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航天器模块化航空电子系统通信架构比较
本次调查的目的是提供一份适合于用串行总线架构来满足载人航天器模块化分布式实时航空电子架构要求的数据汇编。本次调查是美国宇航局马歇尔太空飞行中心 (MSFC) 推进高冲击航空电子技术 (PHIAT) 项目的成果之一。PHIAT 最初由下一代发射技术 (NGLT) 计划资助，旨在开发用于控制下一代可重复使用火箭发动机的航空电子技术。在太空探索计划宣布后，2004 年 1 月，探索系统任务理事会 (ESMD) 通过 MSFC 的推进技术和集成项目资助了 PHIAT。此时，项目范围扩大到包括载人和机器人任务的飞行器系统控制。在 PHIAT 项目早期，进行了一项调查，以确定安全关键实时分布式控制系统的最佳通信架构。这次调查仅关注那些专门针对安全关键系统的通信架构。然而，随着 PHIAT 项目范围的扩大以及 NASA 对实施综合系统健康管理 (ISHM) 的兴趣日益增加，很明显需要对物理和功能分布式系统之间的通信采取更广泛的视角。
公共法令 - 关于开始保存的公告...
地区（根据斯洛伐克共和国国家理事会的第5条，C. 525/2003 Coll的第5条，护理局0的生命环境为州政府的附带机构。0对护理的坚固管理0生活环境和0变化并补充了一些）rCH在选择以后的法规和第4节中结束。3 pismo b），第18款。i Pism。a）和t）和第33条法律c。 359/2007 Coll。0预防和校正环境sk6d和0 Zll1enne以及当天未知法规中的某些结论的补充22.0 L.2024通过字母c。 OU-PD-OSZP-20124/00045-0 10宣布启动该程序以实施操作员的义务：LNG。Ondrej Lazon Technol，Kukucinova 732/48，972 12 NED回报 - Brezany，ICO 33611467确保在第4款PAR的含义内采用和实施预防措施。3 Pismo b）法律c。 359/2007 Coll。0预防和校正环境1 -lane Sk6d和0 Zll1en，以及后来proccodines措辞中一些结论的补充。执行正确的程序后，根据C. OU-PD-OSZP-2024/00045-0029发布了14.06.2024的决定。反对这一决定是针对截止日期的上诉，该截止日期（Irad Prievidza，Zll1sle中的0个生命环境中的Irad Prievidza在有效立法中的生命环境以及行政档案提出了上诉Organa -District -District -District（Irad Trencin，补救局）。DNA 12.12.2024 c。 OU-TN- 003-23-2024/044687-007由补救措施决定0上诉0上诉，Praktly DNA 08.01.2025发出，对该地区的决定提出了质疑（IRAD PRIEVIDZA，护理部0adll1Inistrative文件以及Pravement决定是本地（IRAD于21.01.01.2025！
对长期振幅漂移具有鲁棒性的量子门
量子门通常容易受到驱动门的物理量子位所施加的经典控制场的缺陷的影响。减少这种错误源的一种方法是将门分成几部分，称为复合脉冲，通常利用错误随时间的恒定性来减轻其对门保真度的影响。在这里，我们扩展了这种技术来抑制拉比频率的长期漂移，通过将它们视为幂律漂移的总和，其对状态向量的过度或不足旋转的一阶效应呈线性相加。幂律漂移的形式为 tp，其中 t 是时间，常数 p 是其幂。我们表明，抑制所有幂律漂移（p ⩽ n）的复合脉冲也是滤波器阶数为 n + 1 的高通滤波器[H. Ball 和 MJ Biercuk，《用于量子逻辑的 Walsh 合成噪声滤波器》，EPJ Quantum Technol。 2,11（2015）]。我们给出了用该技术获得的满足我们提出的幂律幅度标准 PLA(n) 的序列，并将其在时间相关幅度误差下的模拟性能与一些传统的复合脉冲序列进行了比较。我们发现，在一系列噪声频率下，PLA(n) 序列比传统序列提供更多的误差抑制，但在低频极限下，非线性效应对门保真度的影响比频率滚降更为重要。因此，先前已知的 F1 序列是 PLA(1) 标准的两个解之一，可以抑制线性长期漂移和一阶非线性效应，在低频极限下，它是比任何其他 PLA(n) 序列更清晰的噪声滤波器。
革命性的发育神经毒性测试
抽象的发育神经毒性（DNT）测试在过去二十年中取得了巨大进步。即使在2007年的DNT测试中的动物OECD测试指南之前，2005年开始的一系列非动物技术研讨会和会议都塑造了一个社区，该社区提供了一系列体外测试方法（DNT IVB）的全面电池。现在，其数据解释已被最近的经合组织指南涵盖（No.377）。在这里，我们概述了该领域的进展，重点是测试策略的演变，新兴技术的作用以及OECD测试指南对DNT测试的影响。，这是针对化学物质对人类健康最复杂的危害之一的无动物测试方法的靶向发展的一个例子。这些发展从字面上始于空白的板岩，没有提出的替代方法可用。在过去的二十年中，尖端的科学实现了一种测试方法的设计，该方法能够避免动物，并使吞吐量能够解决这一挑战性危害。显然，该领域需要指导和法规，但应更优先考虑化学暴露引起的人类认知能力的巨大经济影响。除此之外，在体外测试中名声的主张是它带来的巨大科学进步，以理解人的大脑，其发育以及如何受到干扰。
