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自动化和人工智能时代
这篇文章是我与 Janine Garner 中校（“美国海军陆战队飞行员保留”，MCG，2019 年 1 月）一起参加飞行员保留 OPT 的经历的回应。正如 Garner 中校在其文章中所描述的那样，虽然 OPT 专注于飞行员保留和人才管理的当务之急，但我一直在想，我们面临着更大的危机。也就是说，如果我们现在正在努力培养和留住飞行员，那么在高强度冲突和重大战斗损失下，我们该如何做到这一点？在申请高级作战学院时，我必须写一份两页的白皮书来回答这个问题“海军陆战队是否为未来高威胁环境中的冲突做好了准备？”这就是我的答案。海军陆战队尚未为未来高威胁环境中的冲突做好准备，因为它尚未完全掌握自动化和人工智能（AI）的含义。海军陆战队要想为今后 10 到 15 年的武装冲突做好准备，并利用以机器速度运行的自动化系统，它必须做的不仅仅是资助和开发技术。海军陆战队必须通过重新确定人力的优先次序和重新配置人力、改变海军陆战队空地特遣部队和支援机构，以及减少过度投资人力的严重脆弱性来拥抱自动化和人工智能，因为人力的培训成本过高，风险成本过高。自动化应该改变海军陆战队的人力模式；海军陆战队的人力是有上限的。
透明度和可追溯性对时尚供应链系统的影响
时尚消费者的意识和有关可疑消费的沟通的水平正在上升。组织正在努力提供有关时尚消费的清晰度和指导。品牌正在尝试新材料和供应链策略，供应商正在改善产品的生产过程和产品质量。但是，鉴于工业过程的规模和复杂性，这些努力在确保可持续的时尚供应链方面不足。需要在服装供应链中支持可持续和道德实践来改善时装供应链中的透明度和可追溯性。关键差距包括缺乏有关如何，何处以及由谁进行材料，加工和组装的全面和透明的信息；供应链实践和程序缺乏透明度会影响环境，工作条件和人类健康。该行业必须通过提高透明度和可追溯性作为最高目标来建立更有效，负责任地管理其供应链的能力。因此，在这种情况下，本研究论文的主要目的是研究转移性和可追溯性对时尚供应链可持续性层面的影响。研究人员采用了描述性研究方法，通过对同行评审的研究论文进行了文献综述，通过分发半结构化问卷来收集辅助数据和分析二级数据，并通过调查方法收集了主要数据。使用统计工具和技术分析数据集合。最后，讨论并提出结果。
基于雷达的静默语音识别 - ISCA 档案
语音是我们最自然、最有效的交流方式，具有改善人机交互方式的巨大潜力。然而，语音通信有时会受到环境（例如环境噪音）、上下文（例如公共场所的隐私需求）或健康状况（例如喉切除术）的限制，从而阻碍可听语音的考虑。在这方面，已经提出了静音语音接口 (SSI)（例如，考虑视频、肌电图），然而，许多技术在日常使用中仍然面临限制，例如需要将设备与扬声器接触（例如，电极/超声波探头），并引发技术（例如，视频的照明条件）或隐私问题。在这种情况下，考虑可以帮助解决这些问题的技术，例如通过非接触式和/或放置在环境中，可以促进 SSI 的广泛使用。在本文中，我们将探讨连续波雷达以评估其在 SSI 方面的潜力。为此，我们获取了 3 位说话者的 13 个单词的语料库，并对结果数据测试了不同的分类器。使用 Bagging 分类器获得的最佳结果是，针对每位说话者进行训练，并进行 5 倍交叉验证，平均准确率为 0.826，这是一个令人鼓舞的结果，为进一步探索这项无声语音识别技术奠定了良好的基础。索引词：连续波雷达、无声语音识别、欧洲葡萄牙语、机器学习
Julien Miranda、Stanislas Larnier、Ariane Herbulot、Michel Devy。基于无人机的计算机视觉飞机外部螺丝检测。14 小时国际计算机视觉、成像和计算机图形理论与应用联合会议，2019 年 2 月，捷克共和国布拉格。hal- 02065284
