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摘要：在有关专家判断的研究中，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特弗斯基（Amos Tversky）主张挑战内部观点（以上下文细节为导致）外部观点（基于某些事件类型的历史“基本费率”）。本世纪全球经济前景的合理内部视图是，增长率为2.5％或更少：预计到2100年人口增长将减缓或停止；随着越来越多的国家 /地区的技术领域，经济增长也应该放缓。为了测试这一观点，本文自公元前10,000年以来观察到的总体产品（GWP）模型，以估计增长率随GWP水平的函数的变化的基本分布。对于计量经济学严谨性，它将GWP系列作为随机扩散中的Sample路径施放，其规范是新颖的，但植根于新古典生长理论。估计后，大多数观察结果均在预测分布的40％和60个百分位之间。拟合意味着GWP爆炸几乎是不可避免的，在2047年的中位年份。内部和外部视图之间的摩擦突出了两个见解。首先，与恒定生长相比，通过理论更容易地解释了加速增长。sec-ond，世界系统可能不如传统增长理论稳定，并且过去两个世纪的增长记录暗示。
PCB007 杂志，2025 年 1 月
谈到车间，Summit Interconnect 的 Gerry Partida 讨论了他非常成功的实习计划，该计划现已进入第二年。我们有一篇关于当今商业环境中劳动力签证问题的文章，DIS 的年轻专业人士 Emily Telesca 和 Ryan Moore 分享了他们关于成为这个充满活力的行业一员的想法和见解。最后，工程偶像和年轻工程师的导师 Happy Holden 回顾了导致他们从事工程和制造职业的早期影响，提供的见解可能有助于我们如何最好地支持当今年轻人的思想发展。在本月的专栏中，IPC 首席执行官 John W. Mitchell 博士谈到了教育和培训在寻找和留住合格劳动力方面的重要性，并概述了 IPC 向所有行业成员提供的一些免费教育资源。 Chemcut 的 Don Ball 强调了车间熟练的制造劳动力的重要性，他概述了成功的 PCB 车间的标志以及这对员工绩效和满意度的影响。PCBAA 的 Shane Whiteside 在他的专栏中讨论了美国新政府对美国制造业的影响，他乐观地认为，如果 PCB 制造业能够继续专注于我们的最终目标，我们的进步将继续下去。最后，Happy Holden 又增加了一期
使用无人机自动扫描飞机进行检查...
在飞机日常维护中，通常需要对飞机外表面进行目视检查。使用配备传感器的移动机器人进行自动检查以替代耗时且容易出错的手动检查已成为一种趋势。利用机器学习和数据科学的力量，可以使用图像和点云等感测数据进一步表征缺陷。在这种机器人检查过程中，需要精确的飞机数字模型来规划检查路径，然而，飞机维修店通常无法获得飞机的原始 CAD 模型。因此，使用诸如 3D 激光扫描仪和 RGB-D（红、绿、蓝和深度）相机等传感器，因为它们能够以有效的方式生成感兴趣对象的 3D 模型。本文介绍了一种两阶段方法，使用配备 RGB-D 相机的 UAV（无人驾驶飞行器）自动扫描飞机，以便在无法获得飞机原始 CAD 模型的情况下重建飞机的数字复制品。在第一阶段，无人机相机系统遵循预定义的路径快速扫描飞机并生成飞机的粗略模型。然后，根据飞机的粗略模型计算全覆盖扫描路径。在第二阶段，无人机相机系统遵循计算出的路径对飞机进行紧密扫描，以生成飞机的密集而精确的模型。我们解决了飞机的覆盖路径规划 (CPP) 问题
