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World File Search System总结性
飞机和航天器的终极安全系数
飞机和航天器中使用的极限安全系数 (FOS ULT) 概念已经发展了几十年。目前，FOS ULT 1.5 是 FAR 规定的飞机值，而 1.4 的 FOS ULT 已用于各种航天器。本文的动机是希望简明扼要地解释极限安全系数概念的起源、正确解释和应用，因为作者在其职业生涯中看到了许多对这一概念的误解和不正确的应用。简要概述了极限安全系数概念的历史，详细介绍了安全系数在飞机设计、结构分析和操作中的正确应用，讨论了飞机和航天器极限载荷超标的例子，描述了航天器 1.4 FOS ULT 的演变，并解决了有关极限安全系数概念的一些误解。希望本文可以成为工程师了解极限安全系数的起源、目的和正确应用的总结性资源。
Plainedge-principal-APPR-2024-2025。......
1. 明确说明导致评估无效或发展中的缺陷。 2. 具体的改进目标/结果陈述。 3. 具体的改进行动步骤/活动。 4. 实现改进的合理时间表。 5. 实现目标所需和可利用的资源。 6. 形成性评估流程，记录全年战略性安排的会议以评估进展。这些会议每年至少举行两次：第一次在 12 月 1 日至 12 月 15 日之间，第二次在 3 月 1 日至 3 月 15 日之间。每次会议后 5 个工作日内应提供书面进展反馈摘要。 7. 评估改进工作的明确方式，包括证明改进的证据。 8. 正式的最终书面总结性评估，阐明所取得的进展，并让校长有机会发表评论。
用技术创新填补空白：标准... - ERIC
“用创新填补空白”是一项关于高等教育专业发展模式的研究，该模式用于将技术创新融入教师教育计划，以解决课程空白。大学级别的专业教育工作者传统上不具有协作精神。然而，当对计划与州专业教师标准的一致性进行评估时，发现计划内容没有充分解决六个领域，教师们参与了协作过程，以使用创新技术解决方案消除缺陷。基于关注的采用模型 (CBAM) 中的三个过程帮助教师在变革过程中更好地协作，并提供了总结性数据。结果表明，协作实践对参与者使用和采用创新的水平影响最大。（关键词：专业发展、实践社区、创新、技术集成、课程一致性、协作。）A
学生教育公平发展 (SEED) 调查
学生教育公平发展 (SEED) 调查是一份问卷，根据众议院第 2656 号法案 (2023) 最初规定的要求，每年向俄勒冈州所有 3-11 年级的学生提供。对于参加基于替代学业成绩标准的替代评估的学生，可以使用替代版本 (Alt-SEED)。这些调查询问学生的上学经历，旨在与其他数据一起使用，以提供俄勒冈州公共教育系统的整体情况。这些调查增加了定量和定性信息，这些信息与其他可用信息来源（例如州总结性考试成绩）相结合，可用于支持更全面地了解学生的表现。超过 169,000 名学生（占所有符合条件学生的 44%）参加了 2023-2024 年 SEED 调查。此外，超过 2,500 名学生被纳入 Alt-SEED 调查。主要发现包括：获取学习资源
AAS 21-290 地月空间情境...
空间态势感知 (SSA)，有时也称为空间领域感知 (SDA)，可以理解为对特定区域内所有物体的全面了解的总结性术语，而不必与这些物体直接通信。空间交通管理 (STM) 作为一个外推术语，正在应用 SSA 知识来管理该区域以实现可持续利用。这三个术语传统上都适用于近地空间领域，通常从低地球轨道 (LEO) 扩展到超地球静止轨道 (hyper-GEO)，感兴趣的物体是轨道运动中的物体，其主要天体动力学项是地球的中心引力势。空间交通管理 (STM) 旨在设计解决方案、方法和协议，以便以一种可持续利用空间的方式管理空间整流罩。因此，SSA 和 SDA 为 STM 提供了知识基础，这些领域紧密交织在一起。
将生成AI纳入软件开发教育
本文探讨了如何将生成AI纳入软件开发教育中。我们介绍了形式和总结性评估的示例，这些示例探讨了Chatgpt的各个方面，包括其编码功能，其构建参数的能力以及在教育和工作场所中使用chatgpt和类似工具的道德问题。我们的工作受到调查的见解的启发，这些调查表明我们学徒学徒计划中的学习者对学习和利用新出现的AI技术具有极大的兴趣。同样，我们的工业合作伙伴对他们的员工有明显的兴趣正式准备在其软件工程角色中使用Genai。在这种方面，有人提出，通过开发评估来嵌入Genai工具的使用，以促进学习者进行批判性评估AI输出的评估 - 可以帮助学习者理解而没有AI工具的风险“做家庭工作”。
人工智能软件与学术诚信
简介 生成人工智能 (gen-AI) 软件的最新发展见证了大型语言模型 (LLM) 的发展，这些模型可以在线访问，通常通过 Chatbot（一种通常基于互联网的计算机程序，旨在模拟人类对话）免费访问。QAA 已在此处介绍了该技术与学术诚信的关系发展。这些发展中最广为人知的是 ChatPGT 工具，但 DALLE-2、CoPilot、Bing Chat 和 Google Bard 也是其他类似软件的例子。大学确实认识到 gen-AI 技术的出现增加了学术不诚实的机会，并将要求大学审查和更新其规定，以包括与使用 AI 软件相关的具体指南和协议，特别是与总结性评估相关的指南和协议。但是，这里还指出，以“适当”的方式使用这些工具可以用于教学，以支持学习和学术发展。本文件旨在为员工提供以下方面的建议：
轨迹融合算法评估 - Digital WPI
雷达是现代情报、监视和侦察的基石。虽然雷达可以确定空间区域内目标的位置，但存在着限制单个雷达精度的基本不确定性。用于减少这些不确定性的一种方法称为数据融合，涉及同时处理来自多个雷达的测量值。在现场使用数据融合的主要挑战之一是难以将对应于同一目标的单个检测实时关联到轨迹中。存在不同的数据融合算法来减少计算时间，但代价是较低的轨迹精度。MQP 的目标是在几种情况下量化不同数据融合算法的这些权衡。在 MQP 的这个 1/3 单元扩展中，将检查构建并用于生成模拟雷达数据的雷达模拟器。其中包括对理解雷达所需的背景信息的回顾以及对雷达、雷达探测和雷达跟踪基础知识的介绍。接下来是对雷达模拟器的完整解释和分析，然后是一些总结性评论。
针对脑科学的远程医学成像协作探索
不同领域和机构的各种合作者有助于减少在单一环境中进行研究所带来的偏见。然而，当前用于查看和注释医学图像的工具侧重于单一用户体验，通常不提供用于协作评估数据、进行观察和保存研究结果以供将来参考的有效工作流程。我们的工具允许来自不同机构的合作者无论身在何处都能快速有效地一起探索数据，从而使科学研究受益。该软件使研究人员能够注释医学图像、保存这些注释的全面历史记录以及与合作者分享他们的探索成果。通过解决当前工作流程中的痛点，我们发现使用我们的软件比当前流程效率更高；这已经通过用户测试进行了评估，该测试结合了观察性研究和定性调查形式的形成性和总结性评估技术。