在飞机维护中，绝大多数目视检查旨在发现机身上的缺陷或异常。这些检测很容易受到人工操作员的错误影响。由于空中交通量不断增长，并且由于商业航班时刻表对飞机利用率的要求不断提高，因此对维护操作的按时压力更大，从而对劳动力的压力也更大（Marx and Graeber，1994）（Drury，1999）。自 1990 年代以来，人们一直在研究使用机器人自动进行飞机外部检查。目的通常是帮助维护技术人员进行诊断并提高维护报告中缺陷和损坏的可追溯性。第一个机器人解决方案专注于外部表面蒙皮检查，机器人在飞机上爬行。尽管概念验证有效，但实际部署仍存在一些局限性（Davis 和 Siegel，1993 年）（Siegel 等人，1993 年）（Backes 等人，1997 年）（Siegel，1997 年）（Siegel 等人，1998 年）。2010 年代初，一款名为 Air-Cobot 的轮式协作移动机器人问世。它能够在包含一些需要避免的障碍物的环境中安全地围绕飞机发展（Futterlieb 等人，2014 年）（Frejaville 等人，2016 年）（Bauda 等人，2017 年）（Futterlieb，2017 年）（Lakrouf 等人，2017 年）。两个传感器专用于检查。使用平移倾斜变焦摄像机，可以进行一些检查
联合强行进入行动的舰船采购选项的初步调查
在未来几十年，美国将面临的安全挑战不仅与持续的全球反恐战争有关，而且与拥有日益强大武器的地区国家不断增长的力量投射能力有关。在未来的全球安全环境中，海上基地（不依赖陆地基地从海上集结、装备、发射和支援部队的概念）对于海军和海军陆战队投射和维持岸上部队的能力至关重要。有了海上基地，海军陆战队的战斗力可以在沿海地区更快地建立，并且将大量物资运送上岸的需要降至最低。因此，海上基地在联合强行进入行动 (JFEO) 时显然会很有用。本专著记录了为支持海军和海军陆战队对 JFEO 的审查而开展的工作。它描述了此类行动可能发生的全球环境以及海军力量在该环境中的作用；它还考虑了用按商业标准建造的船舶（“黑色船体”）替代按军事规格建造的船舶（“灰色船体”）的各种选择。这项工作应该引起参与国防政策或军事采购的个人的兴趣。这项工作由美国海军赞助。它是在兰德国家国防研究所 (NDRI) 的采购和技术政策中心和国际安全与国防政策中心进行的。NDRI 进行研究
基于无人机的飞机外部螺丝计算机视觉检测
在飞机维护中，绝大多数目视检查旨在查找机身上的缺陷或异常。这些检测很容易受到人工操作的错误影响。由于空中交通量不断增长以及商业航班时刻表对飞机利用率的要求不断提高，对维护操作的按时完成的压力越来越大，因此对员工的压力也越来越大 (Marx and Graeber, 1994) (Drury, 1999)。自 1990 年代以来，人们一直在研究使用机器人自动进行飞机外部检查。目的通常是帮助维护技术人员进行诊断并提高维护报告中缺陷和损坏的可追溯性。最初的机器人解决方案专注于外部表面蒙皮检查，机器人在飞机上爬行。尽管概念验证有效，但实际部署仍存在一些局限性 (Davis and Siegel, 1993) (Siegel 等, 1993) (Backes 等, 1997) (Siegel, 1997) (Siegel 等, 1998)。2010 年代初，一种名为 Air-Cobot 的轮式协作移动机器人问世。它能够在包含一些需要避开的障碍物的环境中安全地围绕飞机移动 (Futterlieb 等, 2014) (Frejaville 等, 2016) (Bauda 等, 2017) (Futterlieb, 2017) (Lakrouf 等, 2017)。两个传感器专用于检查。使用平移倾斜变焦摄像机，可以进行一些检查
高级...
