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联合强行进入行动的舰船采购选项的初步调查
在未来几十年，美国将面临的安全挑战不仅与持续的全球反恐战争有关，而且与拥有日益强大武器的地区国家不断增长的力量投射能力有关。在未来的全球安全环境中，海上基地（不依赖陆地基地从海上集结、装备、发射和支援部队的概念）对于海军和海军陆战队投射和维持岸上部队的能力至关重要。有了海上基地，海军陆战队的战斗力可以在沿海地区更快地建立，并且将大量物资运送上岸的需要降至最低。因此，海上基地在联合强行进入行动 (JFEO) 时显然会很有用。本专著记录了为支持海军和海军陆战队对 JFEO 的审查而开展的工作。它描述了此类行动可能发生的全球环境以及海军力量在该环境中的作用；它还考虑了用按商业标准建造的船舶（“黑色船体”）替代按军事规格建造的船舶（“灰色船体”）的各种选择。这项工作应该引起参与国防政策或军事采购的个人的兴趣。这项工作由美国海军赞助。它是在兰德国家国防研究所 (NDRI) 的采购和技术政策中心和国际安全与国防政策中心进行的。NDRI 进行研究
用于实验生物学的海洋细菌模型
细菌在海洋环境中普遍存在且数量丰富（105-106细胞.mL−1），在海洋生态系统中发挥着多种作用，这是其长期进化和随后的遗传多样化的产物。某些物种在生物地球化学循环中发挥着关键作用，特别是光养蓝藻对初级生产的贡献，或异养细菌对这种生产的再矿化。其他细菌物种会导致人类和水产养殖设施患病，从而对人类健康和经济产生不利影响，而其他细菌物种则以协调的方式相互作用形成生物膜，导致海洋结构物生物污垢和腐蚀。相反，凭借其广泛的遗传多样性，细菌界提供了可在许多领域加以利用的化学和酶多样性，例如，海洋污染的生物修复或用于发现食品和医疗行业的新型天然产物。为了进一步了解这些不同的研究领域，需要简单易处理的细菌模型生物。在本章中，我们将简要介绍众所周知的非海洋细菌模型生物和良好模型生物的标准，并解释尽管海洋环境储量巨大，但可用的海洋模型却很少的一些原因。然后，我们将介绍四种应用于不同研究领域的不同海洋细菌模型，每种模型都有各自的具体问题和应用，但都依赖于我们将在本章末尾开发的类似工具包。
UVa 生物学 - 弗吉尼亚大学
副教授 Jennifer Güler 还是学生时曾广泛游历。她说道：“我反复发现，世界其他地区的人所患的疾病对我们美国人来说并不是什么大问题。”Güler 的主修专业是微生物学，她认为研究原生动物疾病并不困难。她开始描述布氏锥虫的线粒体代谢途径，希望能找到治疗非洲昏睡病的新药物靶点，后来她转向研究导致疟疾的寄生虫恶性疟原虫。Güler 说道：“尽管我们早就有了治疗疟疾的药物并且正在研发疫苗，但仍有许多关于这种生物体的基本问题有待解答。其中之一就是代谢适应。疟疾和许多其他原生动物具有极强的代谢灵活性，这使它们能够在来自环境的营养物质和它们自己产生的营养物质之间来回切换。这种能力使它们能够适应不同的环境并提高它们的生存能力。寄生虫生物学的另一个基本部分是它改变基因组的能力。就恶性疟原虫而言，Güler 推测其
制定盟军联合作战概念的复杂过程......
