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World File Search System任务需求
DQC O：用于协作的分布式量子计算......
摘要 — 量子计算机具有高速并行处理的优势，可以有效解决未来网络中的大规模复杂优化问题。然而，由于不确定的量子比特保真度和量子信道噪声，依赖于通过纠缠连接的量子网络的分布式量子计算在跨量子计算机交换信息方面面临许多挑战。在本文中，我们提出了一种自适应分布式量子计算方法来管理量子计算机和量子通道，以解决未来网络中的优化任务。首先，我们描述了量子计算的基本原理及其在量子网络中的分布式概念。其次，为了解决未来协作优化任务需求的不确定性和量子网络的不稳定性，我们提出了一种基于随机规划的量子资源分配方案，以最小化量子资源消耗。最后，基于所提出的方法，我们讨论了未来网络协作优化的潜在应用，例如智能电网管理、物联网合作和无人机轨迹规划。我们还强调了有希望的研究方向，这些方向可以导致设计和实现未来的分布式量子计算框架。索引词——分布式量子计算、量子网络、资源分配
虚拟身体部位的即时分离——罗兰·菲斯特
摘要 多感官身体错觉的证据表明，身体表征可能是可塑的，例如，通过体现外部物体。然而，根据当前任务需求调整身体表征也意味着，如果不再需要外部物体，它们就会脱离身体表征。在当前的网络研究中，我们引入了二维 (2D) 虚拟手的具象化，可以通过计算机鼠标或触摸板的主动移动来控制。在初始具象化之后，我们通过比较两种情况来探索脱离身体的情况：参与者要么继续移动虚拟手，要么停止移动并保持手静止。基于将身体表征概念化为一组多感官绑定的理论解释，如果身体表征不再通过相关的视觉运动信号更新，我们预计虚拟手会逐渐脱离身体。与我们的预测相反，一旦参与者停止移动虚拟手，它就会立即脱离身体。这个结果在两个后续实验中得到了复制。观察到的瞬间脱离肉身可能表明人类对虚拟环境中动作和身体的快速变化很敏感，因此会特别迅速地调整相应的身体表现。
能源弹性和保护投资计划（ERCIP）
3,445 56,449 56,450 10。拟议结构的描述：构建一个安装范围的微电网，具有新的天然气（NG）发电和中型电压分配开关设备，将与Alabama Power Company（APC）拥有的现有变电站太阳能光伏（PV）阵列以及现有的陆军NG Generation结合使用。完成的系统将利用自动切换来隔离APC的电气配电系统，并优先考虑关键负载，以在电停机时间内在14天以上的电气中断中维持整个Anniston陆军仓库（ANAD）的连续性。11。要求：N/A ADQT：N/A替代：N/A项目：构建一个微电网，以确保由新安装的陆军拥有的NG发电工厂，现有的陆军拥有的NG Estenent Odenter工厂和公用事业拥有的现有的现有太阳能提供的弹性载荷的弹性。要求：具有多种能源的微电网安装将确保对任务的总体任务需求的弹性，以在公用事业中停电期间为工业区域供电。该项目提供了两阶段方法的第二阶段。该项目将覆盖安装临界负载分布的100％。
实验室一览 - 劳伦斯利弗莫尔国家实验室
世界顶级高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是顶级高性能计算设施利弗莫尔计算 (LC) 的所在地。LC 拥有超过 3.28 百亿亿次浮点运算的峰值计算能力和众多 TOP500 系统，包括排名第一的 2.79 百亿亿次浮点运算 El Capitan 系统、294+ 千万亿次浮点运算 Tuolumne 系统和 125 千万亿次浮点运算 Sierra 系统。这些旗舰超级计算机支持 GPU，能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟，满足各种关键任务需求。LLNL 还与 Cerebras Systems 和 SambaNova 等行业合作伙伴合作，将尖端人工智能硬件与顶级高性能计算机相结合，以提高模型的保真度并管理不断增长的数据量，从而提高速度、性能和生产力。LC 平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持；存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带档案库；以及最高质量的客户服务。我们的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位，从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 Flux、SCR 和 Spack。
医学和生物学中的力学 - AMS Acta
手部接收感觉刺激并执行运动指令，这些指令整合到日常任务的各种功能操作中。手指运动笨拙低效、力量协调性和力量较差、患手运动控制感觉缺陷是患者最常见的现象。因此，我们的研究团队开发了一系列手部功能控制训练系统，以探索执行功能任务时的力量模式特征，并对功能姿势下的手指力量控制进行训练和评估。通过互动游戏提高患者的积极性，同时整合视觉和听觉反馈以获得更好的干预效果。对于腕管综合征患者，他们在不同任务需求中以更大的手指力量抓握，与较弱的成对手指相关性和特定手指上的力量变化较大相关。此外，还开发了定制设计的计算机化评估和再教育生物反馈原型，用于分析手部抓握表现并监测训练对感觉障碍且无运动缺陷的中风患者的手部协调性的影响。最后，对轻度认知障碍患者的训练显著提高了手部灵活性和认知功能，这与先前的研究结果一致，即精细运动表现可以区分认知障碍患者和健康人。
