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人们对 MXenes 的兴趣正在呈指数级增长，因此 2022 年有 4 场专门讨论 MXenes 的研讨会也就不足为奇了。经过两年的近
人们对 MXenes 的兴趣正在呈指数级增长，因此 2022 年有 4 场专门讨论 MXenes 的研讨会也就不足为奇了。经过两年几乎完全是虚拟会议之后，再次旅行并与来自学术界和工业界不同背景的对具有全球影响的新材料和应用有着浓厚兴趣的人面对面交流令人耳目一新；不仅旅行，还举办会议。2022 年 8 月 1 日至 3 日，第二届国际 MXene 会议，也是第一次面对面（混合）会议，在德雷塞尔大学举行，主题为 MXenes：用创新应对全球挑战。本次活动获得了广泛赞誉，来自世界各地的 225 多名与会者来到 AJ Drexel 纳米材料研究所、工程学院和德雷塞尔大学。34.7% 的出席者为女性，12.3% 为代表性不足的少数族裔，包括一名美洲原住民和几名非裔美国人和西班牙裔人。除了现场出席的人员外，在为期三天的活动期间，还有 50 名虚拟与会者，其中包括 12 名乌克兰人，我们公开支持他们的出席。
惊喜定义的分类学-Infoscience
令人惊讶的事件触发了可衡量的大脑活动，并通过影响学习，记忆和决策来影响人类行为。当前，关于惊喜的定义尚无共识。在这里，我们在统一框架中确定了18个惊喜的数学定义。我们首先根据对代理人的信念的依赖，展示它们如何相互联系，并在什么条件下证明它们是无法区分的，将这些定义的技术分类分为三组。超出了此技术分析，我们提出了一个惊喜定义的分类法，并根据它们衡量的数量将它们分为四个概念类别：（i）“预测惊喜”衡量预测与观察之间的不匹配； （ii）“变更点检测惊喜”衡量了环境变化的可能性； （iii）“信心校正的惊喜”明确说明了信心的影响； （iv）“信息获得惊喜”衡量了对新观察的信念更新。分类学为大脑中功能作用和生理特征的原则研究奠定了基础。©2022作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
2021 年下半年，波兰经济意外上行，尽管新冠疫情反复出现且市场受到干扰，但仍证明该国经济具有韧性。
尽管预计 2022 年初新冠感染病例的增加将对短期经济前景造成压力，尤其是服务业，但预计经济增长将从第二季度开始加快。在劳动力市场有利形势以及个人所得税变化带来的政策支持的推动下，私人消费增长可能保持强劲，尽管生活成本的上升可能会削弱购买力。在企业健康的财务状况和企业增加产能的需求的支持下，投资预计将继续复苏。与其他欧盟国家相比，波兰的机器人化率较低，这也将激励企业投资新机器，尤其是在劳动力成本不断上升的情况下。在对外贸易方面，尽管预计出口和进口都将呈现强劲增长率，但鉴于国内需求强劲，进口的增长速度可能会快于出口。因此，贸易平衡预计将在 2022 年继续恶化，并在 2023 年基本保持不变。总而言之，预计实际 GDP 增长率将在 2022 年达到 5.5%，并在 2023 年减速至 4.2%。
神经适应驾驶舱中的自动化惊喜
背景。操作飞机是多维且复杂的。飞行员必须“飞行、导航、通信”——保持空中飞行、管理飞机航线并与空中交通管制部门通话。为了方便完成这些任务，驾驶舱引入了自动化（Billings，1997 年）。当这种自动化发生故障时，后果充其量是令人讨厌的，最坏的情况是危及生命（Endsley & Kiris，1995 年）。自动化中的错误可能会令人惊讶和分心，从而导致自动化意外（Boer & Dekker，2017 年）。这些可能会导致飞行员感到困惑，进而导致人为错误，这是航空事故的主要原因（Lyssakov，2019 年）。识别这种混淆及其原因可能会改善人机交互 (Dehais 等人，2015)。