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海军战区防空入门
基于经验的演变 20 世纪 20 年代，比利·米切尔将军击沉了一艘目标战舰，从而展示了舰艇面对空袭的脆弱性，为海军带来了新的威胁。早期的海军防空依靠 20 毫米、40 毫米、3 英寸和 5 英寸炮等防空炮火进行大规模、不协调的射击。在那些日子里，战场范围只延伸到视距内，通常不到 15 英里。防空由一系列近距离局部防空战组成，严格来说是出于自卫。舰艇依靠目视观测和原始、不精确的声音通信。第二次世界大战期间，精确空中轰炸和鱼雷轰炸的后续发展带来了严重威胁，需要防御能力。在海军舰艇上部署空中搜索雷达极大地改变了防空环境。远程侦察敌人使得舰载战斗机能够在距离目标特遣部队数英里的地方消灭来袭的袭击。早期侦察远距离袭击为防御舰艇提供了关键的反应时间，以便在受到攻击的友军部队之间启动有限的火力协调。当神风特攻队于 1944 年作为第一种真正的制导导弹出现时，早期侦察和预警对于有效的防空至关重要。战术发展迅速，包括紧密聚集的防御舰艇编队和用于预警的警戒舰。虽然以目前的标准来看还很原始，但有效、协调的概念
全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。
遗传相似性与遗传祖先作为人类遗传学样本描述符
样本标签研究人员选择适用于下游分析的人类基因组数据形状以及其他人如何解释结果。一些样本标签，例如种族或种族，以模棱两可和不一致的方式应用（Panofsky和Bliss，2017年； Popejoy等人。，2020年； BYEON等人。，2021）。今天，样本描述符通常还包括对样品基因组数据分析的标签。研究人员使用的一个常见的遗传样本描述是“遗传血统群体”：例如，将生活在美国的个体标记为具有“欧洲遗传血统”或“非洲遗传血统”。由于这些标签是基于统计方法，因此它们似乎比根据社会分组分配的标签要少。但是，使用流行基因组学方法来分配人群描述符，其自身相交的挑战。的确，遗传血统标签显然是混乱的根源，范围和遗传标签之间的滑倒与社会标签之间的底漆（参见Mathieson和Scally，2020年； Lewis等； Lewis等，2022年，最近呼吁对我们的遗传血统的含义更加准确。从这个角度来看，我认为人类遗传学的领域应远离使用遗传血统作为样本描述符。这样的术语是不精确的且潜在的误导性，并且对于大多数应用，研究人员都使用它们来指示与某些预定的样本集的遗传相似性或相关性。许多在大多数应用中，人类遗传学家实际上与控制遗传相似性，地理和环境的比较有关，而不是祖先人群的某些模糊概念。
将飞行数据与社交媒体数据融合 - NATO STO
军事决策通常基于信息系统，其中人类参与其中，必须解释来自多个来源的数据。当数据源产生大量数据时，这个过程对人类来说可能非常难以承受。我们研究大数据分析和信息融合技术在多大程度上可用于支持人类处理大量异构数据，并作为 OODA 循环的观察和定位步骤的一部分提高对正在展开的事件的理解。我们的工作重点是融合来自两个非常不同的数据源的数据：来自社交媒体平台 Twitter 的用户生成内容和来自 OpenSky 传感器网络的空中交通管制数据。我们的目标是查找并提供与航空领域相关的事件的详细信息，这些信息同时出现在两个数据源中。挑战在于融合来自飞机通信的准确和明确的数据与 Twitter 中使用的非常广泛和不精确的自然语言。为了弥合这些来源之间的语义鸿沟，我们开发了一种先进的信息融合模型，该模型允许我们使用每个来源作为事件的触发器，同时使用来自另一个来源的信息丰富数据。使用我们几个月来收集的真实数据，我们展示了多个证据表明两个来源相互丰富。这是以自动化方式完成的，但通常会导致更松散和不准确的关系，需要人类进行适当的解释和理解。尽管如此，这种组合增强了理解，因此非常有助于作为决策者评估事件进展并采取相应行动的基础。
藤崎-冈本的后量子验证
证明是有缺陷的 [10]。最近，发现了对 ISO 标准化分组密码模式 OCB2 [25] 的攻击 [24]，尽管 [31] 认为 OCB2 是安全的。虽然严格且结构良好的证明风格（例如，使用 [10, 35] 中提倡的游戏序列）可以减少隐藏错误和不精确的可能性，但仍然很难写出 100% 正确的证明。（特别是当使用随机预言 [13] 或倒带 [42, 45] 等证明技术时。）尤其是如果证明中的错误发生在看似非常直观的步骤中，读者很可能也不会发现这个错误。在后量子安全（即针对量子对手的安全性）的情况下，这个问题更加严重：后量子安全证明需要推理量子算法（对手）。我们的直觉是由对经典世界的经验所塑造的，而对量子现象的直觉很容易是错误的。这使得看似合理但不正确的证明步骤在后量子安全证明中特别容易不被发现。简而言之，为了确保后量子安全证明的高可信度，仅仅由人来检查是不够的。相反，我们提倡形式化（或计算机辅助）验证：安全证明由检查每个证明步骤的软件来验证。在本文中，我们介绍了第一个这样的形式化验证，即由 H¨ovelmanns、Kiltz、Sch¨age 和 Unruh [23] 分析的 Fujisaki-Okamoto 变换 [18] 的变体。
一种新颖的路径计划和避免障碍的方法...