我们中的一些人在北约任职期间有机会为盟军联合出版物 (AJP) 的审查做出贡献。这次提供了一个绝佳的机会，让我们与更广泛的利益相关方分享经验。作为保管人和写作团队的成员，本文的作者们有机会起草并参与制定一份全新的 AJP，即战略通信 AJP-10 (StratCom)。在这篇共同撰写的文章中，我们想解释为什么这份 AJP 很重要，并详细说明起草这样一份文件的过程、疫情对写作过程的影响，以及最重要的是，在文件起草过程中发现的经验教训。在阐述 AJP-10 对 StratCom 的重要性之前，有必要深入了解迅速变化的全球安全环境、信息活动的作用 1、信息环境 2 以及北约以连贯一致的方式进行沟通和行动的必要性。除了显然需要能够以动能方式对任何敌对活动作出反应外，北约还需要能够对所谓武装冲突门槛以下的敌对活动作出反应。这些活动之一涉及敌对信息活动，范围从宣传和虚假信息到假新闻。在这些情况下，北约必须在正确的时间以正确和连贯的方式向正确的受众传达决策并采取行动。当一个人设法阻止潜在的对手，同时在观众中获得并保持信誉时，就会实现这一点。
Biosciences
Biosci Ences中的跨学科博士研究计划是一个联合项目，涵盖了卢布尔雅那大学的五个学院。生物技术学院（BF）COOR DIN进行了该计划，电气工程学院（FE），计算机和信息科学学院（FRI）的教职员工（FRI），机械工程学院（FS）和卫生科学学院（ZF）（ZF）也参与了其IM置换。在过去的二十年中，基本和应用生物技术科学领域的研究已经树立了新的Theo Retical范式，并阐明了各种生物系统的功能。十年前，生物科学中现代解决方案的开发超出了想象力，它基于许多学科的特定知识的整合。生物科学中跨学科博士课程的主要概念是合作。We combine the knowledge and experience of Agronomy, An imal Science, Bioinformatics, Bioengineering in Health Sci ences, Biology, Biotechnology, Cell Sciences, Economics of Natural Resources, Food Sciences, Horticulture, Landscape Architecture, Managing Forest Ecosystems, Microbiology, Nanosciences, Nutrition, Protection of the Natural Heri tage, Technical Systems in生物技术，木材和生物复合材料，关键是所有科学领域的相互作用。制定高质量和现代的博士研究计划，以获取和升级生物技术科学知识，这也取决于科学领域的快速发展及其对我们生活重要方面的影响，例如食品和营养，健康，健康，环境，环境，环境和景观，以及可再生能源。
用于机器人的神经形态计算硬件和神经架构
引言 在以人为中心的非结构化环境中使机器人和自主系统更加智能是机器人技术的关键目标之一，这也使其成为最具活力的技术发展领域之一。这种智能的关键因素是能够良好且快速地理解复杂而动态的环境，以可靠地支持其他功能，如运动规划和控制；与人类、物体和其他智能体的安全交互；以及从经验中自主学习。神经网络和数据驱动的训练算法为理解环境打开了两个重要窗口：图像和声音处理 (1)。这些算法在大量数据集上实现了最先进的性能，通常甚至超过人类的表现，是实现机器人智能感知和行为的主要候选者 (2)。然而，机器人用例对人工智能 (AI) 算法的功耗、延迟、自适应性和数据效率提出了尤为严格的要求 (3、4)。如今，尽管基于神经网络的算法与之前手工制作的人工智能解决方案相比具有优势（5、6），但我们仍然缺乏真正智能、敏捷的机器人，能够在日常生活中安全、顺畅地与物体、彼此和人类互动。这与即使是简单的动物也能产生智能行为并在复杂的现实环境中互动形成了鲜明的对比。动物可以快速
