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发现意想不到的事物
理解复杂、冲突和动态信息的需求推动了新工具和技术的出现，这些工具和技术将可视化的优势与强大的底层算法和创新的交互技术相结合；这些工具构成了新兴的可视化分析领域。2 可视化分析是抽象的视觉隐喻与人类信息话语（通常是某种形式的交互）的结合，能够在大量动态变化的信息空间中检测预期并发现意外。它是科学和信息可视化领域的产物，但包括许多其他领域的技术，包括知识管理、统计分析、认知科学、决策科学等。计算、视觉表示和交互式思维的结合支持深入分析。其目标不仅是允许用户检测预期事件（例如模型可能预测的事件），而且还帮助用户发现意外事件——令人惊讶的异常、变化、模式和关系，然后对其进行检查和评估以产生新的见解。 “可视化时间线”侧栏简要总结了与
期待意外发生 | 俄勒冈州职业安全与健康管理局
紧急情况的标准定义大致如下：“突然发生的不可预见的危机，通常伴有危险，需要立即采取行动。”大多数工作场所紧急情况都符合这一定义，但并非全部。例如，与健康相关的危机（如流行病）可能不会突然发生或需要立即采取行动，但可能会在几天或几周内成为紧急情况。与个人紧急情况不同，工作场所紧急情况需要组织中许多可能对危机知之甚少的人立即做出协调一致的反应。
增强对监控中意外变化的检测...
军事指挥和控制中的许多监视任务涉及监视视觉显示环境中的变化，以发现潜在危险或新机会。在各种情境图片中有效检测变化是理解战场空间的必要条件。意外事件的检测特别困难，在高度复杂和高风险的环境中，错过的事件可能会导致恶意后果。我们介绍了军事领域变化检测失败的例子，并解释了变化盲视和注意力盲视的心理现象为何以及如何导致此类失败。我们进一步概述了这些问题的现有解决方案，并指出了应对意外事件的具体问题，目前缺乏有效的解决方案。预期不足可能是敌人误导的结果。本文展示了一个新概念——用于增强变化检测的自适应注意力感知系统 (A3S)。A3S 是一种温和支持的概念。它基于通过显示屏上的非干扰性闪光提示（自下而上）来提示视觉注意力，以弥补在受高度不确定性影响的情况下因预期不足（自上而下）而导致的指导不足。
识别药品中的意外杂质
1. 在 Nelson Labs Europe，可以直接链接到 DEREK NEXUS 软件，可以通过该软件生成构效关系 (SAR) 评估报告。 2. DEREK NEXUS SAR 评估的结果可纳入完整的毒理学评价报告，该报告回顾了有关该化合物（或相关化合物）的更广泛的毒理学文献。随后，将根据药品“最坏情况”给药方案进行风险评估。这应该允许根据化合物的（预期）每日允许暴露量来验证药品中发现的杂质含量。 3. 如果没有所识别杂质的毒理学数据，Nelson Labs Europe 可以全力协助您进行广泛的体外和体内毒理学测试。
为意外事件训练飞行员——神经科学...
共同要素 检查信任纽带（马克·休斯：错误是可以接受的吗？） 认知偏差和系统性错误 思维方式 深思熟虑、创造性的思维方式转换（元认知） 对决定性时刻的批判性反思（谢菲尔德，2016）……
人工智能对组织和组织工作的黑暗和意外影响
(1) https://www.ki-strategie-deutschland.de/home.html (2) https://www.handelsblatt.com/politik/international/kuenstliche-intelligenz-eu-parlament-will-过度监管-of-ki-verhindern/26281962.html (3) https://www.pt-magazin.de/de/wirtschaft/unternehmen/der-mittelstand-darf-sich-nicht-abh%C3%A4ngen-lassen_kglyeh7x.html?s=QVNuDL8NcqZkba6pz (4) https://www. it-daily.net/shortnews/25693-ki-wird-in-unternehmen-much-seltener-neutzt-as-deacht
期望意外：压力下的经济增长
，关于宏观经济风险测量的文献越来越多，由于全球COVID19大流行病产生的破坏，最近变得更加相关。这些文献的重要性源于政策制定者为极端和意外的冲击做好准备，从而产生严重的衰退以及实施纠正措施以最大程度地降低其风险；参见Kilian和Manganelli（2008）和Alessi等。（2014）分别对政策制定者和中央银行有适当的风险措施的重要性。高昂的危机成本强调了增强经济体的韧性的必要性，尤其是通过对可能导致此类昂贵事件的潜在脆弱性进行早期评估；参见Rohn等人的讨论。（2015），描述了70多个可以监控以评估经合组织经济体的国家风险的漏洞指标，以及Ludvigson，MA和NG（印刷中），他们讨论了美国Covid19大流行的经济成本。早期衡量生长风险的提议主要基于宏观经济
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
预期意外：经济增长面临压力
我们构建了美国在压力因素情景下的条件增长密度，并提出了一个脆弱性指数——压力下增长（GiS），以评估经济在小概率但潜在灾难性事件中的暴露水平。严重但合理的压力情景的选择基于增长驱动因素的联合概率分布。这些因素是使用多层次动态因子模型（DFM）从广泛的本地和全球宏观经济和金融变量中提取的。总之，我们提供了一种风险管理工具，可以完全可视化平均和概率压力情景下的增长动态，其中警告信号来自平均和压力增长密度左尾的分位数。我们表明，对于希望进行多维情景分析的政策制定者来说，GiS 是风险下增长（GaR）的一个有用且补充的工具，并说明了它们在 COVID19 大流行背景下的实施。
时空中的纠缠和意想不到的量子现象
我喜欢从另一个角度来思考：用 Van Raamsdonk [1] 的话来说，纠缠是时空的结构。当你纠缠单个量子比特时，你就创建了一个二维网络，类似于引力理论中时空内部如何从纠缠边界中出现。在这种全息方法中，纠缠生成时空的几何形状，而不是坍缩空间或时间。同时，纠缠是检测相变或诊断意外现象（如纠缠不对称和量子姆潘巴效应）的基本工具 [2,3]。此外，纠缠构建的几何形状可用于量子信息科学的应用。例如，如果爱丽丝拥有一个特殊用途的设备来准备她最喜欢的状态，她可以通过量子网络将其量子传送到几个遥远的地方 [4]。根据这个观点，纠缠不仅构建了地铁系统的轨道，而且还充当了将信息从一个车站传送到另一个车站的火车。