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辅助行动政策手册
美国海岸警卫队认可并高度尊重所有慷慨捐献技能、时间和资源以支持海岸警卫队全方位行动和行动支援任务的辅助人员。因此，美国海岸警卫队非常高兴向美国海岸警卫队辅助部队的志愿者们介绍辅助部队行动政策手册。本手册是辅助部队内部行动计划的主要政策指南。辅助部队、文职人员和现役人员无数小时的专门时间以及巨大的努力都投入到本手册的研究和编写中。我们希望本手册能够提供清晰、组织良好的指导，并成为一种推动因素，以最大限度地利用辅助部队资源，安全、高效、富有成效地支持美国海岸警卫队充满活力和挑战性的任务。随着我们进入国土安全部，对海域意识和港口、水道和海岸安全的重视程度从未如此之高。现在，与以往任何时候相比，辅助部队都是“海岸警卫队部队”中至关重要、值得信赖且不可或缺的组成部分。我们祝愿您作为美国海岸警卫队辅助部队的一员，为美国海岸警卫队和美国人民服务，一切顺利。感谢您一直以来的支持！继续努力！
湍流边界层的气动光学畸变
研究了湍流引起的亚音速、超音速和高超音速边界层的气动光学畸变特性。使用了四个边界层的直接数值模拟 (DNS) 数据，这些边界层的标称马赫数范围从 0.5 到 8。亚音速和超音速边界层的 DNS 数据是平板流。两个高超音速边界层均来自入口条件为 8 马赫的流动，其中一个是平板流，另一个是尖锥上的边界层。这些数据集中的密度场被转换为折射率场，这些折射率场沿预期的光束路径积分，以确定光束穿过湍流场的折射时将经历的有效光程长度。然后，通过考虑与体边界层效应相关的平均路径长度和倾斜问题，确定光程差 ( ) 的分布。将 的均方根与现有模型进行比较。发现从亚音速和超音速数据确定的 值与现有模型非常匹配。可以预料的是，由于在模型推导过程中做出了强雷诺类比等假设，高超音速数据匹配得并不好。到目前为止，该模型从未与本文中包含的马赫数如此之高的流动或流过尖锥几何的流动进行比较。
航空航天和国防测试工程见解
3. 运营和维护成本通常是 TCO 的最大贡献者，尤其是在航空航天和国防组织中，因为测试设备是按 10 到 15 年的服务预期购买的。它们也是评估测试系统和策略时最容易被忽视的成本。运营和维护成本如此之高，是因为无论测试设备的使用年限或购买日期如何，它们都不会保持不变。老化的测试设备、旧组件备件、过时的电源电路和设备功能以及场地租金都会增加持续的运营成本。运营经理必须权衡这些成本与测试集组件发生故障时生产停机的风险和成本。运营和维护成本还包括操作员工资和培训、公用事业费率、安装电源或冷却装置以容纳测试设备，最后但当然不是最不重要的，维护成本。维护成本可以是从测试设备校准到组件故障再到旧组件更换的任何内容。根据测试组织的角色和组成，改变测试程序集、插入新技术以避免过时成本或升级以满足不断变化的需求的工程工作可能会被归类为维护成本或开发成本。
Ti-6Al-4V钛合金零件激光切割加工表面质量
引言：钛合金，包括Ti-6Al-4V，具有良好的机械和化学性能，如高抗拉强度和韧性、优异的抗腐蚀和氧化性能、重量轻、耐极端温度、高强度重量比。因此，它们越来越多地应用于航空航天、航天器、汽车、生物医学、化工和石化、海上石油和天然气、海水淡化和发电行业[1-8]。为了克服在使用传统加工技术加工钛合金等超级合金时遇到的困难，工程车间采用了非常规技术。这些技术包括电火花加工 (EDM)、超声波加工 (USM)、磨料水射流加工 (AWJM) 和激光加工 (LM) [5, 9-10]。激光切割是一种使用激光切割材料的热切割工艺，通常用于工业制造应用。这是通过将高功率、相干、单色激光束（波长范围从紫外到红外）聚焦到工件表面来实现的。激光束的能量被工件吸收，导致聚焦点处材料的温度迅速升高。温度如此之高，以至于根据材料的特性和光束的强度，材料会熔化或蒸发，并可能发生化学转变，然后使用高压辅助气体去除[11- 19]。材料和机械部件的表面粗糙度在确定其加工性能方面起着重要作用