系统文献综述 - 布里斯托大学研究门户
虽然最近人们对数字孪生的兴趣日益浓厚，但业界和学术界对数字孪生的定义仍不尽相同。需要整合研究成果，以保持对该主题的共同理解，并确保未来的研究工作建立在坚实的基础之上。通过系统文献综述和对过去十年 92 篇数字孪生出版物的主题分析，本文对数字孪生进行了描述，确定了知识差距以及未来需要研究的领域。在描述数字孪生时，需要识别、讨论和整合概念的状态、关键术语和相关过程，以产生 13 个特征（物理实体/孪生；虚拟实体/孪生；物理环境；虚拟环境；状态；实现；计量；孪生；孪生率；物理到虚拟连接/孪生；虚拟到物理连接/孪生；物理过程；虚拟过程）以及数字孪生及其运行过程的完整框架。在描述数字孪生之后，需要确定七个知识空白和未来研究重点：感知收益；产品生命周期中的数字孪生；用例；技术实施；保真度级别；数据所有权；以及虚拟实体之间的集成；每个特征都是实现数字孪生所必需的。
中国的欧洲桥头？中国经济... 《欧盟关键原材料法》 IMF及其性别战略：全球南方女性的好消息？ 女性是加沙重生的核心。 ... 哈萨克斯坦的石油依赖经济陷入了两个危机 农村非农业经济的兴衰
本文是沿着匈牙利日益增长的中国参与的多重挑战组织的。一个关键问题涉及经济依赖性（增加中国公司的存在，债务）以及关系不平衡（贸易赤字，外国直接投资和基础设施项目，主要是在中国的现实中）。5然而，在最近的政策解决方案研究中国，在国家名单中的第4个职位，匈牙利人认为这最有利于维持紧密的部分，在欧洲和经合组织的比较中，匈牙利是对中国有最不利/中性观点的国家之一。进一步的维度是与社会/劳动有关的，因为中国公司涌入的劳动力需求超过了国内劳动力供应，而业务和工作文化的差异也可以带来挑战。7另一个问题涉及中国在电池生产上的最新投资，这是一个制造过程，在绿色过渡，带来技术，创造就业机会和增加本地增值的同时，同时可能对能源和水的需求过于需求，并对当地人的环境和健康造成破坏。最后，还必须考虑到中国经济阶段的国家和欧洲安全方面
文章有监督的强化学习算法用于控制无人机盘旋
摘要：携带不同设备用于空中悬停操作的无人机的应用正在越来越广泛，但是目前，依赖于悬停控制的强化学习方法，目前有非常有意的研究，并且尚未在物理机器上实施。无人机在悬停控制方面的行为空间是连续且大规模的，这对于基本算法和基于价值的增强学习（RL）算法很难获得良好的结果。响应于这个问题，本文将观察者 - 演员（WAC）算法应用于无人机的悬停控制，该算法可以迅速锁定勘探方向并实现无人机悬停控制的高度鲁棒性，同时改善学习效率和降低学习成本。本文首先利用基于行为价值Q（QAC）和深层确定策略梯度算法（DDPG）的参与者批评算法，用于无人机悬停控制学习。随后，提出了带有添加观察者的批评算法，其中观察者使用带有神经网络作为动态监视的参数的PID控制器，将学习过程转换为监督学习。最后，本文使用了经典的增强学习环境图书馆，健身房和当前主流加固学习框架，PARL，用于
数据驱动的学习如何局部基因表达在局部改变杂细胞网络
摘要：发现和开发药物越来越依赖机械性数学模型和模拟。在免疫肿瘤学中，鉴于肿瘤中的细胞复杂性和动力学，在肿瘤生成，功能可塑性和宿主免疫的遗传驱动因素，功能可塑性和宿主免疫之间建立因果关系的模型为湿实验提供了重要补充。不幸的是，对这种机械细胞级模型的制定目前依赖于专家的手部策划，这可能会偏向于解释数据或药物靶标的挑战。在建模分子级网络，规则和算法中，已经开发出来限制了制定机械模型的先验性。为了实现针对细胞级网络的等效方法，我们将数字细胞组与贝叶斯网络推断相结合，以生成因果模型，这些因果模型将与Onco-Genenes相关的基因表达增加与基质和免疫细胞子集相关的基因表达增加，并从体积转录数据集中脱离。为了说明，我们预先提出了细胞通信网络因子4（CCN4/WISP1）的表达增加如何使用诊断为乳腺癌和黑色素瘤的患者的数据改变了肿瘤的微疗法。数字细胞仪和网络推理预测，用于黑色素瘤，这提供了一致的实验结果。