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2025+ 风洞测试艺术观
适用于风洞测试的多种技术（例如，计算能力、信息存储和传输、基于物理的建模和仿真 (M&S)、自动化科学、基于光学的仪器、微机电设备、信号处理、电信）的成熟提供了获取当今不可能实现的质量和数量的测试信息的可能性。这种成熟的技术能力、旨在支持这种技术能力的新风洞功能、人员技能和匹配的测试流程的融合可以使未来的可能性成为现实。我们认为真正的挑战是定义地面测试、M&S 和飞行测试的开发需求，并将这些结果合并到成熟要求的托管数据库和存储库系统中。本文提出了并讨论了这种未来可能性在 2025 年及以后成为现实的观点。本文收集了 Arnold 工程开发中心外部的几项考虑和建议，这些考虑和建议着眼于未来的需求。1
确定非洲的区域经济中心
“经济枢纽”是一个广义的概念。从最广泛的意义上讲，经济枢纽是作为区域网络聚合点的城市或国家。根据网络理论，网络聚合点代表着不同因素的汇合，例如贸易线、贸易邻近性、信息和通信基础设施、金融网络、社交网络和物流基础设施（Graham，2015；Bernard & Moxnes，2017）。这些因素的结合使枢纽成为该地区的“经济心脏”。在本文中，我们关注的是规模足够大、在发展、政策制定和合规方面具有区域影响力的经济枢纽。我们将区域经济枢纽定义为“在更广泛区域的经济中发挥重要作用的区域中心”。在本文的其余部分，“枢纽”国家是指影响区域同行的主要经济体，而“辐条”国家是指受枢纽影响的区域国家。
2023 年新加坡风险投资前景
宏观经济挑战、地缘政治紧张局势和独特的市场动态等因素共同导致 2023 年全球投资环境发生变化。东南亚去年也首当其冲地受到了风险投资资金下滑的冲击，而在此之前，2021 年的融资热潮和 2022 年的交易活动都很活跃。作为该地区的主要创新和投资中心，新加坡也未能幸免于经济放缓的影响。2023 年，这个城市国家共记录了 522 笔股权融资交易，较上一年下降 19.8%。然而，这一降幅是本报告分析的东南亚市场中最低的。总体而言，东盟 6 国的交易量与上一年相比下降了 28.6%。就总融资价值而言，新加坡风险投资支持的私营公司去年获得了 61 亿美元，比 2022 年下降了 44.7%。与此同时，东盟 6 国的交易价值暴跌超过 52.9%。
研究全景中的人工智能 - ijrpr
纵观历史，人工智能 (AI) 在研究中的构思和发展是一段令人着迷的旅程 (Russell & Norvig, 2016)。人工智能在研究中的起源可以追溯到 20 世纪中叶，当时人工智能的最初雏形被投入实际应用，主要是在数学和工程等领域。在过去的几十年里，我们目睹了人工智能能力的巨大转变，其中大量的进步无疑扩大了其范围。本论述对现有文献进行了深入回顾，阐明了人工智能在研究方法中的应用 (Kapoor, Dwivedi & Piercy, 2016)。这篇评论是理解人工智能的复杂性、其多种应用以及推动其成为研究方法前沿的因素融合的渠道。文献综述强调了在塑造当代研究方面对机器学习和自然语言处理等人工智能技术的日益依赖。
贸发会议 60 周年：回顾六十年来推动全球南方经济发展
2024 年 6 月 12 日至 14 日，联合国贸易和发展会议 (UNCTAD) 成立 60 周年庆祝活动在日内瓦举行。这是一个重要的时刻，它强调了 UNCTAD 对全球南方国家的重要性，并反映了其在支持发展中国家实现经济繁荣和可持续发展方面发挥的关键作用。在这个前所未有的时代，发展中国家正面临着一系列危机，需要大胆的新解决方案来增强抵御能力，加速经济增长，并支持实现联合国 2030 年可持续发展议程。周年庆典为国际社会提供了一个机会，让我们齐聚一堂，评估当前的全球经济格局以及各种近期和正在发生的危机，并分析一些有助于建立共同基础以应对阻碍发展中国家可持续发展努力的关键挑战的因素。
人工智能如何彻底改变经济增长——值得关注的关键趋势
这些变化的影响不仅限于数量增长统计数据。人工智能融入经济框架有助于更公平地分配资源和机会。新兴市场常常受到系统性不平等的困扰，它们可以利用人工智能技术跨越传统障碍，使教育、医疗保健和就业更加民主化。因此，人工智能与经济增长之间的联系提供了对繁荣的更全面的理解，其驱动力是技术与人类进步雄心的融合（Aleksei Matveevic Rumiantsev，1983 年；Boughton，1994 年；Canh & Thanh，2020 年；Engels，1844 年；Gilpin & Gilpin，2001 年；Harris，2020 年；IMF，1994 年、2021 年；Keynes，1936 年；列宁，1916 年；马克思，1867 年；OECD，2021 年；Papageorgiou，2012 年；Richardson，1964 年；Rikhardsson 等人，2021 年；Stiglitz，2002 年；世界银行，2003 年；世界银行集团，2024b 年、2024a）。