在之前的一项研究中 (Krol 等人，2018)，我们表明可以通过脑电图 (EEG；Berger，1929) 记录飞行员对飞行相关事件的认知反应，使用被动脑机接口 (pBCI；Zander & Kothe，2011) 确定不同级别的事件关键性并实时将解释报告回驾驶舱。此程序可用于使驾驶舱适应飞行员的认知，从而形成神经自适应驾驶舱 (Krol 等人，即将出版)。在本研究中，我们开发了一个更具体的分类器，可以可靠地检测飞行员对意外和/或错误的飞行相关事件的认知反应，这些事件对于持续操作飞机至关重要。方法。记录了 13 名试飞员（均为男性）的脑电图活动和眼球运动，年龄 44-62 岁（平均 54 岁），飞行经验 7210 ± 4809 小时。我们在两部分实验中使用了 32 通道移动无线脑电图系统 1 和双目眼球追踪眼镜 2。在第一部分中，参与的飞行员进行了 10 个新设计的训练范例。我们打算针对意外事件（S 分类器）、错误事件（E 分类器）以及意外和错误事件（AS 分类器）校准不同的分类器，以对应可能的自动化意外。因此，我们设计了一种训练范式组合，即交互奇特范式。该范式由 2 个独立部分组成，分类器在结果数据的不同部分上进行训练。为了唤起与意外和/或错误相对应的认知状态，我们模拟了一个计算机程序，需要教它何时计数音调以及何时忽略它。在 10 个块中的每个块中呈现 50 个音调序列。每个音调可以是标准音调（概率 70%-80%）、非目标音调（概率 10%-15%）或目标音调（概率 10%-15%）。这代表了一个标准的奇特范例（Friedman 等人，2001 年）。研究发现，目标音调会引起参与者的惊讶（Squires 等人，1975 年）。指示参与者在每个音调之后口头说明它是目标音调（“是”）还是不是目标音调（“否”）。然后计算机给出声音反馈：“计数”或“忽略”。由于语音识别是（参与者不知道）模拟的，因此反馈与参与者的评估无关。这使我们能够控制反馈中发生的错误数量。在前 7 个区块中，不一致反馈的概率为 14%-18%，即计算机在“是”后回答“忽略”，或在“否”后回答“计数”。这对应于罕见的、令人惊讶的错误。在最后 3 个区块中，不一致概率为 38-40%，对应于频繁的错误。
健康计划毫不奇怪的是简单计划
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意外、情报失误和造成大规模伤亡的恐怖主义
前言 我要感谢委员会成员在整个写作过程中提供的建议和指导。Phil Williams 博士一直是我忠实的导师和朋友，如果没有他的指导、耐心和幽默，我永远也完成不了这本书。我要感谢 Davis Bobrow 博士的批评和明智建议；感谢 Don Goldstein 博士给予我的持续支持和鼓励；感谢 Dennis Gormley 分享他丰富的经验和见解。我还要感谢一些重要的人，他们提高并塑造了我在情报和反恐方面的通识教育：Javad Sedehi；Gary Langlie；Jim Vaules；Ken deGraffenreid；Mike Waller；John Lenczowski；David Thomas；John Wobensmith；Gene Poteat；Ritchie Martinez；Robert Steele；Bob Heibel；Ben Bell；Steve Edwards；John King；Peter Probst；Ray Batvinis；以及来自移民局、联邦调查局、缉毒局、HIDTA、加拿大皇家骑警和苏格兰场的政府情报和执法官员，我有幸与他们见过或共事过。特别感谢 Bob Ricks、Herb Williams、Mark Potok、Joe Roy 和 Peter Probst 允许我采访他们。俄克拉荷马城预防恐怖主义纪念研究所图书馆馆长 Brad Robison 以及南方贫困法律中心的 Heidi Beirich 和工作人员为我提供了大量的研究帮助。我非常感谢日内瓦学院的 Miriam Fairfield 的参考和指导