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World File Search System关键缺陷
NATO JADO
联合全域作战 (JADO) 是多域作战 (MDO) 概念的演变。MDO 强调了真正联合部队的巨大潜力，能够利用我们军事部门现有和新兴系统的整个范围的能力。但是，当考虑未来战争时，MDO 存在一些关键缺陷。首先，MDO 一词可能会产生误导，因为大多数国家部门已经在多个领域开展行动，并拥有自己的特定于部门的能力。其次，考虑到当今最先进军队中跨领域的系统纠缠和互连能力，可以说，我们基于主要作战领域的传统部门结构在未来的许多场景中可能不是很有用。胜利者很可能是能够在所有领域内轻松机动、同步且速度快到对手无法匹敌的一方。考虑到这些因素，很容易得出结论：MDO 过于重视领域，从而减少了对跨所有领域无缝协作的多种服务联合挑战的重视。
空间和时间：Web3
随着Web3的迅速成熟，其大规模采用的道路受到三个关键缺陷的阻碍：较差的用户和开发人员体验，区块链生态系统的分散（以及相关的零知识工具包）以及智能合约在其处理数据能力方面的固有限制。为了实现Web3的愿景，在这个世界上，业务逻辑和价值交换不是由信任而而是通过可验证来实现的 - 必须克服这些障碍。时空开创了一个突破性的零知识电路，该电路加快了DAPP开发人员的价值，改善最终用户体验，作为每个流行的区块链状态的单一真实来源，并用作使用可验证的智能合同使用可验证的智能合约的有限存储和计算能力。该协议“ SQL的证明”可以嵌入任何与SQL兼容的数据库解决方案中，尽管时空和时间已以分散的数据仓库的形式将其传递到市场上，并带有已验证的已验证的区块链数据，该数据仓库已从流行链中索引。我们的目标是使DAPP开发人员拥有复杂的，数据驱动的跨链智能合约，从而实现Web3的愿景。
空军目标路线图 - 国防创新市场
瞄准是美国空军的核心能力。然而，充分进行深思熟虑的规划和支援空中行动的能力和规模已经萎缩。在 2012 年 CORONA South 会议上，空军高层领导承认瞄准能力不足。空军部长 (SecAF) 和空军参谋长 (CSAF) 指示制定此路线图，作为重振空军瞄准能力的更大计划的一部分。空军瞄准路线图 (AFTRM) 的制定旨在解决空军瞄准中长期存在的问题，即提供有效和高效瞄准支援的能力下降。结合众多研究结果、全球综合情报、监视和侦察核心功能总体规划 (GIISR CFMP) 中概述的战略和风险、针对指挥和控制、全球精确攻击、敏捷作战系统、太空优势和网络空间优势 CFMP 中的相关权益和关注点以及最近的现实事件，空军各利益相关方确定了有效瞄准支持空军组成部队作战行动的最关键缺陷。这些缺陷分为五个主要重点领域：瞄准要求和生产能力；回传和分布式操作；系统、工具和架构；培训；以及部队管理。这些缺陷反过来又与
使用机器学习预测水泵故障
预测性维护与机器学习一起使用，帮助行业识别生产或维护设备中的关键缺陷。基于借助传感器由受监控设备收集的数据，我们在本研究中提出了一个用于识别早期水泵系统故障的系统架构模型。该项目采用的数据集包含历史水泵性能数据、运行条件、环境因素和维护记录。利用该数据集，该项目探索了不同的 ML 算法，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，以开发准确的预测模型。该项目的关键步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署。准确度、精确度、召回率和 F1 分数等各种指标都用于评估预测模型的性能。此外，该项目还调查了模型的可解释性，以便深入了解导致水泵故障的因素。本研究论文介绍了一种用于预测性维护的机器学习架构系统的实施，该系统基于对算法进行比较分析并选择最适合在工业领域实施的算法之一，该算法考虑使用机器学习 (ML) 技术支持实时统计、在线数据收集和分析，以便更快地检测机器故障，从而实现数据的实时监控和数据可视化。
用于最佳高效解码的量子信息传递算法