FOA-AFRL-AFOSR-2023-0001 1
应用研究是一种系统性研究，旨在了解满足已确认的特定需求的方法。它是知识的系统扩展和应用，以开发有用的材料、设备和系统或方法。它最终可能面向原型和新流程的设计、开发和改进，以满足一般任务领域的要求。应用研究可以将有前途的基础研究转化为广义军事需求的解决方案，而无需进行系统开发。这种类型的工作可能有所不同，从预算活动 1 以外的系统任务导向研究到复杂的面包板硬件、研究、编程和规划工作，这些工作确定了针对技术挑战的拟议解决方案的初步可行性和实用性。它包括研究、调查和非系统特定技术工作。主要特点是应用研究面向一般军事需求，旨在开发和评估拟议解决方案的可行性和实用性并确定其参数。应用研究先于系统特定技术调查或开发。应用研究项目要素的项目控制通常由一般级别的努力来行使。此类别中的项目要素涉及里程碑 B 之前的工作，也称为概念和技术开发阶段任务，例如概念探索工作和为满足任务需求而对替代概念进行的论文研究（DoD 7000.14-R，第 2B 卷，第 5 章，第 050201.C 段）。
机器人团队行星探索
自太空探索开始以来，火星和月球一直被轨道器、着陆器和探测车所探索。超过四十个任务瞄准火星，一百多个任务瞄准月球。开发用于探索天体的新型策略和技术仍然是航天机构的重点。多机器人系统对于行星探索尤其有前景，因为它们对单个故障更具鲁棒性，并且有可能探索更大的区域；但是，操作员可以单独控制的机器人数量是有限的。我们最近参加了欧洲航天局在西班牙兰萨罗特岛的月球/火星模拟站举行的跨学科设备测试活动 (PANGAEA-X)。我们使用了一群无人机 (UAV) 来研究系统操作和人为因素的相互作用。人类操作员通过自组织网络和数据共享协议指挥群体在两种控制模式下探索未知区域：一种是操作员分别指示每个机器人；另一种是操作员为群体提供一般指导，群体通过分布式决策和共识建立相结合的方式进行自组织。我们通过瞳孔测量评估每种情况下的认知负荷，并通过自我报告评估感知到的任务需求和直觉性。我们的结果表明，通过群体智能实现更高的自主性可以减少工作量，让操作员有时间执行其他任务，例如监督策略和沟通。未来的工作将进一步利用群体智能的进步进行探索任务。
用于机器人辅助手术工作量预测的多模态生理信号
在机器人辅助手术期间监测外科医生的工作量可以指导任务需求的分配、调整系统界面和评估机器人系统的可用性。当前测量认知负荷的做法主要依赖于主观且会扰乱手术工作流程的问卷。为了解决这一限制，展示了一个计算框架来预测远程机器人手术期间的用户工作量。该框架利用无线传感器来监测外科医生的认知负荷并预测他们的认知状态。在经过验证的达芬奇技能模拟器上执行手术技能任务的十二名外科医生同时记录了多种生理模式（例如心率变异性、皮肤电和脑电图活动）的连续数据。这些手术任务的难度各不相同，例如，需要不同的视觉处理需求和精细运动控制程度。使用独立成分分析融合收集的多模态生理信号，并将预测结果与真实工作量水平进行比较。结果比较了不同分类器、传感器融合方案和生理模态（即使用单一模态与多种模态进行预测）的性能。结果发现，我们的多传感器方法优于单个信号，并且可以在基本和复杂的手术技能任务中 83.2% 的时间内正确预测认知工作量水平。
展览指南 - SPIE
摘要：未来战场将由活跃的敌方、友方和旁观者组成，环境（例如特大城市和农村）将是动态的，边界将是多样且短暂的。欺骗将成为常态。这些特征意味着作战人员的复杂性增加，需要根据情况做出自适应反应、选择性收集和处理，以及通过无处不在的“事物”网络实时理解大量异构数据。 美国陆军研究实验室 (ARL) 有一个成熟的研究项目，称为战场物联网 (IoBT)，该项目结合了由大学和政府合作伙伴组成的联盟的多学科协作研究，以了解、预测、调整和利用未来战场上将出现的大量联网设备。IoBT 联盟致力于解决一些基本研究问题，例如，我们如何对将要出现的大量设备进行分类，并利用它们来满足任务需求；设备如何学会推断突然的变化，并在存在不确定性和对抗性干扰的情况下快速适应；以及如何将复杂的计算分布在具有动态可用性和连接性的传感和计算节点上？ARL 正在利用 IoBT 等协作研究计划和另一个名为“分布式和协作智能系统和技术 (DCIST)”的计划来实现战场事物的未来。本演讲将重点介绍旨在回答这些问题的一些研究工作，并描述 ARL 的协作研究方法。
机械工程杂志 - J-Stage
1.研究动机 根据SAE定义的2级自动驾驶，驾驶员对驾驶负有法律责任，并有义务监控系统的运行状态。作者认为向驾驶员呈现系统安全级别的信息将有效提高驾驶员监控系统状态的任务绩效，同时减少驾驶员这种监控行为的工作量。当系统的安全性较低时，向驾驶员呈现这种情况并提示驾驶员主动监控自动驾驶系统的运行状态非常重要。即使对于驾驶员没有义务监控系统运行的3级自动驾驶，该界面系统也有助于向驾驶员呈现系统安全级别的信息。当仅靠系统难以避免碰撞风险时，发生将驾驶权转移给驾驶员的“接管请求”（Gold 等，2013）（Eriksson 等，2017）的可能性很高。因此，作者认为向驾驶员呈现系统安全级别下降的信息对于保持高水平的“准备度”（Kitazaki，2018）是有效的，即驾驶员的驾驶准备程度。如图 1 所示，如果驾驶员的驾驶能力水平（能力（C））满足环境所要求的驾驶需求水平（任务需求（D）），则驾驶员可以安全驾驶以满足环境的要求（Fuller，2005）。在自动驾驶过程中，如果“C>D”，则有可能保持一定的恒定值，以保证自动驾驶系统和驾驶员的整体安全。