Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新型软件和处理算法正在提供具有完整地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加,并导致 SAR 用户群体的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此,目前可用的培训材料无法很好地满足他们的信息需求。
编程 - 考虑较少但很重要。你的时间很宝贵,所以一些更容易编程的东西可能会为你节省时间/金钱,即使它稍微贵一点。最简单的编程板使用 Microsoft MakeCode (https://adafru.it/Co6),一个类似块/Scratch 的界面,并且仅适用于有限的主板选择,如 Adafruit Circuit Playground Express (http://adafru.it/3333)。CircuitPython (https://adafru.it/cpy-welcome) 在 Adafruit 主板中得到更广泛的支持,但并非全部。最后,大多数主板可以通过 Arduino (https://adafru.it/Co7) 代码环境进行编程,但学习曲线更高。Adafruit 学习系统 (https://adafru.it/dIu) 会有示例,但如果有必要,你必须能够根据自己的需要扩展代码。
增强天然杀伤(NK)细胞的细胞毒性已成为癌症免疫疗法的一种有希望的策略,因为它们在免疫监测和肿瘤清除率中的关键作用。本文献综述提供了旨在增强NK细胞细胞毒性的治疗方法的全面概述。我们分析了广泛的策略,包括基于细胞因子的治疗,单克隆抗体和NK细胞的传递器,并讨论在选择NK细胞产品以与这些策略结合时必须考虑的标准。此外,我们讨论了与每种治疗策略相关的挑战和局限性,以及组合疗法的潜力,以最大程度地提高NK细胞细胞毒性,同时最大程度地减少不良影响。通过探索有关该主题的大量研究,该文献综述旨在为寻求制定和实施新型治疗策略的研究人员和临床医生提供全面的资源,以利用NK细胞在癌症中的全部潜力。增强NK细胞细胞毒性在不断发展的免疫疗法的景观中具有巨大的希望,这项综述是理解基于NK细胞疗法的领域和未来方向的路线图。
目的:研究旨在开发一种更好的听觉警报设计,以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法:参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素(警报设计和经验水平)进行方差分析,以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果:在 STCA、APW 和 MSAW 中,ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外,警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论:结果表明,COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知,而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知,还提供 2 级和 3 级态势感知,以帮助 ATCO 了解关键事件,从而制定更合适的解决方案。因此,以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外,语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
在传播预测的输入之后,贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程,而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里,我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性,其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性,以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集,其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上,我们提出的方法在接收器操作特征(Au-Roc)下的面积约为1.5分,F1的13点和预期校准误差(ECE)的溶质百分比提高了约1.5点,与所有目标类别相比,预期校准误差(ECE)的位置为19.5点。
结果:26项研究符合纳入标准。出现了一致的模式,包括降低微生物多样性和后来患有过敏性疾病的婴儿的微生物组成熟。分类组成分析表明,几个细菌分类群的差异丰度,双歧杆菌科经常代表性不足,肠杆菌科在过敏婴儿中的体现过多。
9 例如,北大西洋公约组织(NATO)人工智能战略摘要始终谈到开发和使用人工智能,但只有在关注不同任务之间的互操作性时才提到集成(NATO,2021)。然而,为了满足北约的六项“国防人工智能负责任使用原则”,即合法性、责任和可问责性、可解释性和可追溯性、可靠性、可治理性、偏见缓解(同上),有必要避免合并参与创建此类系统的不同团体。
2023 年 7 月 12 日 — Clarifai 使政府机构能够将人工智能添加到其软件中。借助计算机视觉、大型语言和音频模型,...
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力,要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此,技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案,以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外,为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势,使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明,由于该领域每年全球文章的产量有限,因此该领域的研究空间巨大。然而,这是一个不断发展的领域,已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。