最近，Renes 提出了一种称为量子消息信念传播 (BPQM) 的量子算法，用于解码使用具有树形 Tanner 图的二进制线性码编码的经典数据，该数据通过纯状态 CQ 信道 [ 1 ]（即具有经典输入和纯状态量子输出的信道）传输。该算法为基于经典信念传播算法的解码提供了真正的量子对应物，当与 LDPC 或 Turbo 码结合使用时，该算法在经典编码理论中取得了广泛成功。最近，Rengaswamy 等人 [ 2 ] 观察到 BPQM 在小示例代码上实现了最佳解码器，因为它实现了区分具有最高可实现概率的输入码字集的量子输出状态的最佳测量。在这里，我们通过以下贡献显著扩展了对 BPQM 算法的理解、形式化和适用性。首先，我们通过分析证明 BPQM 可以对任何具有树形 Tanner 图的二进制线性码实现最佳解码。我们还首次对 BPQM 算法进行了完整、无歧义的正式描述。在此过程中，我们发现了原始算法和后续工作中忽略的一个关键缺陷，这意味着量子电路实现在代码维度上将呈指数级增长。尽管 BPQM 传递量子消息，但算法所需的其他信息是全局处理的。我们通过制定一个真正的消息传递算法来解决这个问题，该算法近似于 BPQM，量子电路复杂度为 O p poly n, polylog 1
作为脚本的研究过程
一个晚上，两名一年级研究生正在谈论心理学。在讨论过程中，两者提出了他们认为是一个引人入胜的研究思想，因此他们设计了一项经验研究来探索这个话题。在次年的整个过程中，他们收集了和分析了数据，并准备了出版的手稿。他们将手稿提交给期刊编辑的那一天，两人对他们在没有顾问的帮助的情况下完成了这项重大任务的事实感到高兴。他们确定该论文会发表，他们几乎不等待编辑的确认。当包含手稿评论的电子邮件到8周后到达时，请想象他们在阅读编辑信的开头句子时感到惊讶：“我们很遗憾地通知您，在征求了三个不同的工作评论之后，我们发现您的手稿不适合出版。”这封信中包含的是三组详细的评论集，指出了他们的工作中的许多关键缺陷。一位审稿人指出，已经在同一主题上进行了许多研究，学生的发现未能提供新的见解。在研究设计中，另一个确定的方法论缺陷未能排除替代解释，从而质疑作者的结论。和所有三位审稿人都提到，鉴于所提出的研究问题的性质，用于分析数据的统计数据是不合适的。严重失望的是，两名学生去看他们的顾问，讨论他们应该做的不同。此外，在求职者的求职信中，编辑表明，鉴于该期刊的读者的利益，手稿是一个不错的选择。
神经系统疾病中的异性疾病：系统评价
伴随神经系统疾病的抽象背景过度性（HS）仍然具有深远的心理社会影响，但仍具有很差的特征。目标我们旨在系统地检查神经系统疾病患者HS的文献。研究选择和分析我们进行了系统的综述，以识别报道HS神经系统疾病中HS的研究。hs的定义为一种条件，其特征是对性思想，冲动和行为过度关注，在个人，社会或职业功能中造成严重困扰或损害。还提取了有关人口统计学，评估技术，相关元素，表型表现和管理策略的数据。调查结果最终分析包括79项有关HS的研究，其中包括81个患有神经系统疾病的人群中的32662例患者。帕金森氏病是最常见的病情（55.6％），其次是各种类型的痴呆症（12.7％）。问卷是评估HS的最常见评估方法，尽管这些技术差异很大。多巴胺能途径的改变已成为基于药物戒烟的影响的促进机制。但是，标准化的治疗方案仍需要改进，并且在有记录的方法中具有明显的异质性。关键缺陷包括参与者抽样中选择偏差的风险，不受控制的残留混杂因素以及缺乏对报告结果的盲目评估。Prospero注册号CRD42017036478。结论和临床意义尽管在过去十年中增长，但对HS的研究在神经系统条件下仍然有限，质量和方法论标准化缺陷。关键优先事项包括提高评估工具，阐明基本的神经生物学以及制定管理指南。
临床医学中的人工智能和机器学习，2023 年
随着计算机和人工智能 (AI) 概念在 20 世纪 40 和 50 年代几乎同时发展起来，医学领域很快就看到了它们的潜在相关性和好处。1,2 1959 年，基夫·布罗德曼 (Keeve Brodman) 及其同事声称“对症状做出正确的诊断解释可以在各方面合乎逻辑的过程，并且定义如此完整，以至于机器也可以完成。”3 十一年后，威廉·B·施瓦茨 (William B. Schwartz) 在该杂志上撰文写道：“计算机科学可能会通过增强、在某些情况下在很大程度上取代医生的智力功能来发挥其主要作用。”4 他预测到 2000 年，计算机将在医学中扮演全新的角色，成为医生智力的强大延伸。然而，到了 20 世纪 70 年代末，人们感到失望，因为医学计算的两种主要方法——基于规则的系统和匹配或模式识别系统——在实践中并没有像人们希望的那样成功。基于规则的系统建立在这样的假设之上：专家知识由许多独立的、针对特定情况的规则组成，而计算机可以通过将这些规则串联起来形成推理链来模拟专家推理。匹配策略试图将患者的临床特征与一组“存储的档案”（我们现在称之为“疾病脚本”）相匹配，5 这是特定疾病的发现之一。人们投入了更多的精力来理解临床决策过程本身。6 很明显，大多数先前程序的关键缺陷源于缺乏病理生理知识。当加入这些知识后，性能大大提高。尽管如此，在 20 世纪 80 年代，计算机还无法胜任这项任务。到 1987 年，基于规则的系统已在各种商业任务中证明有用，但在临床医学中却没有发挥作用。事实上，施瓦茨及其同事指出，“这个过程非常缓慢，即使使用现代高速计算机也不切实际。” 7 他们继续说：“几十年来，医生们一直听说计算机很快就能帮助进行困难的诊断，他们很可能会想知道为什么这场革命还没有发生。” 7