实施拉姆齐计划
本文解决了 Debortoli、Nunes 和 Yared (2021) 在 Lucas 和 Stokey (1983，[第 3 节]) 管理政府债务期限结构的建议中发现的一个难题。在 Lucas 和 Stokey 的模型中，一系列政府中的每一届都为政府支出 t G tu 8 t “ 0 和债务偿还票据 tb 0 ,tu 8 t “ 0 的外生联合随机过程提供资金。在时间 0，拉姆齐规划师选择扭曲统一税率过程并可能选择重组债务偿还票据过程 t ˆ b 0 ,tu 8 t “ 0。在时间 t ± 0，延续拉姆齐规划师可以自由地重新设计统一税率过程的延续，并从 t 开始重新安排政府债务；但他们必须尊重他们继承的延续债务偿还票据过程。 Debortoli、Nunes 和 Yared (2021) 构建了一些例子，在这些例子中，初始债务如此之高，以至于拉姆齐计划将税率设定在拉弗曲线的峰值之上，而卢卡斯和斯托基重组政府债务的方式未能激励延续规划者继续执行拉姆齐税收计划。为了为我们扩展卢卡斯和斯托基的可收缩子空间奠定基础，阅读 Aguiar 等人 (2019) 如何将卢卡斯和斯托基 (1983) 的模型与他们的模型进行对比是很有用的：
自闭症儿童、青少年和成人国家战略：2021 年至 2026 年
自具有里程碑意义的 2009 年《自闭症法案》颁布以来，我们全社会已经取得了长足进步。公众对自闭症等隐性残疾的认识从未如此之高。这种认识越来越多地反映在我们国家从国民医疗服务体系到地方政府服务的运行方式中。尽管我们在过去十年中取得了长足进步，但自闭症患者的抱负不应止步于此；他们应该与社会上的其他人享有同等的机会。对我来说，我们的目标必须是确保来自各个背景、种族、性别、性取向和年龄的自闭症患者——在全国各地——都能得到他们所需的支持，过上充实快乐的生活。我痛苦地意识到，这场大流行阻碍了我们实现这一目标的努力。人们不得不等待更长的时间才能得到自闭症评估和诊断，而这些限制也阻碍了他们获得日间中心和社区心理健康服务等重要服务，而这些服务有助于人们保持健康。此外，我们知道劳动力市场面临的更大压力可能会使自闭症患者更难找到工作并继续工作。我要特别感谢所有帮助我们保护彼此安全的人。我明白这种干扰对自闭症患者的生计和心理健康造成了多大的影响。我们还从这场疫情中学到了一些宝贵的经验教训，从灵活工作的好处到在线提供社区支持的新方式，以及改进自闭症数据收集的必要性，以便我们更深入地了解人们在健康和护理服务方面的经历。
使用...
简介：空气污染在2021年越过了所有界限。谁估计每年约有700万人因暴露于污染的空气而死。空气污染的传播是如此之高，以至于大约91％的世界人口暴露于空气污染。贫困的室内空气质量通常在较大的城市的房屋中发现，这是由于越来越多的工业化污染空气，我们呼吸着诸如工业粉尘，烟雾，烟雾和其他交通的污染物。好吧，这也意味着您在房屋中呼吸的空气受到污染。为了解决这个问题，我们在这里开发了一个迷你空气净化器，而不是使用昂贵的过滤器，而是使用水作为空气过滤器。也可以用作空气加湿器，也可以用作油扩散器，这有助于您放松身心并杀死空气中存在的某些细菌和病毒。从用户的角度来看，解决方案是使用空气净化器，以清洁用户家庭内部这些颗粒的空气。空气净化器也可用于缓解患有过敏的人的烦恼。此问题论文涉及下一代空气净化器的设计和开发，以供室内使用。该项目是通过以人为中心的设计过程和共同设计方法进行的。该项目的开发包含几种通常使用的方法，以实现值得信赖的结果并符合用户需求的结果。该项目还导致患者应用于新型过滤器的应用程序，而无需连续购买新的过滤器，该产品可以清洁新型过滤器。这导致材料使用较少，从而导致负面影响较小[1-5]
工作文件 30267
