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World File Search System建设性
多维数据分析的影响
高性能计算 (HPC) 技术的进步已经能够通过归纳和建设性方法为心血管 (CV) 科学提供信息。临床试验允许比较干预的效果，而无需了解机制。这是归纳方法的典型示例。在 HPC 领域，训练由神经网络构建的人工智能 (AI) 模型以使用大规模多维数据集预测未来的 CV 事件是可以依赖并帮助理解机制基础以进行优化的对应方法。然而，与临床试验相比，AI 可以在个人层面计算事件风险，并有可能为个性化医疗的应用提供信息和改进。尽管 AI 具有明显的优势，但 AI 分析的结果可能会识别出多维数据与临床结果之间原本无法识别/意料之外（即非直观）的关系，这可能会进一步揭示潜在的机制途径并确定潜在的治疗目标，从而有助于从因果关系中解析观察关联。建设性方法对于克服现有知识的局限性和固有偏见以实现对心血管疾病复杂病理生物学的更深入理解仍然至关重要。HPC 技术有可能在心血管基础和临床科学中支撑这种建设性方法。一般来说，即使是复杂的生物现象也可以归结为简单的生物/化学/物理定律的组合。在演绎方法中，重点/意图是通过简单原理的组合来解释复杂的心血管疾病。
使用武力政策| 2020年12月-NJ.GOV
主动攻击者。以侵略性的方式使用或迫在威胁使用武力的人，构成对人员或其他人造成人身伤害的重大风险。当威胁即将到来时，威胁袭击者将成为积极的袭击者。主动电阻。一个不合作，未能遵守军官的指示的人，而是积极尝试避免身体控制。这种类型的阻力包括但不限于手臂的逃避运动，弯曲的手臂，身体下方的紧张手臂以避免手铐和飞行。人身伤害。身体疼痛或暂时的毁容或任何身体状况损害。人身伤害和身体伤害具有相同的定义。请参阅N.J.S.A.2C：11-1（a）; N.J.S.A.2C：3-11（e）。 民事干扰。 由参与或立即构成集体暴力，毁灭财产，抢劫或其他犯罪行为的人的大会。 这样的聚会也可以称为骚乱。 chokhold。 一种技术，涉及将直接压力施加到人的气管（风管）或气道（脖子前），并减少空气的摄入量。 这包括颈动脉约束或任何横向颈部约束，将直接压力施加到颈动脉，将血液流向大脑，从而导致暂时的意识丧失。 进行的能量装置（CED）。 建设性权威。 合作者。2C：3-11（e）。民事干扰。由参与或立即构成集体暴力，毁灭财产，抢劫或其他犯罪行为的人的大会。这样的聚会也可以称为骚乱。chokhold。一种技术，涉及将直接压力施加到人的气管（风管）或气道（脖子前），并减少空气的摄入量。这包括颈动脉约束或任何横向颈部约束，将直接压力施加到颈动脉，将血液流向大脑，从而导致暂时的意识丧失。进行的能量装置（CED）。建设性权威。合作者。CED是指司法部长批准的任何设备，能够发射发射电荷或电流以暂时禁用人的电荷的飞镖/电极。建设性权威不被视为使用武力，因为它不涉及与主题的物理接触。而是，建设性权威涉及使用官员对主体的控制权。例子包括口头命令，手势，警告和毫不掩饰的武器。将枪支指向主题是仅在本政策第3.4节中概述的适当情况下使用的建设性权限的一个例子。一个回应并符合军官指示的人。关键决策模型。关键的决策模型是一种有组织的方式，可以做出关于军官在任何情况下如何采取行动的决策，包括可能涉及武力使用的情况。降级。降级是指在试图减少，稳定或消除威胁的即时性的过程中进行口头或非语言交流的行动。降级也可以是
David Dupuy，EPIC 技术区域销售经理 国防光子学会议 2023 年 9 月 6 日，波兰斯塔拉霍维采
> 相位调制器阵列均衡每束光束的光路 > 通过建设性干涉实现最大能量 / 功率 > 每束光束需要一个相位调制器 > 需要低频调制 > 需要纯相位调制（无残余幅度调制）
Marshall Wace 税收策略声明
我们力求与 HMRC 保持积极、开放和建设性的关系。我们通过定期召开会议和主动向我们的客户合规经理通报业务变化或感兴趣的主题来实现这一点。所有向 HMRC 提交的税务计算都包含适当的信息披露。
电池管理系统中的主动电池平衡
抽出时间从忙碌的日程中为我们提供了很多帮助，支持和指导我们在项目的各个方面都努力工作。她的观点一直是公平的，在鼓励和建设性批评之间取得了完美的平衡。她的建设性技巧和建议有助于我们的项目。
通过训练取得胜利
在过去几周，国家模拟中心 (NSC) 的 TRADOC 提议办公室-建设性模拟 (TPO-C) 对联合陆地组成部分建设性训练能力 (JLCCTC) v9 进行了技术和功能测试。JLCCTC 支持全球陆军对驻地、机构和战斗训练中心 (CTC) 指挥官及其工作人员的训练。TPO-C 在来自 TRADOC 卓越中心 (COE) 指挥任务训练综合体 (MTC)、任务指挥训练计划 (MCTP) 和整个陆军训练企业的各测试领域的专家团队的协助下领导了验证活动。Deborah (Deb) Adams 女士和 David Sergeant 先生带领团队根据验证要求对模型的功能及其相关数据进行分析测试。Deb 和 David 拥有超过 40 年的领导能力开发和测试活动经验。他们共同努力，确保将最好的产品部署到进行集体训练和作战演习的陆军部队。
I_I/_A 艾姆斯研究中心人工智能...
我们提供了经验证据，表明在某些标准问题上，我们的方法比传统的建设性回溯方法效率高得多。例如，在 n 皇后问题上，我们的方法可以快速找到一百万皇后问题的解[28]。我们认为基于修复的方法之所以能够胜过建设性方法，是因为完整分配在指导搜索方面比部分分配更具信息性。但是，额外信息的效用取决于领域。为了帮助阐明这种潜在优势的性质，我们提出了一个理论分析，描述了各种问题特征如何影响该方法的性能。例如，该分析显示了当前分配和解决方案之间的“距离”（就所需的最少修复次数而言）如何影响启发式的预期效用。本文描述的工作受到 Adorf 和 Johnston [2, 22] 开发的一种令人惊讶的有效神经网络的启发，该网络用于安排哈勃太空望远镜的天文观测。
