构建一个能够满足商业航空所需安全标准的防撞系统具有挑战性。林肯实验室与其他组织合作,花了几十年时间开发和完善目前使用的系统 [1]。创建一个强大的系统很困难,原因有几个。系统可用的传感器不完善且噪声大,导致所涉及飞机的当前位置和速度不确定。飞行员行为和飞机动力学的多变性使得很难预测飞机未来的位置。此外,该系统必须平衡多个相互竞争的目标,包括安全和操作考虑。在过去的几年里,林肯实验室一直在开发先进的算法技术来应对这些防撞的主要挑战。这些技术依靠概率模型来表示各种不确定性来源,并依靠基于计算机的优化来获得最佳的防撞系统。使用记录的雷达数据进行的模拟研究证实,这种方法可以显著提高安全性和操作性能 [2]。美国联邦航空管理局 (FAA) 已组建一个组织团队来完善该系统,该系统现已被称为机载防撞系统 X (ACAS X)。2013 年令人满意的概念验证飞行测试将加强使 ACAS X 成为下一个防撞国际标准的目标。
高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中,速度建议辅助 (ASA) 通过向智能汽车驾驶员显示建议车速,有助于提高驾驶安全性并可能提高能源效率。然而,由于感知和反应延迟以及车辆控制不完善,经常会出现基于驾驶员的速度跟踪误差,从而降低了 ASA 系统的有效性。在本研究中,我们提出了一种基于学习的驾驶员行为建模方法,旨在实时预测和补偿速度跟踪误差。首先使用 k-最近邻 (k-NN) 算法根据驾驶员的驾驶行为将受试者驾驶员分为不同类型。然后采用非线性自回归 (NAR) 神经网络来预测每个驾驶员产生的速度跟踪误差。在基于 Unity 游戏引擎的驾驶模拟器平台中创建了一个特定的交通场景,其中 ASA 系统通过平视显示器 (HUD) 向驾驶员提供建议驾驶速度。 17 名志愿驾驶员进行了人机在环仿真研究,结果表明,在补偿速度跟踪误差的情况下,速度误差方差降低了 53%,能耗降低了 3%。通过在实际乘用车上进行现场实施,进一步验证了结果。
土壤微生物的鉴定在农业和园艺中起着至关重要的作用,因为它可以监测有益物种并尽早发现病原体。在本研究中,我们提出了一种利用机器视觉和机器学习技术(特别是卷积神经网络)的系统,根据显微图像和形态特征自动识别不同的真菌和 Chromista。我们的系统旨在提供一种经济高效的病原体检测方法,改善农业系统的整体健康和生产力。我们使用土壤微生物数据集进行了实验,并使用精度、召回率和 F1 分数度量评估了分类器的性能。尽管存在类别不平衡和子图像检索不完善等挑战,但分类器仍取得了令人鼓舞的结果,总体精度为 82%,表明正确预测所有类别的正实例的准确率很高。此外,采用多数投票方案显著提高了分类器的性能,解决了代表性不足的类别问题。增强的结果显示平均精度和 F1 分数为 97%。我们的工作突出了 CNN 在土壤微生物识别方面的潜力,并为未来扩大数据集和纳入更广泛的微生物属的研究铺平了道路。
创新竞赛提出了反托拉斯法律和执法政策的挑战。创新已经引起了竞争性质的变化,因为公司介绍了新的交易技术,产品设计和生产过程。创新竞赛正在推动零售,批发,制造,服务和金融技术的“商业革命”。在线平台和多边市场中的交易创新引起了对反竞争性行为,垂直限制,消费者隐私和企业家障碍的关注。文章认为,尽管反托拉斯政策制定者认识到创新竞争的重要性,但他们需要更新其经济框架。反托拉斯政策制定者需要根据完美竞争和不完善竞争的双胞胎框架来超越传统分析。本文介绍了新兴的技术与创新经济学,并研究了对反托拉斯政策的一些影响。首先,反托拉斯政策应将其重点从价格竞争中转移到而没有技术变化的情况下,以解决创新竞争的非价格方面。其次,反托拉斯政策应采用经济分析,以认识到知识产权和技术标准在创新竞争中的关键作用。第三,对水平和垂直合并的反托拉斯政策应考虑在新事业竞争的经济分析中的发展。
衰老细胞与癌症、动脉粥样硬化和阿尔茨海默病等疾病状态的关系日益密切 (Childs et al., 2017)。这些细胞根据其来源组织表现出异质性特征,但都具有永久性生长停滞和抗凋亡的共同特征 (Childs et al., 2017)。衰老还会诱导一种独特的衰老相关分泌表型 (SASP),由与慢性疾病和组织功能障碍相关的炎症分子组成,例如血管内皮生长因子 (VEGF) 或白细胞介素 (IL)-6 (Childs et al., 2017)。抗凋亡蛋白 BCL-2 家族的小分子抑制剂以及调节 p53 功能的肽类药物已被开发为旨在消除衰老细胞群的抗衰老疗法 (Chang et al., 2016; Childs et al., 2017)。尽管前景光明,但这些抗衰老药物仍然存在特异性不完善和对健康组织有潜在毒性的问题,因为靶向通路不仅存在于衰老细胞中,也存在于组织稳态所需的正常细胞中 (Chang et al., 2016; Childs et al., 2017; Rudin et al., 2012)。