上下文。太阳通过发射能量和电磁辐射在太空天气中起着重要作用，这些辐射影响着地球周围的环境。诸如SOHO，立体声和SDO之类的任务在多个波长下捕获了太阳观测，以监视和预测太阳事件。但是，这些任务的数据传输通常受到限制，特别是对于那些在距地球较远的距离的人来说。这限制了连续观察的可用性。目标。我们增加了太阳图像的空间和时间分辨率，以提高太阳能数据的质量和可用性。通过对遥测约束进行构造并提供更详细的太阳图像重建，我们试图促进对太阳能动态的更准确分析并改善太空天气预测。方法。我们特别采用了基于UNET的体系结构的深度学习技术来生成高分辨率的太阳图像，从而增强了太阳结构的复杂细节。此外，我们使用类似的体系结构来重建具有降低时间分辨率的太阳图像序列，以预测缺失的帧和恢复时间连续性。结果。我们的深度学习方法成功增强了太阳图像的分辨率，并揭示了太阳结构的详细信息。该模型还预测了太阳图像序列中缺失的帧，尽管遥测限制了，但尽管有遥测限制，从而可以更连续观察。这些进步有助于更好地分析太阳能动态，并为改善空间天气预报和未来的太阳能物理学研究奠定了基础。
髓系抑制细胞作为治疗靶点
简介黑色素瘤占皮肤癌相关死亡的绝大多数。黑色素瘤具有高免疫原性，这使得该疾病成为免疫疗法 (1) 的合适靶点，免疫疗法利用患者自身的免疫系统对抗肿瘤 (2)。早期的免疫治疗方法涉及使用细胞因子和干扰素，但效果甚微且毒性很大。使用细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA-4) 和程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 等负性免疫检查点分子作为治疗靶点彻底改变了癌症免疫疗法。免疫检查点抑制剂 (ICI) 首次用于晚期黑色素瘤患者，并显示出良好的效果 (3)。然而，许多患者会产生多种耐药机制，从而降低治疗的反应率 (4)。髓系抑制细胞 (MDSC) 代表具有免疫抑制功能的异质性髓系细胞群，已知在包括黑色素瘤在内的各种癌症中富集 (5–7)。MDSC 的临床意义已引起关注，因为有报告显示，MDSC 水平升高与不同癌症实体的不良临床结果和较差生存率呈正相关 (8, 9)。此外，一些报告强调了 MDSC 数量高与 ICI 反应较差之间的相关性。这是因为 MDSC 能够培养免疫抑制性肿瘤微环境，从而阻碍 ICI 的疗效 (10–12)。目前针对 MDSC 的策略并不完全有效，因为这些髓系细胞具有异质性，并且
- 神经和实验神经科学杂志
淀粉样蛋白与三种主要疾病有关：患有阿尔茨海默氏病的Aβ，患有帕金森氏病的α-鼻核蛋白和2型糖尿病的氨基蛋白（又名IAPP）。这些淀粉样蛋白均形成可溶性低聚物，原纤维和跨膜离子通道。尽管已经确定了一些原纤维结构，但对毒性可溶性寡聚物和跨膜组件的结构的了解少得多。多态性是主要障碍。淀粉样蛋白组件是动态的。有时它们是无序的，形成组件的肽的数量通常会变化，即使它们的二级结构随时间和环境变化，而且通常同时存在多种形式。我们不知道哪些组件是至关重要的，哪些是致病性的。我们的团队试图通过开发突触核蛋白和β的原子尺度模型来填补这一空白。仅Aβ42同工型形成神经元中的离散通道。 GM1神经节剂增强了其毒性，这些神经节蛋白包括我们最新一代的β-桶模型。 我们的模型具有径向和通常的P2对称性，只有一个或两个肽构象。限制了可能的结构数量的约束。 它们与公认的β-桶结构理论一致，许多NMR，显微镜，生物物理和生化研究以及既定的分子建模原理和技术。 可行模型的数量很大，因为存在许多不同的组件。仅Aβ42同工型形成神经元中的离散通道。GM1神经节剂增强了其毒性，这些神经节蛋白包括我们最新一代的β-桶模型。我们的模型具有径向和通常的P2对称性，只有一个或两个肽构象。限制了可能的结构数量的约束。它们与公认的β-桶结构理论一致，许多NMR，显微镜，生物物理和生化研究以及既定的分子建模原理和技术。可行模型的数量很大，因为存在许多不同的组件。此外，我们正在建模Aβ42和α-突触核蛋白如何通过周围的突触传播过程中参与突触传播过程中融合孔的形成，并在周围的Snare Syn Aptotagmins施加膜张力并在复合物中进行复杂时大量扩展。
视觉语言大脑编码
脑编码旨在重建受到刺激时的 fMRI 脑活动。早期的神经编码模型侧重于单模式刺激的脑编码：视觉（预训练的 CNN）或文本（预训练的语言模型）。最近很少有论文获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式方法进行后期融合。然而，人类大脑使用来自多种模态的信息来感知环境，以前的研究还没有探索用于视觉和文本推理的共同注意多模态编码。本文系统地探讨了图像和多模态 Transformers 对脑编码的功效。在两个流行数据集 BOLD5000 和 Pereira 上进行的大量实验提供了以下见解。 (1) 我们发现，多模态 Transformer VisualBERT 的表现明显优于之前提出的单模态 CNN、图像 Transformer 以及其他之前提出的多模态模型，从而确立了新的最高水平。 (2) LPTG、LMTG、LIFG 和 STS 等具有语言和视觉双重功能的区域与多模态模型的相关性更高，这进一步证明了这些模型擅长模仿人类大脑行为。 (3) 视觉语言模型的优越性引发了一个问题：即使在被动观看图像时，视觉区域引起的反应是否也会受到语言处理的隐性影响。未来的 fMRI 任务可以在适当的实验环境中验证这一计算洞察。我们的代码已公开发布 1 。