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新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
睡眠不足后注意力不集中代表脑脊液流动的时刻
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.15.623271 doi：bioRxiv 预印本
主题：675 签名和计件记录服务 目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。 请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。 根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。 为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任人”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否合法拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能作为经纪人
主题：675 签名和计件记录服务目的：强调《军事货运统一规则出版物-1》（MFTURP-1）中概述的签名和计件记录 (675) 货物运输要求。请注意：授予 675 货物运输的托运人应提醒运输服务提供商 (TSP) 提供自有或租赁的设备。根据 MFTURP-1 第 69 (10) 条，“TSP 应提供公司自有资产或长期租赁的车辆，不包括行程租赁和经纪卡车。为进行验证，托运人应要求 TSP 提供其当前 IRP 分配注册 CAB 卡（CAB 卡）的副本。在 CAB 卡上，托运人将核实 TSP 是否列在“安全责任”（可能由汽车承运人或承运人处理）或“汽车承运人”下，这可能会根据车辆注册的州而变化。此外，车辆上的牌照必须与该卡上列出的牌照相匹配。”检查 CAB 卡将确定车辆是否正确拥有或租赁。未能提供与 BOL 上的名称相关的设备的 TSP 不应装载。承运人绩效模块 (CPM) 中的文件故障为服务故障代码 F2（设备不当或不足）。对于没有授予 TSP 名称的被拒绝设备，无需支付车辆完工未使用 (VFN)。注意：需要 675 服务或任何其他运输保护服务 (TPS) 的货物不能被经纪或张贴到任何装载/经纪人板上，如 MFTURP-1 的承运人绩效和评估计划 (CPEP) 所述。托运人应使用代码“FL—未经授权的装载/经纪人板张贴”在 CPM 中记录任何未经授权的装载/经纪人板张贴事件。TSP 的重复张贴或服务故障模式将导致全国范围内不使用或从 DOD 计划中移除。SDDC POC：有关此咨询的问题可以发送到：usarmy.scott.sddc.mbx.carrier-performance@army.mil。到期：N/A 类别：DTR/MFTURP-1/政策
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
1（a）讨论经典自由电子理论的失败。 [06 ...
（B）对于光纤，鉴于数值孔径为0.30，覆层的RI为1.53。 计算分数索引变化和接受角度。（B）对于光纤，鉴于数值孔径为0.30，覆层的RI为1.53。计算分数索引变化和接受角度。
药物再利用：成功与失败、共同创造、多方利益相关者讨论
基于案例研究：每个小组将对一种成功重新利用的药物进行案例研究（我们总共有三个成功案例（见下文）：两个小组将研究同一个成功案例，在讨论结束时交换他们的发现，然后一起向其他小组展示。）对于每个成功案例，我们都预见了一个假设情景，其中缺少重新利用过程/故事的一个概念或一些基本步骤。在您的小组内，您将集思广益，思考这个缺失的部分将如何影响重新利用项目的结果。通过研究假设情景来了解重新利用过程中缺失部分的影响和重要性，您将对药物开发/重新利用的复杂性以及导致成功或失败的因素有宝贵的见解。以下是三个基于案例的成功案例：
建立因果模型，以查找无人机故障的实际原因