增强和替代沟通专家对非侵入性脑机接口临床整合的看法
高科技辅助和替代沟通 (AAC) 技术利用计算机软件生成听觉和文本信息，让有复杂沟通需求的人发出声音，以增强他们的参与度和整体幸福感。例如，有严重身体障碍的人可以通过眼动追踪系统访问高科技 AAC 设备，通过将眼睛对准所需的沟通项目（例如单词或字母）来创建信息，然后执行针对项目选择的预定操作 [例如长时间注视或停留；1]。AAC 领域服务于一群不同的个体，他们每个人都有自己独特的认知、感觉运动特征和偏好。AAC 干预并不是一个一刀切的过程；相反，它旨在最大限度地发挥每个人独特的认知、感觉运动和语言优势，以支持沟通成功 [2]。目前，由于严重的身体障碍，一些有复杂沟通需求的人可能会发现现有的 AAC 系统访问方法无效或效率低下 [例如 3、4]。因此，在 AAC 领域继续探索新技术（例如脑机接口技术 (BCI)）至关重要，以便为个人提供一种有效的 AAC 访问形式，以匹配他们整个生命周期中独特且不断变化的特征 [例如 5]。
U.S.-China Competition in Emerging Technologies
The United States is locked in a long-term strategic competition with China to shape the rapidly evolving global technological land scape. Innovation in emerging technologies could transform society, create new industries, foster new dependencies, and alter the char acter of warfare. Whichever country secures a lead in key technol ogies—particularly those with first mover advantages—will tip the balance of power in its favor and reap economic benefits far into the 21st century. China under General Secretary of the Chinese Commu nist Party (CCP) Xi Jinping has recognized the potential advantages of seizing the innovation “high ground” in this competition and has aggressively designed, implemented, and funded programs to domi nate technologies of the future. In doing so, Beijing hopes its efforts will underpin national rejuvenation, making the country powerful, self-sufficient, and impervious to perceived technological “contain ment” from the United States and its allies and partners. China has focused on developing emerging technologies such as artificial intelligence (AI), quantum technologies, biotechnology, and battery energy storage systems. The United States has similarly realized the importance of technology competition with China and has sig nificantly altered the policy environment around key technologies, particularly semiconductors, advanced computing, and clean energy. China faces many challenges, including these U.S. policies, a falter ing domestic economy, and inefficiencies inherent in its state-direct ed innovation system. However, if China manages to overcome these challenges, its rapid technological progress threatens U.S. economic and military leadership and may erode deterrence and stability in the Pacific, as well as tip the global balance of power.
