在捕捉疫苗伤害的真实范围方面存在缺陷。VAERS 成立于 1990 年,到撰写本文时已经 28 年了。甚至 CDC 本身也表示 VAERS 数据“不准确”。想想看——你的医生向 VAERS 报告过吗?他们知道这个系统吗?他们知道如何报告以及报告什么吗?他们是否认为必须证明反应与疫苗有关才能报告?事实上,由于检测/跟踪不足,科学界对哪些反应是由特定疫苗引起的几乎没有共识,向 VAERS 报告是基于反应发生与疫苗接种时间之间的时间关系。CDC 对 VAERS 的看法 - “被动监测系统(例如 VAERS)受到多重限制,包括报告不足、报告时间关联或未确认的诊断,以及缺乏分母数据和无偏见的比较组。由于这些限制,确定疫苗之间的因果关系
利用数据实现安全:机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据,几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库,数据分析是一项非常重要的能力,它可以将这些数据转化为知识,从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支,涉及开发预测或决策算法,这些算法不是明确编程来预测或决策的,而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能,例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力,因此虚拟助手(例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa)以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
2. 随着加拿大武装部队 (CAF) 继续发展其在该领域的专业知识并微调其能力和程序,瞄准和用于进行瞄准的工具已成为一个备受讨论的话题。在当今的现代战争环境中,瞄准不断变化,并被先进技术所革新。这引出了一个问题:随着技术的进步,哪些能力可能会过时。本服务文件讨论了加拿大联合作战司令部瞄准提出的当前和相关主题。它将批判性地审视导弹和无人机技术的技术进步将在未来否定航空母舰外交的前提。应该理解的是,加拿大武装部队本身并不操作航空母舰,本服务文件无意为收购航空母舰辩护。然而,本服务文件的意义在于无人机和导弹技术作为对航空母舰这一力量投射资产的挑战者的重要性,以及它可能如何影响加拿大资产。 3. 为了解决这个问题,本文件将探讨表明航母即将过时的论点,并与相关论点进行对比。航母的高成本和日益脆弱的新兴导弹和无人机技术的担忧是这些系统的重大局限性和脆弱性。此外,载人飞机和舰船的独特优势为反驳论点提供了支持,表明航空母舰将继续保持重要地位。通过这次审查,证据将表明无人机和导弹的进步令人担忧,但仍对航母外交的作战和战略价值起到补充作用。
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2. 随着加拿大武装部队 (CAF) 继续发展其在该领域的专业知识并微调其能力和程序,瞄准和用于进行瞄准的工具已成为一个备受讨论的话题。在当今的现代战争环境中,瞄准不断变化,并被先进技术所革新。这引出了一个问题:随着技术的进步,哪些能力可能会过时。本服务文件讨论了加拿大联合作战司令部瞄准提出的当前和相关主题。它将批判性地审视导弹和无人机技术的技术进步将在未来否定航空母舰外交的前提。应该理解的是,加拿大武装部队本身并不操作航空母舰,本服务文件无意为收购航空母舰辩护。然而,本服务文件的意义在于无人机和导弹技术作为对航空母舰这一力量投射资产的挑战者的重要性,以及它可能如何影响加拿大资产。 3. 为了解决这个问题,本文件将探讨表明航母即将过时的论点,并与相关论点进行对比。航母的高成本和日益脆弱的新兴导弹和无人机技术的担忧是这些系统的重大局限性和脆弱性。此外,载人飞机和舰船的独特优势为反驳论点提供了支持,表明航空母舰将继续保持重要地位。通过这次审查,证据将表明无人机和导弹的进步令人担忧,但仍对航母外交的作战和战略价值起到补充作用。
随着加拿大武装部队 (CAF) 继续发展其在该领域的专业知识并微调其能力和程序,该主题也成为讨论的主题。在当今的现代战争环境中,目标定位不断变化,并被先进技术所革新。这引出了一个问题:随着技术的发展,哪些能力可能会过时。本服务文件讨论了加拿大联合作战司令部目标定位提出的当前和相关主题。它将批判性地审视导弹和无人机技术的技术进步将在未来否定航空母舰外交的前提。应该理解的是,加拿大武装部队本身并不操作航空母舰,本服务文件无意为收购航空母舰辩护。然而,本服务文件的意义在于无人机和导弹技术作为航空母舰这一力量投射资产的挑战者的重要性,以及它可能如何影响加拿大资产。3. 为了解决这个问题,本服务文件将探讨建议
达尔文进化论倾向于产生节能的结果。另一方面,能量限制了计算,无论是神经和概率计算,还是数字和逻辑计算。在建立节能观点之后,我们定义计算并构建一个可优化的能量约束计算函数。该函数意味着 ATP 消耗过程之间的特定区分,尤其是计算本身与动作电位和其他通信成本。因此,这里对 ATP 消耗的划分与早期工作不同。计算的 bits/J 优化需要对人脑进行能量审计。划分和审计显示,大脑皮层计算消耗 0.2 瓦 ATP,而长距离通信成本却是大脑的 20 倍多,而不是使用经常被引用的 20 瓦葡萄糖(1、2)。bits/joule 计算优化意味着瞬时信息速率超过 7 bit/sec/神经元。
注:总生育率是指假设一群女性在其一生中都受到特定时期生育率的影响,且不受死亡率影响,则她们在其生育期内活产的平均数量。每个数据点对应一个五年期。资料来源:联合国(2019 年)。
近距离微型无人机摄影测量用于建筑调查 L. Carnevali 1、E. Ippoliti 1、F. Lanfranchi 1、S. Menconero 1、M. Russo 1*、V. Russo 2 1 罗马大学建筑历史、表现与修复系,00161 罗马,意大利 - (laura.carnevali、elena.ippoliti、fabio.lanfranchi、sofia.menconero、m.russo)@uniroma1.it) 2 Errealcubo 工作室,40137 博洛尼亚,意大利 - ing.valentinarusso@gmail.com 第 II/WG II/2 委员会 关键词:微型无人机、建筑调查、立面采集、数据比较、仪器验证 摘要:历史立面的调查存在几个瓶颈,主要与几何结构、装饰框架、自然或人工障碍物的存在、环境限制有关。城市环境带来了额外的限制,受地面采集活动的约束,导致建筑数据丢失。TLS 和近距离摄影测量的集成允许覆盖这些东西,但不能克服由于地面视角而产生的阴影效应。去年,无人机在调查活动中的大量使用扩大了调查能力,加深了对建筑分析的了解。与此同时,不同国家出台了几项行为规则,规范了无人机在不同领域的使用,严重限制了它们在城市地区的应用。最近,已经出现了非常小巧轻便的平台,可以部分克服这些规则限制,为非常有趣的未来场景开辟了道路。本文介绍了一种非常小的 RPAS(不到 300 克)的应用,配备了一台低成本相机,用于对博洛尼亚(意大利)一座历史建筑立面进行近距离摄影测量调查。建议的分析试图指出系统的准确性和细节采集能力。本文的最终目的是验证该新平台在建筑测量流程中的应用,拓展近景摄影测量在建筑采集过程中的未来应用。