惨淡的2010-19十年是美国历史上生产率增长最慢的十年，商业部门每年仅有1.1%。然而，疫情似乎推动生产率增长复苏，2020年四个季度的生产率增长达到了4.1%。本文提供了一个统一的框架来解释疫情前和疫情期间美国经济的生产率增长。关键的见解是，在2008-09年经济衰退期间，企业对产出崩溃做出了恐慌反应，对“过度裁员”反应过度，以远高于正常水平的弹性调整工作时间以适应产出下降。我们的回归分析允许经济衰退后的重新招聘逐渐取消过度裁员，这解释了为什么2009年的生产率增长是逆周期的，为什么在重新招聘促进了工作时间增长的情况下，2010-16年的生产率增长如此缓慢。样本后模拟解释了为什么 2020 年生产率增长如此之高，以及为什么在 2021-22 年的五个季度中下降到仅 0.6%。本文包括对商业部门和整个经济未来长期生产率增长演变的影响。一份关于 17 个行业季度生产率水平和变化的新数据文件为 2006-22 年，特别是 2020-22 年的九个疫情季度提供了新的视角。疫情时期的正生产率增长完全可以归因于在家办公服务行业业绩的激增，而商品行业则先是飙升然后暴跌，而接触服务在整个 2020-22 年期间录得强劲的负生产率增长。
社论：人机系统中的解释
自动驾驶汽车、社交和工业机器人、基于图像的医疗诊断、基于语音的知识和控制系统（例如 Alexa、Siri）以及推荐系统是一些应用领域，其中 AI/ML 辅助数字工件已经支持日常惯例和活动。可解释人工智能 (XAI) 和可解释机器学习 (IML) 都是关注用户为应对自动化系统渗透社会、经济、工业和科学环境的激增而创造的术语。例如，当自动驾驶汽车发生碰撞时，有什么好的解释？当 Alexa 被要求解释为什么英国的通货膨胀率如此之高，而通常的回答却非常不合适时，有什么好的解释？当社交媒体巨头为粉丝提出建议并向普通用户投放广告时，有什么好的解释？这些问题，特别是在任务关键型或影响生命的系统中，是由此类系统日益复杂的情况所引发的，在解释和解释其决策、结果或行为时，这些系统不可避免地会变成“黑匣子”。尽管已经采取了一些有趣的算法方法和实现（例如 LIME、IBM Protodash 和 SHAP（SHapley Additive exPlanations））来应对这一挑战，以看透“黑匣子”并理解其行为，但这些方法和实现主要由 ML 开发人员推动，旨在改进 ML 模型，而不是为系统消费者提供结果的某种解释或解释。在更广泛的多学科背景下，“什么是对外行用户的良好解释”这个问题的答案变得更具挑战性，正如我们呼吁的那样，从哲学到社会学、经济学和计算机科学。在此背景下，XAI 应该涉及需要解决的另一个层次的讨论：我们作为人类与 AI 系统的关系。尽管如此，“解释”一词源自拉丁语动词“explanare”，字面意思是“使水平”。因此，讨论和科学
基于双向的DC-DC转换器用于光伏发电储能系统
减少环境污染并改善温室效应。有两种用于太阳能光伏生成的操作模式：独立的光伏电源系统由光伏阵列，电池和负载组成，而网格连接的光伏电源系统由光伏阵列和特殊技术逆转器组成。独立的光伏系统将根据当前状态和开发趋势来长期使用太阳能光伏电源，尽管光伏电网连接系统。在远程或孤立的区域中，电网无法扩展到图1所示的独立光伏方案，已经找到了相当宽的应用，以满足对低但必不可少的电力的需求。根据控制举止，独立光伏电源系统可以分为两类：一个是On-Off直接控制系统，另一个是带有DC-DC转换器的控制系统，分别以DC-DC转换器为单位。这些系统具有简单的结构和控制单元，并且具有从太阳能电池中存储剩余能量的优点。但是，它们的缺点也很明显：首先，电池连接到直流总线，其电压随电池电压而波动；其次，没有对电池充电和放电的控制权，这可能会导致大量充电电流并缩短电池的持续时间。第三，对于On-Off直接控制系统。同时进行电荷开关K1和放电开关K2时，太阳能电池，电池和直流负载均平行连接。在这种情况下，太阳阵列中的太阳能电池的数量高度取决于电池串联中电池电池的数量。例如，一个17V的太阳能电池阵列可与12V电池电池充分发挥作用。当太阳能辐射降低到如此之高，以至于太阳阵列的输出电压低于电池电压时，太阳能电池阵列没有输出功率，太阳能会丢失。