找到无人驾驶飞机（UAV）故障的实际原因可以分为两个主要任务：建立因果模型和对其进行实际因果分析（ACA）。虽然文献中有可用的解决方案可以执行ACA，但构建全面的因果模型仍然是一个开放的问题。通常由域专家手动执行的昂贵且耗时的构建过程，阻碍了基于因果关系的诊断解决方案的广泛应用。本研究提出了一种基于自然语言处理的方法，用于自动化无人机的因果模型。从在线资源中收集文本数据后，在句子中确定了因果关键字。接下来，基于代币之间的预定依赖性规则从句子中提取原因 - 效应短语。最后，提取的原因对成对合并以形成因果图，然后我们将其用于ACA。为了演示我们的框架的适用性，我们刮擦了一个开源无人机控制器软件Ardupilot的在线文本资源。我们使用真实飞行日志的评估表明，生成的图可以成功地用于查找不良事件的实际原因。此外，我们的混合因果 - 效应提取模块的性能要比纯学习的工具（即CIRA）的精确度比纯学习的工具（即CIRA），而在我们的Ardupilet用例中，召回率为25％。
BESS 事故 - 近期故障和风险管理注意事项
电池故障分析和故障类型表征 Sean Berg 2021 年 10 月 8 日 本文介绍了锂离子电池的类型、故障类型以及用于调查起源和原因以识别故障机制的取证方法和技术。这是六部分系列文章的第一篇。要阅读本系列的其他文章，请单击此处。在过去 10 年中，可再生和可持续能源在整体电力生产和使用中的份额稳步增长，这主要是由于人们对气候变化以及石油价格不确定性和资源可用性的担忧。其中一些能源类型的间歇性问题已通过使用电池储能系统 (BESS) 得到很大程度的抵消，但并未完全解决。具体来说，锂离子 (Li-ion) 电池是 BESS 中最常用的电池类型，具有许多优势，包括尺寸更小、功率密度和能量密度等等。过去 10 年，锂离子电池每千瓦时的价格也大幅下降，这有助于降低这些可再生能源的能源成本，而持续的技术进步也提高了锂离子电池的性能。这些电池是一种多功能且高度可扩展的储能介质，可以采用多种形状和化学成分，使其可用于各种应用。然而，与任何其他技术一样，锂离子电池也会出现故障。了解电池故障和故障机制以及它们是如何导致或触发的非常重要。本文讨论了常见的锂离子电池故障类型，重点关注热失控，这是一种特别危险和危险的故障模式。本文还将讨论可用于表征电池故障的取证方法和技术。电池单元可能以多种方式发生故障，包括滥用操作、物理损坏或单元设计、材料或制造缺陷等。锂离子电池在充电/放电循环中会随着时间的推移而劣化，导致电池保持电量的能力下降。对于锂离子电池，当电池容量低于其标称容量的某个百分比（即通常为 80%，但可能低至 60%）时，电池将无法工作。以过高的 C 速率（即充电和放电期间由电池提供或流向电池的电流的量度）对电池进行充电和放电，例如，额定容量为 1,000 mAh 的电池以 1C 放电时可提供 1 安培电流 1 小时，这会缩短电池寿命并可能导致其他故障机制。撞击或跌落造成的物理损坏可能导致电池内部损坏。电解质蒸汽产生和从果冻卷中泄漏可能导致膨胀。密封不当或易受密封性损坏的电池可能导致电解质泄漏，以及潜在的内部暴露于外部氧气。如果电池有任何电量，这可能会导致爆炸，因为锂碳阳极对大气具有高度反应性。这些条件的某些组合，包括滥用操作条件，可能会导致热失控故障。本文重点介绍与热失控故障相关的原因。热失控是一种危险的故障类型，可能导致爆炸和火灾。在更大规模的锂离子电池储能系统中，这种故障可能是连锁的和灾难性的，因为热失控是由热量驱动的。一个以这种方式发生故障的电池会迅速导致由此产生的火灾的热量蔓延到其他周围的电池并引发相同的故障。结果不仅会对财产构成严重威胁，而且还会对
视觉集成导航系统，用于在 GNSS/SBAS 或 ILS 发生故障时进行飞机最后进近
本文提出了一种视觉集成导航系统，用于引导飞机在最终下滑道上滑行。该系统利用机载视觉系统跟踪跑道特征并估计飞机相对于着陆跑道的 6D 姿态。如果 ILS 或 GNSS/SBAS 传感器性能下降或出现故障，所提出的视觉集成导航系统将允许飞机继续执行最终进近程序，并保持导航精度。为了处理由于图像处理时间而导致的此类基于视觉的测量不可忽略的延迟，建立了一个包含时间延迟测量的误差状态卡尔曼滤波器 (ESKF) 框架。所提出的延迟测量 ESKF 框架利用了这样一个事实：摄像机图像采集由系统触发，因此可以无延迟地通知。这使得导航滤波器能够及时向前执行估计状态的反向传播，以便在测量可用时为未来的校正步骤做好准备。基于此框架的视觉集成导航系统已开发出来，并在模拟中验证了其功能。其估计性能将通过固定翼无人机实验平台上的两种不同视觉系统进行飞行评估。