越来越多的精神病学研究采用了机器学习和自然语言处理方法,但研究成果尚未转化为实际的临床决策支持系统。这些研究中的许多都是基于同质人群中相对较小的数据集,这会导致模型在实际临床实践中无法充分处理新数据。严重精神疾病的本质是难以定义、难以捕捉,并且需要频繁监测,这会导致数据不完善,其中属性和类噪声很常见。为了实现有效的人工智能介导的临床决策支持系统,必须在所使用的模型上设置计算保护措施,以避免出现虚假预测,从而允许人类在模型不稳定或无法推广的环境中审查数据。本文介绍了两种实施安全措施的方法:(1)通过基于属性和类别的异常值检测确定模型不稳定的情况;(2)找出模型表现出归纳偏差的程度。这些安全措施在通过自然语言处理方法对故事回忆任务进行自动评分时得到了说明。随着人机交互机器学习融入临床实施过程,将这些安全措施纳入模型将为患者提供更多保护,防止其受到虚假预测的影响。
导致或产生危险废物流。一旦产生,危险废物必须积累或储存在适当的容器或罐中。在规定的时间限制内,危险废物被上交并运输到环境保护署 (EPA) 批准的设施进行处理、储存、回收或处置。危险废物管理涉及整个设施的许多人员,包括产生活动和处理人员、负有监督责任的人员、积累点和场地管理员、许可的储存设施管理员、应急响应人员、生物环境工程服务和环境经理。1.2.1. 危险废物的生命周期。如图 1.1 所示,危险废物生命周期过程包括三个阶段:产生、储存和处置。为了帮助管理危险废物在三个阶段的运作,该指南确定了七个流程步骤(危险废物特性、容器/储罐管理、产生器分类、累积管理、上交、运输和处置)和影响整个危险废物生命周期的六个要求(废物最小化、记录保存和报告、应急程序和预防、人员安全、培训和危险废物管理计划)。 1.2.2 . 危险废物管理的重要性。危险废物管理不完善或不足会对法律和环境产生严重影响
脱碳政策在各个行业和国家之间以及行业和国家之间表现出明显的排序模式。本文使用索洛-斯旺增长模型来解释这些排序模式,该模型有两个显著特点。一个是替代生产函数的弹性可变,包含化石和低碳投入。另一个是包含两种类型的脱碳政策——低碳投资补贴和碳定价。脱碳的宏观经济影响源于短期脱碳-产出权衡以及补贴和碳定价之间的政策成本差异,这些差异随着脱碳的进展而变化。在碳定价之前实施低碳投资补贴的排序以及在低碳投入能够更有效地替代现有政策的行业和国家中初步实施脱碳政策,可以控制脱碳的这些宏观经济影响。这种对观察到的政策排序的解释补充了其他基于不完善市场效率、分配公平和变革中的经济利益等微观经济考虑的政策排序。作者感谢 Olivier Blanchard、Joe Gagnon、Patrick Honohan、Jean Pisani-Ferry、Adam Posen 和 Rick van der Ploeg 的有益讨论和建议。
第 2 节 目的;重述不会改变现行法律的含义或效果。 (a) 目的——本法的目的是—— (1) 对美国法典第 5 章进行必要修订,使该章保持最新;以及 (2) 进行技术修正以完善美国法典。 (b) 重述不会改变现行法律的含义或效果—— (1) 一般而言——本法制定的对现行法律的重述不会改变现行法律的含义或效果。重述将多年来单独制定的各项规定纳入美国法典第 5 章,对其进行重新组织,统一风格和术语,使过时的语言现代化,并更正起草错误。这些修改旨在消除歧义、矛盾和其他不完善之处,但不会改变现有法律的含义或效果,也不会损害先前司法判决或其他解释的先例价值。 (2) 解释规则—— (A) 一般而言——尽管有明确含义规则或其他法律解释规则,本法制定的现有法律重述中的措辞变更旨在澄清第 (1) 款指出的现有法律,但不会改变现有法律的含义或效果。 (B) 修订说明——无论随本法提交的国会报告中是否以修订说明对措辞变更进行了解释,第 (A) 款均适用。如果出现了这样的修订说明,法院……
本论文基于对欧盟关键原材料法的分析。与此有关,它赋予了法规的背景及其理由。以关键的方式分析了执行法规的挑战的一些要素:委员会和成员国的特定实施的模糊性;系统的价格形成机制不完善;公司级别的报告义务增加了负担;它的建立对当地原材料的供应链具有很高的抵抗力;回收主要原材料的能力被严重高估了;没有足够的资金来实施;战略伙伴关系的形成还不够稳定。本文提出了有关克服挑战的手段的建议。后来,本章比较了一些选定的国家(包括美国,中国和澳大利亚)的关键矿物法则,以解释这些国家的当前规定,以供应关键原材料和机制确定。由于已确定国家的国家定义特征和优先事项正在根据这些主要差异而发生变化,因此法律策略和定义具有差异。但总的来说,拟议的关键原材料与欧盟有其缺点。确实代表了欧盟的定性进步,目的是确保欧盟对欧盟经济和关键原材料所必需的关键原材料的安全和弹性访问,这将实现价值链的效率和循环性。