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World File Search System分析模型
人工智能/数据科学家
参与直接研发 (R&D) 和流程，以满足 NAIRDC 的 AI 战略需求。挖掘和分析客户公司数据库中的数据，以推动产品开发、营销技术和业务战略的优化和改进。开发自定义数据模型和算法以应用于数据集。使用预测模型来增加和优化客户体验、创收、广告定位和其他业务成果。开发流程和工具来监控和分析模型性能和数据准确性。分析数据，了解业务问题，并根据历史数据构建可预测的模型。了解 AI/ML、RPA 等领域的新趋势。并使用它们解决复杂的业务问题。将 AI/ML 模型与各种应用程序集成以提供业务洞察。维护准确的文档和记录。
人工智能与人类沟通
近年来，人工智能的发展促进了交流并促进了信息流动。本综述试图报告对人工智能和人类交流的系统文献综述的结果。该综述重点关注了四个数据库——Elsevier、Google Scholar、Oxford 和 Sage。为了完善结果，定义了纳入和排除标准，目的是消除所有明显不相关的出版物。在应用协议和分析模型后，在 2023 年 5 月至 6 月期间获得了 21 篇论文的语料库。结果表明，随着监测数据的日益普及和计算平台的最新进展，人工智能已成为网络运营商实现通信自动化的工具。此外，机器学习、人机通信和计算机中介通信等基于人工智能的技术在解决一些现实世界问题方面表现出超人的能力。
揭开平台网络弹性的神秘面纱
提高平台网络弹性。这些模型平衡了对攻击媒介的了解和 Resilience-in-Depth™ 控制。平台网络攻击模型 (PCAM) 提供了一种多尺度构造，用于识别、描述和理解与其操作环境中的平台系统相关的网络攻击。相应的平台网络防御模型 (PCDM) 确定了响应和恢复高可能性、高严重性网络攻击所需的弹性控制。这些分析模型为 RMF 的构建提供了基础，并指导了平台系统相关网络弹性功能的实施。我们在本文中总结了开发 PCAM 和 PCDM 模型的简化流程，并提出了实施平台网络弹性的后续步骤的建议。
船舶电力系统数字孪生技术体系
数字孪生技术近年来受到广泛关注，被列为十大战略技术趋势之一，被洛克希德·马丁公司列为未来防务与航天六大前沿技术之首。除工业应用外，数字孪生技术在军事领域也被列入发展重点和应用案例[1-4]。例如，美国国家航空航天局（NASA）将数字孪生技术应用于飞机、飞行器、运载火箭等飞行系统的健康管理[5]。美国空军研究实验室（AFRL）利用数字孪生技术对飞机结构进行了基于数字孪生的寿命预测[6]。美国通用汽车公司利用数字孪生技术开发预测性可维修性服务，在飞行过程中收集飞行数据、环境等数据，建立分析模型，通过仿真提供预测性可维修性评估的依据
研究与开发、创新投入和生产力；国家创新体系的作用
研发费用和研究人员数量是创新成果的重要影响因素。然而，我们发现，创新成果也受到国家创新体系的显著影响，而这一点在现有文献中经常被忽视。国家创新体系包含难以衡量的资源，例如员工培训量、大学与行业或跨行业合作的程度以及知识产权水平。我们使用数据包络分析模型证明，国家创新体系的跨国差异在很大程度上解释了从典型创新投入中产生创新的相对低效率。这一发现表明，各国只需培育和推进国家创新体系即可支持长期经济增长。关键词：数据包络分析、国家创新体系、国家
日冕环中不对称纳米喷射的建模
背景。对日冕中重联喷流的观测正在成为研究难以捉摸的日冕加热的一种可能的诊断方法。这种喷流，特别是被称为纳米喷流的喷流，可以在日冕环中观察到，并且与纳米耀斑有关。然而，虽然模型成功地描述了导致喷流的双侧重联后磁弹弓效应，但观测表明纳米喷流是单向的或高度不对称的，只有相对于日冕环曲率向内移动的喷流才能清晰地观察到。目的。这项工作的目的是解决日冕环曲率在非对称重联喷流的产生和演化中的作用。方法。我们首先使用一个简化的分析模型，在该模型中，我们根据重联前磁场线与其重联后缩回长度之间的局部交叉角来估算重联后的张力，以达到新的平衡。其次，我们使用一个简化的数值磁流体动力学 (MHD) 模型来研究两个相反传播的喷流如何在弯曲的磁场线中演变。结果。通过我们的分析模型，我们证明了在重联后重组的磁场中，向内的磁张力本质上比向外的磁张力强（高达三个数量级），并且当缩回长度足够大时，存在一个向外的张力消失的状态，导致在可观测的大尺度上没有向外的喷流。我们的 MHD 数值模型为这些结果提供了支持，并且还证明在随后的时间演化中，向内的喷流始终更具能量。还发现小角度重联和更局部的重联区域的不对称程度会增加。结论。这项研究表明，日冕环的曲率在重联喷流的不对称性中起着重要作用，向内的喷流比相应的向外的喷流更容易发生，而且能量也更高。
通过纳米多孔石墨烯膜的致密液体传输，处于空间排除的极限
我们研究了使用分子动力学（MD）和有限元仿真的空间排除极限的密集流体通过纳米多孔膜的运输。仿真结果表明，对于简单的流体，桑普森流的偏差是滑动和有限原子尺寸效应之间竞争的结果。后者通过引入有效的孔径以及有效的膜厚度来表现出来。我们提出了一个解释所有这些因素的膜渗透性的分析模型。我们还展示了如何修改该模型以描述低分子量芳族烃在空间极限下跨这些膜的转运。通过Lennard-Jones流体渗透到单层和多层石墨烯膜的Lennard-Jones流体以及低分子量有机液体渗透到单层石墨烯膜的MD模拟进行了广泛的验证。
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
人工智能与政府管理中的性别平等
1 亚马逊废除了显示对女性存在偏见的秘密 AI 招聘收费，2018 年。Jeffry Dastin，路透社。 2 DO 对欧盟委员会关于人工智能协调规则条例提案的意见。关于制定人工智能协调规则（人工智能法）和修改某些联盟立法法案的条例提案（COM（2021）206）。歧视监察专员；参考 LED 2021/290 3 例如，参见：当算法处理案件时：公共部门使用分析模型存在歧视风险。 2021 年。人权研究所。歧视、人工智能和算法决策 2018。Frederik Zuiderveen Borgesius 教授，欧洲委员会，FRA。 #大数据：4 亚马逊放弃显示出对女性歧视的秘密 AI 招聘工具。 2018.Jeffrey Dastin，路透社。