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2020 年国防太空战略概况
– 制定并加强太空力量理论、能力和人员与国家、联合和联合行动的整合，包括将太空作战行动、情报、能力和人员整合到军事计划和参谋机构中；使美国太空司令部能够将全职行动重点放在军事太空力量的威慑和运用上；重新调整作战权限并更新交战规则；更新国防部太空计划的安全分类；并将盟友和合作伙伴纳入太空活动。 塑造战略环境
研究文章 人工智能或能洞察决定个人 TSH 水平的因素
已经通过不同的方法，使用不同的协变量研究了决定血清促甲状腺激素 (TSH) 水平的因素。然而，到目前为止，还没有在 NHANES（国家健康和营养检查调查）等人口数据库中研究使用机器学习方法来预测 TSH。在本研究中，我们对不同的机器学习方法（如线性回归、随机森林、支持向量机、多层感知器和堆叠回归）进行了比较分析，以预测 TSH 并将个体分为正常、低和高 TSH 水平。我们将游离 T4、抗 TPO 抗体、T3、身体质量指数 (BMI)、年龄和种族作为预测变量。总共有 9818 名受试者参与了这项比较分析。我们使用判定系数 (r 2 ) 值来比较 TSH 预测结果，并表明随机森林、梯度提升和堆叠回归在预测 TSH 方面表现同样出色，并实现最高 r 2 值 = 0.13，平均绝对误差为 0.78。此外，我们发现抗 TPO 是预测 TSH 的最重要特征，其次是回归分析中的年龄、BMI、T3 和游离 T4。在将 TSH 分为正常、高或低水平时，我们的比较分析还表明，在对 TSH 水平正常、高和低的个体进行的分类研究中，随机森林表现最佳。我们发现以下曲线下面积 (AUC)；对于低 TSH，AUC = 0.61，正常 TSH，AUC = 0.61 和升高的 TSH AUC = 0.69。此外，我们发现抗 TPO 是分类 TSH 的最重要特征。在这项研究中，我们认为人工智能和机器学习方法可能有助于深入了解复杂的下丘脑-垂体-甲状腺轴，并且可能成为指导我们为个体患者做出适当治疗决策（甲状腺激素剂量）的宝贵工具。
信息表 - 可充电电池
虽然初级原材料始终发挥着重要作用，但欧洲电池行业已经发展出强大的废物处理部门，以增加二次原材料对材料组合的贡献。与此同时，材料和应用技术以及采矿业也在不断改进，以进一步提高资源效率并降低对初级原材料采购的依赖。