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World File Search System因果场景
未来旋翼飞机人机交互的系统理论要求定义
未来的旋翼飞机设计非常复杂，可选择载人，并包括先进的团队概念，这些概念会产生未知的人机交互安全风险。系统理论过程分析 (STPA) 可以分析这些复杂系统的危险。本文介绍了如何在未来直升机的早期概念开发中应用 STPA，以防止不可接受的损失。该系统被建模为分层控制结构，以捕获组件之间的交互，包括人和软件控制器。从这些关系中识别出不安全的控制操作，并用于系统地得出由系统组件之间的危险交互和组件故障引起的因果场景。然后生成系统要求以缓解这些情况。重点介绍了解决人为因素相关问题的场景和要求子集。尽早发现这些问题有助于设计人员 (1) 完善操作和控制职责的概念，以及 (2) 有效地将安全性设计到系统中。
通货膨胀：用于经典和量子因果兼容性的 Python 库
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗？提高工资会鼓励消费吗？大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗？这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而，尽管因果推理具有广泛的相关性，但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10]，量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景（例如，参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]），并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ]，它由一系列越来越严格的必要条件组成，可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性，但其可用的实现通常仅限于