移动机器人在行业和各种服务领域的广泛应用中拥有巨大的潜力。因此，广泛的研究工作致力于解决缺陷并提高其绩效。在机器人技术中的关键挑战中是避免障碍物，这使机器人能够沿着计划的路径遇到的意外物体导航。已经提出了许多方法和算法，以防止机器人和检测到的障碍之间的碰撞。这些方法通常依赖于在每个步骤都具有精确了解机器人位置的关键假设。本文在室内环境中介绍了一种新颖的方法，用于避免障碍物，利用部分已知空间和A*算法的占用网格图。所提出的方法通过有关机器人状态的不精确信息解决了方案。最初，使用人工神经网络将初步的占用网格图改进并转化为增强的图。随后，将A*算法应用于修改的地图。此外，开发了一种算法来指导机器人从起点到目标端点。遇到新出现的障碍时，机器人在避免障碍的同时，动态地适应了达到目标的道路。在三种不同的情况下，通过对两轮机器人的模拟来验证所提出的方法的功效。结果证明了该方法在室内环境中有效浏览机器人的能力，即使具有不精确的状态信息。该算法确保机器人与障碍物保持安全距离，从而展示其实用应用的潜力。
用于预测滚珠轴承系统的机器学习模型的比较分析
摘要：在工业4.0及以后的时代，球轴承仍然是工业系统的重要组成部分。滚珠轴承的失败会导致工厂停机时间，效率低下的操作和大量的维护费用。尽管常规的预防性维护机制（例如基于时间的维护，常规检查和手动数据分析）提供了一定程度的预防故障，但它们通常是反应性，耗时和不精确的。另一方面，机器学习算法可以尽早检测异常，处理大量数据，几乎实时不断改进，进而大大提高了现代工业系统的效率。在这项工作中，我们比较了不同的机器学习和深度学习技术，以优化滚珠轴承系统的预测维护，这反过来又可以降低停机时间并提高当前和未来的工业系统的效率。为此，我们评估和比较分类算法，例如逻辑回归和支持向量机，以及随机森林和极端梯度提升等集合算法。我们还探索和评估长期记忆，这是一种复发性神经网络。我们根据这些模型的准确性，精度，召回，F1分数和计算要求评估和比较这些模型。我们的比较结果表明，就整体绩效和计算时间而言，极端梯度提升可以提供最佳的权衡。对于2155个振动信号的数据集，极端梯度提升的精度为96.61％，而训练时间仅为0.76 s。此外，在获得大于80％的精度的技术中，极端梯度提升还提供了最佳的准确性与计算时间比率。
在异构混合信号神经形态处理系统中实现稳健计算的脑启发方法
神经形态处理系统使用混合信号模拟/数字电子电路和/或忆阻设备实现脉冲神经网络，代表了一种有前途的技术，适用于需要低功耗、低延迟且由于缺乏连接或出于隐私考虑而无法连接到云进行离线处理的边缘计算应用。然而，这些电路通常噪声大且不精确，因为它们受设备间差异的影响，并且工作电流极小。因此，按照这种方法实现可靠的计算和高精度仍然是一个悬而未决的挑战，一方面阻碍了进展，另一方面限制了这项技术的广泛采用。从构造上讲，这些硬件处理系统具有许多生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非负性。越来越多的证据表明，将这些约束应用于人工神经网络（包括用于人工智能的神经网络），可以提高学习的稳健性并提高其可靠性。在这里，我们深入研究神经科学，并提出网络级大脑启发策略，进一步提高这些神经形态系统的可靠性和稳健性：我们通过芯片测量来量化群体平均在多大程度上有效地减少神经反应的变化，我们通过实验证明皮质模型的神经编码策略如何允许硅神经元产生可靠的信号表示，并展示如何利用这些策略稳健地实现基本计算原语，如选择性放大、信号恢复、工作记忆和关系网络。我们认为，这些策略可以有助于指导使用噪声和不精确的计算基板（如亚阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实现的稳健可靠的超低功耗电子神经处理系统的设计。
脑启发的方法用于在异质混合信号神经形态处理系统中实现鲁棒计算