“人”“沟通”和“技术
研究重点是技术如何促进、具体化和改变人类交流，这种研究本质上是跨学科的。这是理所当然的；无论学术结构如何，技术都涉及人类体验的许多不同方面。计算机科学和工程学是开发促进社会交流的硬件和程序的关键。社会学和人类学有助于我们了解技术采用对社会和文化的影响。心理学帮助我们了解认知过程如何影响我们与社会技术的互动，反之亦然。虽然这些观点很重要，但人类交流领域在理解技术和人类交流过程如何紧密交织方面具有独特的优势。我们的领域致力于研究人们如何参与符号过程来共同创造意义。这种“意义”被转化为娱乐、新闻、关系、组织结构、文化概念和政策。此外，符号过程成为我们的技术。技术既可以是一种交流行为，也可以促进交流行为。例如，网站的设计选择或社交信息流算法的构建本身就是交流行为。此外，通过该网站分享的消息或创建通过该算法分享的内容的帖子也是交流行为。因此，构建的意义是通过社交技术编织而成的。
遥感在物种分布模型中的作用
抽象物种分布模型（SDM）对于描述生态壁ches和评估栖息地的适用性是无价的，从而促进了跨空间和时间维度的物种分布的投影。这种能力对于保护计划，栖息地管理和理解气候变化的影响至关重要。遥感已成为开发SDM中传统现场调查的优越替代方案，在全面的空间和时间尺度上提供了具有成本效益的重复性数据收集。尽管遥感技术和分析方法取得了迅速的进步，但历史上遥感对SDM的特定贡献以及与SDMS集成的潜在途径仍然模棱两可。因此，我们的研究提出了两个目标：首先，对遥感在SDM中的作用进行彻底审查，重点关注环境预命令，响应变量，可伸缩性和验证；其次，概述了SDM中遥感的前瞻性研究轨迹。我们的发现表明，遥感为SDM提供了大量的环境预测指标，包括气候，TOPO图形，土地覆盖和使用，光谱指标和生物地球化学周期。各种遥感技术，包括随机森林，深度学习和线性脉络，促进了SDM响应变量的推导以及跨不同尺度的物种分发模型的发展。此外，遥感可以通过其映射输出对SDM进行验证。
面向对象设计的最佳人工智能模型研究...
目的：本文旨在开发一种临床决策支持系统（CDSS），该系统可以帮助检测对泌尿系统结石诊断最重要的结石。其中，特别是对于支持CDSS最终判断的人工智能（AI）模型的开发，我们希望通过比较和评估它们来研究最佳的AI模型。方法：本文提出了使用各种AI技术的最佳输尿管结石检测模型。使用AI技术比较和评估机器学习（支持向量机）、深度学习（ResNet-50，Fast R-CNN）和图像处理（分水岭）等方法，以找到一种更有效的输尿管结石检测方法。结果：使用真阳性（TP）和假阴性计算的灵敏度的最终值是TP结果概率的度量，显示出较高的识别准确率，ResNet-50的平均值为0.93。这一发现证实，当开发的平台用于支持实际手术时，可以准确引导到结石区域。结论：可以找到最有效的检测结石方法的总体情况。但各种变量可能会略有不同，通过术语可以发现差异。未来关于泌尿系统疾病的研究将是多种多样的，研究将通过定制专门针对这些疾病的 AI 模型来扩展。
人工智能能力
过去几年来，人工智能 (AI) 已成为各大企业的首要技术重点，这主要得益于大数据的出现以及先进技术和基础设施的出现 [1]。Gartner 最新报告显示，实施 AI 的企业数量在过去四年中增长了 270%，去年增长了两倍 [2]。尽管 AI 能够带来的潜在商业价值令人兴奋，但开始采用 AI 解决方案的组织仍面临着众多挑战，阻碍它们实现绩效提升 [3,4]。在《麻省理工学院斯隆管理评论》上发表的一项 2019 年全球高管研究中，有七成公司报告称，AI 迄今为止对业务的影响微乎其微甚至没有 [5]。尽管 AI 技术具有巨大潜力，但 Brynjolfsson 等人 [6] 强调，我们正面临着现代生产力悖论。据作者称，人工智能尚未取得预期成果的主要原因之一是实施和重组滞后。因此，组织需要投资互补资源，以便能够利用其人工智能投资。了解需要开发哪些互补资源并实施这些资源对于实现人工智能的性能提升至关重要。换句话说，现在是时候研究组织如何构建人工智能能力了。