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旋翼机危险分析的新方法
STPA 是一种新的危险分析技术，可以比传统技术识别更多的危险原因。它基于这样的假设：事故是由不安全的控制而不是组件故障引起的。为了展示和评估 STPA 在旋翼机上的应用，它被用来分析与电气和电传飞行控制系统 (FCS) 相关的 UH-60MU 警告、警告和咨询 (WCA) 系统。将 STPA 结果与使用 SAE ARP 4761 和 MIL-STD-882E 中描述的传统安全流程对 UH-60MU 进行的独立危险分析进行了比较。STPA 发现了与传统技术相同的危险原因，还发现了使用传统方法未发现的东西，包括设计缺陷、人为行为以及组件集成和交互。该分析包括系统的组织和物理组件，可用于从开发开始就将安全性设计到系统中，同时符合 MIL-STD-882。
飞行品质分析的演变：新问题...
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微观结构表征和分析的机器学习
摘要：在当代世界中，创建新颖的纳米材料进行了许多研究，这些材料对于许多行业至关重要，包括电子芯片和云中的存储设备，很少有人提及。同时，出现了用于解决不同行业（例如制造，物理和化学工程）中问题的机器学习（ML）。ML具有通过监督或无监督的手段学习能力来解决许多现实世界中的问题。从最新的状态中推断出，必须使用ML方法来分析纳米材料的图像，从而进一步确定事实，以朝着微观结构和材料的光谱数据进行表征和分析。朝向这一目标，在本文中，我们提出了一种基于ML的方法，用于从纳米材料的STEM图像中进行STEM图像分析和光谱数据分析。我们提出了一种用于STEM图像分析（ML-SIA）的名为机器学习的算法，用于分析纳米材料的茎图像。我们提出了另一种用于STEM图像频谱数据分析的机器学习算法，用于分析纳米材料的STEM图像的光谱数据。我们开发了一个原型ML应用程序来实施算法并评估所提出的方法。实验结果表明，基于ML的方法对于表征纳米材料很有用。因此，这项研究有助于通过人工智能触发物质分析领域的进一步工作来实现这一目标。
成本效益分析的维持和增强
本文件介绍了联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成本效益分析 (BCA) 工具包 6.0 版及更高版本中使用的标准经济价值的开发方法。本文件旨在描述标准默认值的开发方式，并非 BCA 工具包中值的使用指南。有关如何使用软件中值的指南，请参阅 BCA 工具包帮助内容、BCA 培训课程，或联系或发送电子邮件至 FEMA BC 帮助热线 BCHelpline@fema.dhs.gov。本报告整合了 2008 年最初编写的用于记录经济价值的个别文件，并更新了 BCA 工具 6.0 版中使用的值。为了跟上最新的经济状况，本报告中的值会定期更新。
微分方程分析的量子优势
用于微分方程求解、数据处理和机器学习的量子算法可能比所有已知的经典算法提供指数级加速。然而，在有用的问题实例中获得这种潜在加速也存在障碍。量子微分方程求解的基本障碍是输出有用信息可能需要困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是输入数据本身就是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们证明了，当结合起来时，这些困难可以相互解决。我们展示了量子微分方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而允许在主成分、功率谱和小波分解方面进行动态分析。为了说明这一点，我们考虑了流行病学和社会网络上的连续时间马尔可夫过程。这些量子算法比现有的经典蒙特卡罗方法具有指数级优势。
第二章：经济分析的基础
相关性不一定意味着因果关系，但它们之间并没有明确的因果关系。例如，GDP 较高的国家往往有较高的癌症发病率。但在我们得出 GDP 较高导致癌症的结论之前，我们应该考虑其他可能性。例如，GDP 较高与预期寿命较长密切相关，寿命较长的人在一生中的某个阶段患癌症的可能性更大。或者可能还有其他因素（包括饮食、运动和许多其他变量）将这两个观察结果（癌症和 GDP）联系起来。经济学家认真对待“相关性不一定意味着因果关系”这一警告。换句话说，两个经济变量之间存在可观察到的关系并不意味着一个变量的变化会导致另一个变量的变化。框 2.1 图表回顾图表提供了一种探索两个变量之间关系和检验特定经济假设的有用方法。基于表 2.1，我们可以假设 GDP 增长率较低时失业率往往会更高。我们称之为负或逆关系——一个变量的增加与另一个变量的减少相关（反之亦然，一个变量的减少与另一个变量的增加相关）。负（或逆）关系：两个变量之间的关系，如果一个变量的增加与另一个变量的减少相关（反之亦然）