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美国重型轰炸机和 1943 年 8 月的大规模空袭
1943 年 8 月，美国进行了二战中最著名的两次重型轰炸机空袭 - 8 月 1 日第九航空队 (9 AF) 对罗马尼亚普洛耶什蒂油田的空袭，以及 8 月 17 日第八航空队 (8 AF) 对雷根斯堡的大型梅塞施密特综合体和施韦因富特的滚珠轴承工厂的大胆双倍空袭。当时，这两次空袭成为美国对纳粹欧洲规模最大、最雄心勃勃的空袭。它们还为 1944 年和 1945 年对德国和法国目标的大规模袭击定下了基调。它们不仅是战争中最具破坏性的袭击，而且在机组人员和轰炸机方面也是代价最高的。尽管如此，从这些大胆的出击中吸取的教训使飞行编队、轰炸战术、训练以及最重要的战斗机掩护得到了改进。令当时的华纳罗宾斯航空服务司令部 (WRASC) 的人们感兴趣的是，许多参加过第二次世界大战的联合 B-24 解放者和波音 B-17 飞行堡垒都是由佐治亚州罗宾斯机场的工作人员维护的。
博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
梅德斯通经济发展战略
地方规划审查承认新冠疫情和英国脱欧后存在的不确定性，但也承认在经济困难时期表现最好的地区是那些为希望投资或再投资创造就业活动的人们提供最大选择和灵活性的地区。它还承认梅德斯通镇中心在自治市和社区的核心中发挥着至关重要的作用，并需要确保它为继续担任肯特郡县城的角色做好充分准备。即将出台的城镇中心行动计划将研究在 2050 年之前如何通过一项新的投资计划来改变它，这些投资计划包括高附加值工作、更好的零售、休闲和文化服务、新的社区、卫生和教育基础设施以及新的和改善的绿地。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
改善东肯特、梅德韦和梅德斯通的血管服务
该中心的最终位置将成为肯特和梅德韦 CCG 对东肯特医院服务未来进行的更广泛磋商的一部分。然而，这些更广泛的变化可能需要几年时间才能实施。等待这项工作完成是错误的，因为这会拖延我们现在需要就血管服务做出的必要决定，以提高患者的标准。我们迫切需要做出改变，以确保服务符合要求的标准。例如，去年我们紧急将一些外科服务从吉林汉姆的梅德韦海事医院转移到肯特和坎特伯雷医院。
生物标志物引导的神经调节有助于创伤性脑损伤的记忆
创伤性脑损伤（TBI）是成年人认知障碍的主要原因，通常以情节记忆和执行功能明显缺陷为特征。先前的研究发现，直接对颞皮层的电刺激可改善癫痫患者的记忆力，但是尚不清楚这些结果是否概括为具有特定TBI病史的患者。在这里，我们询问是否将闭环，直接电刺激到侧向颞皮层上可以可靠地改善TBI队列中的记忆力。在一组接受神经外科癫痫的神经外科评估的患者中，我们招募了具有中度至重度TBI病史的子群患者。通过在患者研究和回忆单词列表时分析来自留置电极的神经数据，我们培训了个性化的机器学习分类器，以预测每个患者的助记符功能中的瞬时波动。随后我们使用这些分类器来触发对横向颞皮层（LTC）的高频刺激。与未刺激的列表相比，该策略在刺激的召回性能上提高了19％（p = 0.012）。这些结果为使用闭环刺激在治疗与TBI相关的记忆障碍时提供了概念验证。
Moodle和Socrative测验作为传统理论教学的形成性辅助工具，以改善学生在化学工程主题中的动力和成果
对在教学中使用技术的积极影响有多数意见。但是，很少有研究能够影响他们对学生的最终成绩的影响。传统理论教学通常表明缺乏学生的动力，参与和自我效果。改进这些方法的一种方法是包括测验，这可能使学生能够获得技能获取反馈和自我调节，并控制自己的构建知识的方式。建议的方法嵌入了两个ICT的测验和测试，每个ICT都有不同的策略。一个是使用苏格兰的快速和实时测验，专注于促进课堂上的动力和参与。第二个是与Moodle一起使用测试，以进行更长的时间尺度（课程块）。测试和测验都被设计为形成性活动：学生能够获得喂养，弱点识别和更好的工作编程。三个“工具”（一个Moodle测试；三个苏联测验；没有工具 /唯一的传统教学）在化学工程学科中的三个不同的队列和块中旋转了n = 49名学生）。通过块评估了最终理论考试中学生学习成果（成绩）的影响。配对数据的一因素ANOVA测试在使用Moodle测试或苏格拉外测验中没有明显的统计差异。确定了一些对数据的负面影响，并进行了进一步研究的改进。测验和测试的强度可能是相关的。尽管没有获得对等级的显着改进，但两种工具的使用都对学生和讲师产生了积极价值。调查的结果表明，所提出的方法可能会创造更具吸引力和自我调节的教育环境。但是，这项研究支持学生以前对工具的看法可能调节他们对ICT对学习的真正援助及其未来学术成果的最终看法。
综合防御辅助套件 - 萨博
IDAS/CIDAS 系列是一套先进的系统，旨在为复杂、多样和密集威胁环境中的空中平台提供电子战自我保护。该系列包括 CIDAS 和 IDAS-3。当今的 IDAS/CIDAS 是萨博原始概念的进一步发展，旨在生产世界上第一个完全集成的防御辅助套件 IDAS-1，它提供多光谱雷达、激光和导弹警告以及自动对抗诱饵投放。
集成防御辅助套件 - 萨博
IDAS/CIDAS 系列是一套先进的系统，旨在为复杂、多样和密集威胁环境中的空中平台提供电子战自我保护。该系列包括 CIDAS 和 IDAS-3。当今的 IDAS/CIDAS 是萨博原始概念的进一步发展，旨在生产世界上第一个完全集成的防御辅助套件 IDAS-1，它提供多光谱雷达、激光和导弹警告以及自动对抗诱饵投放。
2025年艾滋病目标
在开幕式上，联合国艾滋病规划署副执行主任香农·哈德指出，全球艾滋病防治发展资源需求估算既是一项技术工作，也是一项政治工作。在此前为联合国艾滋病规划署现行战略开展的资源需求过程中，民间社会认为，2020 年低收入和中等收入国家艾滋病防治所需的国内和捐助资源估计为 262 亿美元，但这一数字被下调，以适应捐助资金的减少，而其他团体则批评这一估计数字过高，认为 2020 年的目标可以通过现有资源水平加上效率提升来实现，而不必投入大量额外资源。哈德指出，正在制定的 2025 年目标更加强调社会推动因素，而这一领域对于资源需求估算的制定尤其具有挑战性。她呼吁参加磋商会的 50 多名技术专家（见附件 A 中的参与者名单）提供必要的关键意见，以便在竞争性需求的环境下，包括与 COVID-19 大流行相关的新制约因素和机遇，制定到 2030 年的全球艾滋病应对措施的价格标签。