抽象的神经形态处理系统实施具有混合信号模拟/数字电子电路和/或熟悉设备的混合信号神经网络代表了一种有希望的技术，用于需要低功率，低延迟，并且由于缺乏连接性或隐私问题而无法连接到离线处理的云，并且无法连接到离线处理。但是，这些电路通常嘈杂且不精确，因为它们受设备之间的变化影响，并且以极小的电流运行。因此，在这种方法之后，实现可靠的计算和高精度仍然是一个公开挑战，一方面阻碍了进度，另一方面有限地采用了这项技术的广泛采用。通过构造，这些硬件处理系统具有许多在生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非同质性。越来越多的证据表明，将这种限制应用于人工神经网络，包括在人工智能中使用的限制，可以促进学习方面的鲁棒性并提高其可靠性。我们认为，这些策略对于指导设计可靠且可靠的超低功率电子神经处理系统，该系统使用嘈杂和不精确的计算基板（例如阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实施。Here we delve even more into neuroscience and present network-level brain-inspired strategies that further improve reliability and robustness in these neuromorphic systems: we quantify, with chip measurements, to what extent population averaging is effective in reducing variability in neural responses, we demonstrate experimentally how the neural coding strategies of cortical models allow silicon neurons to produce reliable signal representations, and show how to强有力地实施基本的计算基础，例如选择性放大，信号恢复，工作记忆和关系网络，从而利用此类策略。
南非国家基本医学清单第三纪...
•六分钟步行距离（6MWD）患者的患者可以在6MWD测试中走得更远，而不是给定的安慰剂。平均差异为48米，95％CI 40至56，p <0.001（8个试验，880名参与者） - 中等证据的证据，试验之间存在明显的异质性（i 2 = 51％，p = 0.04），这些异质性并未被每个试验中使用的不同PDE5- iNHBITOR所用的完全解释。•WHO职能类A的变化比给定的安慰剂的患者更高的患者更高的患者提高了至少一个功能性级别的患者，或8.59，95％CI 3.95至18.72，p <0.001，P <0.001（4个研究，282名参与者，I 2 = 0％） - 虽然很小的证据，但总计很少的证据。•与安慰剂或0.22，95％CI 0.07至0.68，I 2 = 0％，P = 0.009相比，患有1组肺动脉高压的死亡率患者死亡率降低了死亡率降低； 8个试验（1119名参与者）。治疗（nnt）的数量为32（95％CI 27至78） - 由于对间接性和不精确的担忧，确定性证据较低。•与安慰剂相比，PDE5-互肽MPAP的平均肺动脉压（MPAP）较大，平均差异为-6.43 mmHg，95％CI -8.13至-4.74，p <0.001，p <0.001，I 2 = 76％（6个试验，453参与者），以验证，证据，以适当的证据，以适当的确定性，以适当的确定性，降级为降级。• Cardiac index and pulmonary vascular resistance (PVR) Larger increase in cardiac index with use of PDE5-inhibitors compared to placebo, mean difference was 0.28 L/min/m 2 , 95% CI 0.16 to 0.40, p < 0.0001, i 2 =77% (4 trials, 239 participants) – moderate certainity of evidence reported, downgraded for inconsistency.与