“生物医学应用数字信号处理的进展：严格的审查”
数字信号处理 (DSP) 已成为工程和医疗保健融合的关键技术，彻底改变了我们分析和解释生物医学数据的方式。在这个技术飞速发展的时代，DSP 在解开生物信号的复杂性方面发挥着根本性的作用，为生物医学领域的诊断、监测和治疗提供了具有深远影响的见解。DSP 在生物医学应用中的重要性在于它能够解读复杂的生理和解剖信号中蕴含的丰富信息。无论是心电图 (ECG) 的节律模式、脑电图 (EEG) 捕捉到的神经交响乐，还是医学扫描呈现的详细图像，DSP 都充当着大师级的解释者，将原始数据转化为具有临床意义的见解。这种变革性能力催化了医疗保健领域的范式转变，促进了对生物过程的更深入了解，并促进了精准医疗。
2020 年获奖者
系统性红斑狼疮 (SLE) 的发病率和死亡率是由严重的组织破坏性炎症反应引起的。巨噬细胞迁移抑制因子 (MIF) 是 SLE 疾病严重程度的上游细胞因子和遗传决定因素。具有高表达 MIF 等位基因的白种人和非裔美国人 SLE 患者的浆膜炎、肾炎和中枢神经系统疾病发病率显著增加。最近对 MIF 作用机制的一系列见解包括：1) 其在 NF- κ B 和炎症小体活化中的激活作用，2) 识别激活 MIF 变体启动子微卫星 (-794 MIF CATT5-8) 的独特转录因子 ICBP90，3) “人性化” MIF 小鼠的开发，以及 4) 发现阻断 ICBP90 与 CATT 微卫星相互作用的小分子抑制剂 (CMFT)，为开发 SLE 治疗的精准医疗方法创造了机会。我们将追求两个具体目标：
大数据分析的机器学习和深度学习
1。在当代数字时期的引言中，数据的指数扩散凸显了大数据分析的最重要意义[1-3]。数据丰度的激增，从包括社交媒体，物联网（IoT）设备和交易档案的无数来源发出，提出了强大的挑战和吉祥的前景[4-5]。在这些挑战中，最重要的是有效管理和审查这一大量数据的必要性。相反，前景在于利用从该数据储存库中获得的潜在见解来指导决策过程和战略要求。在这个总体框架中，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为开创性的技术，提供了精致的方法，以揭示模式，倾向和相互关系，而始终难以捉摸[6-8]。ml，人工智能的一个方面（AI），需要开发算法，促进计算机从数据中收集知识并渲染
Rohan Chandra，TS/SCI清除
Rohan Chandra，TS/SCI清除Reston，VA | 703-627-6422 | rohanchandracpe@gmail.com | https://www.linkedin.com/in/rohan-chandra-0a18161b1/教育约翰·霍普金斯大学，弗吉尼亚州巴尔的摩，2023年9月 - 礼物在弗吉尼亚州瓦特工程大学机器人和自动化中，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，2018年8月至2022年5月在计算机工程学院，工程和应用科学学院学术学术学术学院GPA：3.673毕业于高分，商业经验副软件工程师，诺斯罗普·格鲁曼（Northrop Grumman），弗吉尼亚州杜勒斯，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州杜勒斯，2022年9月 - 目前•设计和实施特定任务的算法，用于使用Python和C++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ c+ sips pythran simplerannning工具进行分类的卫星任务。• Act as a bridge between us and our unclassified team, write multi-thread applications, perform DevOps tasks, such as improving the performance of our CI/CD pipeline in Jenkins, write unit tests, oversee and develop 15+ microservices in Docker containers, and work in an Agile environment using the Atlassian Suite (Confluence, Jira, and Bitbucket).第一机器人软件教练，Nova Labs，Fairfax VA 2022年7月 - •领导Nova Labs Robotics的软件教育实践的创建和开发，以确保其5个第一技术挑战（FTC）团队获得成为优秀开发人员和未来领导者所需的培训。因此，学生已经多次晋升为州冠军，并自愿帮助新秀团队发展其软件技能。