom IEEE 802.11 Wi-Fi数据框架调查了经过加密和身份验证的多跳广播通信。索引条款 - 无人驾驶汽车，多跳网络，车辆网络，群飞行
使用复杂系统中模糊专家系统的出现检测
抽象的昆虫群，鱼类，鸟类群和其他自然现象都表现出新兴行为，这些行为是当今世界上最广泛讨论的主题之一。当这些生物执行任务时，很明显，它们在不相互碰撞的情况下保持一致的旅行方向。本文提出了一种基于模糊的专家系统的紧急行为分析方法。本文介绍了三步程序的第一个结果，并研究了如何将相互作用用作检测船舶模型中的新兴行为的指标：（1）模拟数据的表示和获取（2）构建FUZZY PERTERS（3）构建fuzzy Perfect，（3）构建fuzzy Perfect，（3）。由于这是正在进行的研究的一部分，因此还讨论了未来的方向。
自主与人工智能测试 (AAIT)
• 如何衡量人机交互的有效性？• 如何设计有人-无人团队协调的测试？• 如何开发引发突发行为的测试？• 如何评估决策过程和认知，尤其是使用学习系统？• 如何设计分布式团队和群体交互的测试？• 如何开发完全覆盖规则的测试？• 如何为沉浸式环境创建足够智能的参与者？• 如何根据 SUT 参数和任务确定最突出的测试？• 如何衡量适应性和突发性？• 如何评估学习系统的成熟度？• 我可以安全地测试它吗？• 我可以在预算内/按时进行测试吗？
基于人工智能的脑电图信号情绪艺术表现
据我们所知，没有相关工作能够将情绪状态转化为绘画。在（Salevati and DiPaola，2015）和（Colton，Valstar and Pantic，2008）中，作者提出了创建富有表现力的人物自画像的系统。然而，这些系统有明显的局限性，用户可以控制他们想要在肖像上表达的情绪（在一种情况下，他们选择它；在另一种情况下，情绪是从面部表情中检测出来的，这很容易伪造）。在这两部作品中，预定义的样式都只是应用于现有肖像。在从脑电图生成情感绘画的背景下，我们提到了（Ekster，2018）和（Random Quark，2017）。在这些情况下，绘画通过简单的线条、预定义的形状、颜色、分形或鸟群来表现情绪，导致绘画之间的差异相当低。
国防部 (DoD) 的快速跟随战略
保持技术优势 从历史上看，美国一直保持着相对于对手的决定性军事优势，这在很大程度上归功于其卓越的技术能力。美国国防部 (DoD) 利用美国工业界、国家实验室和大学的技术资源，并利用其购买力来制定最终技术的技术规范和标准。这一战略最终使美国军方在第一次抵消（核武器和核威慑技术）和第二次抵消（夜视、激光制导炸弹、隐形和干扰技术以及天基军事通信和导航）方面拥有了优势。美国今天面临的威胁矩阵比以前更加多样化。虽然国防部继续围绕核武器和常规军事平台发展进攻和防御能力，但双重用途的新兴技术将改变未来战争的性质。这在乌克兰已经很明显，包括商业卫星图像、自主无人机和导弹，以及对通信和社交媒体的利用。许多以前只有民族国家才能使用的技术现在已经民主化，任何消费者或对手都可以使用。今天，中国迫使其企业和军队密切合作，以获得新技术和概念的经验，例如无人机群。中国仔细研究了我们的能力，并正在迅速实现自身军事能力的现代化，重点是旨在消除美国优势的不对称战略和获取商业领域的创新。解放军目前正在利用商业衍生的人工智能技术为无人机群和水下自主航行器提供动力；解放军正在从领先的私营公司借鉴先进的 ISR、信息和电子战解决方案，以及用于培训的 AR/VR 等。1
将船只机器人技术引入监测和
漏油对于海洋环境非常危险。因此，我们为这种类型的紧急情况介绍了群体机器人。此机器人技术对于任何形式的环境紧急情况具有最佳行为。油轮船中的使用群进行漏油监测和清理，有能力利用群体智能，分布式感应和协调行动的原则，以实现更快，更有效的清理操作，例如巡逻，灾难恢复和救援。这张照片显示了海上漏油事件的发生方式。表示海洋生态系统的影响。群机器人技术涉及使用多个自主机器人协同工作以实现共同目标。这项技术在应用中具有巨大的潜力，例如监测控制油在海水上的漏油。
用于地雷探测和……的智能机器人行为
nell MineSweeper 极大地受益于康奈尔大学两位机器人和传感器领域教授的帮助：Ephrahim Garcia 博士和 William Philpot 博士。Garcia 目前是康奈尔大学智能机器系统实验室的负责人，在小型机器人群和自主机器人的分布式智能开发方面贡献了多年的经验。他作为国防高级研究计划局项目经理的经验也是该团队的重要资产。Philpot 目前是土木与环境工程学院的副主任和康奈尔资源信息系统研究所遥感项目负责人。他在光学遥感物理、空间和光谱模式识别以及图像处理方面的研究经验已被证明非常有帮助。