全局场时频表示... - 欧文实验室
摘要 — 意识障碍 (DOC) 患者的行为诊断具有挑战性，而且容易出错。因此，人们加大了对基于脑电图和事件相关电位 (ERP) 的床边评估的开发力度，这些评估对支持意识觉知的神经因素更为敏感。然而，使用这些技术对残留意识进行个体检测尚不成熟。在这里，我们假设大脑对听觉刺激的被动反应的跨状态相似性（定义为健康和受损意识状态之间的相似性）可以指示个体 DOC 患者的意识水平。为此，我们引入了基于全局场时频表示的判别相似性分析 (GFTFR-DSA)。该方法使用 GFTFR 作为脑电图特征，量化个体患者与我们构建的健康模板之间的平均跨状态相似性指数。我们证明，与传统的脑电图特征（例如时间波形）相比，所提出的 GFTFR 特征在 34 个健康对照中表现出更好的组内一致性。其次，我们观察到，最低意识状态患者（MCS，40 名患者）的 GFTFR 相似度指数明显高于无反应性觉醒综合征患者（UWS，54 名患者），这支持了我们的假设。最后，将线性支持向量机分类器应用于单个 MCS/UWS 分类，该模型实现了平衡的准确度和 0.77 的 F1 得分。总体而言，我们的研究结果表明，结合判别性和可解释性标记以及自动机器学习算法，对于 DOC 患者的鉴别诊断是有效的。重要的是，这种方法可以
技术术语
本书旨在为电信和数字媒体专业人士提供一系列必备术语和概念，这些术语和概念可能会在日常对话中出现，或出现在新闻文章或信息媒体中，以应对我们日益技术化的世界。它也适用于任何只想进一步了解当今技术世界运转方式的人。标题中使用“必备”一词并非偶然。虽然有许多高质量的书籍和网站提供了所有可以想象到的技术术语的详尽集合，但本书致力于将这数万个术语精简为一个易于管理的实用列表，列出大多数专业人士实际上需要掌握的互联网、电话、电信、广播和计算术语——无论他们是刚刚进入新领域，还是在自己的专业领域很有造诣。对于那些工作职责不完全属于“高科技”类别的人来说，本书中的许多术语仍然很重要，因为大规模数字化继续影响着现代生活的几乎每个方面。《技术术语》的第一版由全国广播协会于 1996 年出版，四年后又出版了后续版本。这些早期版本的《技术术语》主要关注与广播和电信行业相关的术语，第二版则纳入了一些新兴的通信术语。
高能激光器：技术，运营和政策问题
目前正在开发中，三种不同类型的高能量激光器（HEL）正在开发中：化学激光器，固态激光器和自由电子激光器（FEL），每个激光器（FEL）使用不同的原理来产生激光束。最发达的概念，也是唯一要缩放到HEL功率水平的概念是化学激光器，其中能量释放来自化学反应。这是空降激光器（ABL）和美国陆军/以色列战术高能激光（THEL）中使用的激光类型。也是其他HEL演示器系统中采用的技术，例如新墨西哥州White Sands的Space-Space-Space-las-Im-Im-Im-Im-Im-In-Fraded高级化学激光（Miracl）高能量激光器。sec-ond类型的激光器，电动固态激光器，可以在传播，致死性和工程设计（较不复杂，尺寸较小，对冲击敏感的敏感性较低）方面提供好处。第三个系统，自由电子激光器，也是电力，是最复杂的，但是唯一完全可供选择的激光概念。对于选定的应用，例如通过海平面的大气传播，此属性至关重要。尽管没有定义高能激光器的设定功率水平阈值，但通常认为千瓦时至兆瓦的平均力量可以从武器意义上定义高功率。HEL有可能解决从地面到太空的一系列应用和任务。基于地面的激光主要用于战术防空，这是Thel的作用，也是反卫星（ASAT）能力的作用。最近，激光
高能激光器：技术、操作和政策...