医疗保健预测范围审查的见解
背景：未来研究是一门跨学科领域，专注于探索和制定替代性的未来，其历史发展和当代实例表明，使用未来方法在塑造医疗保健领域的重要性日益增加。尽管这些方法种类繁多，但迄今为止，在医学界使用它们的努力有限。目标：我们对未来方法的应用进行了迄今为止的首次范围界定审查，并发表了医疗保健领域的前瞻性项目。方法：通过使用 PRISMA-ScR（系统评价和荟萃分析扩展范围界定审查的首选报告项目）方法，我们确定了 59 项研究，随后将其分为以下 5 个不同的主题：国家战略（n=19）、战略医疗保健前瞻性（n=15）、医疗保健政策和劳动力动态（n=6）、大流行防范和应对（n=7）和专门的医疗领域（n=12）。结果：我们的范围审查显示，未来方法和预见的应用已在广泛领域得到成功展示，包括国家战略、政策制定、全球威胁防范和技术进步。我们的审查结果表明，在医学和医疗保健领域已经使用了总共 8 种未来方法，而可用的未来方法有 50 多种。这可能强调了该领域尚未开发的观点。此外，由于缺乏在医疗保健领域运用预见和未来技术的结构化方法和原则，因此有必要在医疗保健、医学和生命科学的广泛领域内创建医学未来研究作为单独的科学子领域。该子领域将侧重于新兴技术趋势的分析、政策影响的评估以及对潜在挑战的主动预测和缓解。结论：未来研究可以通过解决促进民主参与、促进跨学科对话和塑造替代未来方面的关键缺陷来显著增强医学科学。为了进一步促进医学未来研究新研究社区的发展，建议创办一本专门的科学期刊。此外，任命专门的未来学家参与决策和国家战略，并将未来方法纳入医学课程，可能会大有裨益。
美国宇航局先进无损检测标准的开发和验证
摘要 复合材料在飞机制造中的结构应用不断增加，但对于该行业来说仍然相对较新。与金属结构相比，复合材料部件的开发和认证成本很高。用于金属等各向同性材料的传统无损评估 (NDE) 方法可能不适用于复合材料应用，因此是开发新结构复合材料的成本和复杂性的一个因素。此外，复合材料中感兴趣的缺陷与金属有很大不同。因此，高质量的复合材料参考标准对于获得可靠且可量化的 NDE 结果至关重要。理想情况下，参考标准包含的缺陷或损坏的 NDE 指示最接近实际缺陷/损坏造成的缺陷或损坏。它们还应该易于复制且制造成本低廉。美国宇航局的先进复合材料项目与行业合作伙伴合作，开发了一套复合材料标准，其中包含一系列经过验证的缺陷，这些缺陷代表了航空航天复合材料中常见的缺陷。本文将概述制造的标准、用于制造它们的制造计划、包含的缺陷类型以及已执行的验证测试。还讨论了针对这些标准进行的实验室间“循环”测试。本文将介绍一份正在编制的指导文件，该文件概述了复合材料特有的具有挑战性和关键性的缺陷的相关检查程序，而传统技术可能不适用。关键词：复合材料、NDE、标准简介在先进复合材料项目 (ACP) 中，NASA 正在与航空航天业的成员合作，以缩短开发和认证商用和军用航空器复合材料结构的时间表。NASA 和业界已确定三个重点领域或技术挑战，它们对当前的认证时间表有重大影响。一个重点领域，技术挑战 (TC2) - 快速检查，涉及通过开发定量和实用的检查方法、数据管理方法、模型和建模工具来提高检查吞吐量。TC2 的目标之一是开发用于快速定量表征缺陷的工具。复合材料在飞机制造中用于结构应用的采用持续增加，但对于该行业来说仍然相对较新，与金属结构相比，开发和认证成本相对较高。用于金属等各向同性材料的传统无损评估 (NDE) 方法可能不适用于复合材料应用，并且是导致开发新结构复合材料的成本和复杂性的一个因素。此外，复合材料中值得关注的缺陷与金属有显著不同。因此，在 ACP TC2 框架下，NASA 启动了对航空航天工业中复合材料结构部件 NDE 的当前实践状态 (SoP) 的评估，并确定了哪些因素会影响复合材料的 NDE 过程。该评估涵盖了飞机工业的固定翼、旋翼和推进部分，并得到了航空工业相应部门的意见。评估确定了关键缺陷类型、当前检查方法、NDE 数据交换方法、适合自动化或改进的流程和方法，以及与复合材料检查和认证相关的其他问题