目前正在开发中，三种不同类型的高能量激光器（HEL）正在开发中：化学激光器，固态激光器和自由电子激光器（FEL），每个激光器（FEL）使用不同的原理来产生激光束。最发达的概念，也是唯一要缩放到HEL功率水平的概念是化学激光器，其中能量释放来自化学反应。这是空降激光器（ABL）和美国陆军/以色列战术高能激光（THEL）中使用的激光类型。也是其他HEL演示器系统中采用的技术，例如新墨西哥州White Sands的Space-Space-Space-las-Im-Im-Im-Im-Im-In-Fraded高级化学激光（Miracl）高能量激光器。sec-ond类型的激光器，电力固态激光器，可以为传播，致死性和工程设计提供好处（较小，尺寸较小，尺寸较小，对冲击较不敏感）。第三个系统，自由电子激光器，也是电力，是最复杂的，但是唯一完全可供选择的激光概念。对于选定的应用，例如通过海平面的大气传播，此属性至关重要。尽管没有定义高能激光器的设定功率水平阈值，但通常认为千瓦时至兆瓦的平均力量可以从武器意义上定义高功率。HEL有可能解决从地面到太空的一系列应用和任务。基于地面的激光主要用于战术防空，这是Thel的作用，也是反卫星（ASAT）能力的作用。最近，激光
整合分类学，遗传和生态数据，以探索Culuccia Peninsula（意大利NE Sardinia）的野生蜜蜂（hymenoptera，apoidea，anthophila）的物种丰富度
抽象的野生蜜蜂是本地和栽培植物的基本传粉媒介，但其种群在全球范围内正在下降。保护工作受到数据不足的阻碍，尤其是在地中海盆地中，该盆地拥有世界上一些最多样化的传粉媒介社区。尤其是在地中海最大的岛屿撒丁岛，关于蜜蜂动物区系的信息仍然有限。这项工作的目的是通过结合传统（基于形态的）分类法和DNA条形码，从东北萨尔迪亚（意大利）中未开发的半岛提供了apoidea anthophila的第一个清单。此外，还提供了鲜花的记录并在访客网络中显示，以丰富有关地中海地区野生蜜蜂与植物之间关联的稀缺数据。蜜蜂从2022 - 2023年4月至2023年10月进行采样。DNA以扩增线粒体基因cyotochrome氧化酶I的序列，然后将其与使用鉴定工具的BOLD进行比较，并通过构造邻居加入的系统发育树。收集并鉴定出属于29属的76种不同的物种和六个家族。对于61种不同的物种，总共获得了212个COI序列，其中许多物种尚未从意大利人群中测序。收集的五个分类单元是萨尔多 - 科尔斯裔人物，而六种是从撒丁岛新记录的。最后，我们重点介绍了潜在的分类问题和新的鲜花访问记录，强调需要进一步研究，以更好地了解这种多样化的昆虫的分类学和生态，以保护其保护。
pfdrl：用于住宅能源管理的个性化联邦深入强化学习
摘要，由于房屋中智能设备的数量越来越多，物联网（IoT）的兴起（IoT）增加了备用能源消耗。现有方法使用实时能源数据和机器学习来识别和最大程度地减少住宅能源管理的备用能量，但由于边缘设备数据有限，依靠基于云的数据聚合和协作培训。但是，这种方法会产生额外的云服务成本，风险个人数据泄漏，并且无法捕获居住的多样性，从而导致了次优的能源管理绩效。在本文中，我们建议使用个性化的联邦深入强化学习（PFDRL）来减少家庭待机能源的构成。PFDRL由三个组成部分组成：首先，我们开发了一个分散的联合学习（DFL）框架，而不是使用集中式云服务来汇总模型以将数据和模型都保留在当地区域。sec-ond，我们将DFL与深度加固学习（DRL）一起使用，以在当地住宅中分享EMS计划进行合作培训。第三，我们将DRL中的神经网络分为两个部分，基础层和个性化层，以增强模型收敛性，同时最大程度地提高系统中每个客户端的EMS。我们评估了现实世界山核桃街数据集[3]上提出的PFDRL框架，与集中式设置和常规解决方案相比，表现出色。
十月 - 世界广播历史
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