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World File Search System探索者
微型交通 - 阿斯顿出版物探索者
微型交通在城市地区占主导地位，可提高交通可持续性并有助于实现联合国可持续发展目标 (SDG)。这项工作对微型交通进行了全面评估：其在可持续发展目标下的作用、政策选择、微型交通法规、新兴技术、利用决定因素、能源和能源储存。分析表明，微型交通可以通过降低有毒气体排放和减少预计的交通事故，在实现可持续发展目标方面发挥重要作用，特别是可持续发展目标 3（良好健康和福祉）。此外，通过减少交通足迹，微型交通对可持续发展目标 8（体面工作和经济增长）有影响，通过增加换位可达性、减少交通拥堵和改善空气质量，微型交通对可持续发展目标 11（可持续城市和社区）有影响，通过减少交通足迹和提高能源效率，微型交通对可持续发展目标 12（负责任的消费和生产）也有影响。此外，微型交通通过减少温室气体影响可持续发展目标 13（气候行动）。此外，分析还表明，微型交通方面的文献和出版物存在明显差距，尤其是在能源管理和能源存储领域。这篇评论表明，可再生能源和能源存储的新技术可以在实现微型交通的可持续性从而实现可持续发展目标方面发挥重要作用。
美国国家航空航天局 ... - 探索者
对于由美国商务部、联邦航空管理局 (FAA) 和联邦通信委员会 (FCC) 等其他机构监管的太空运营，NASA 会听从这些机构的意见。作为机构间磋商的一部分，为了促进太空运营的安全和可持续性，NASA 的合作伙伴（如 FAA 和 FCC）要求 NASA 审查商业太空运营商向美国政府 (USG) 监管机构提交的许可证、有效载荷和/或政策申请。除了这些监管机构要求的信息外，NASA 还准备了各种类型任务的信息示例，这些信息对于加快 NASA 的审查非常有价值。当前的示例可在 https://www.nasa.gov/recommendations-commercial-space-operators 找到。商业太空运营商如对这些示例有疑问，可联系 NASA。
候选人保护策略 - 探索者 - NASA
范围 本文件将 CPS 定义为美国民用航天飞行任务的指导方针，并建议可以采取哪些保护措施来实施这些策略，以减轻对任务成功的潜在威胁。在很大程度上，CPS 与良好的系统工程重叠。这些策略的目的是扩大典型的系统工程领域，以包括特定威胁对太空任务带来的独特挑战。每个计划/项目都应考虑对手可以做什么/已经做了什么来降低或拒绝使用任务，哪些外部事件会影响任务成功，然后确定合理的步骤来减轻这些影响。CPS 包括选定的网络安全策略，以帮助任务应对新出现的太空网络安全挑战。选定网络安全策略是为了帮助任务增强其指挥和控制、任务运营中心和外部接口的网络安全弹性。这些策略还补充了系统安全计划 (SSP) 中提到的网络安全控制文档。
初级游骑兵太空技术探索者
国家海岸 肯尼迪航天中心的发射台见证了许多历史，包括作为所有阿波罗任务的起点。阿波罗是美国宇航局计划的名称，该计划使美国宇航员共进行了 11 次太空飞行并踏上月球。在阿波罗计划期间，发射台上用于清洁火箭的化学品渗入周围的土壤和地下水。这些化学品可能对附近的野生动物有害。卡纳维拉尔国家海岸位于肯尼迪航天中心的最北端，是许多濒危动物的家园，包括海龟。
947探索者因子分析（EFA）数量...
解释性因素分析（EFA）是一种在定量研究中经常使用的多元统计方法，并已开始在社会科学，健康科学和经济学等许多领域中使用。与EFA一起，研究人员专注于解释结构的较少项目，而不是考虑太多可能不重要的项目，并通过将这些项目置于有意义的类别（因素）中来进行研究。但是，在超过60年的时间里，许多研究人员就何时以及如何使用EFA提出了不同的建议。这些建议的差异使使用EFA的使用混淆。讨论的主要主题是样本量，项目数量，项目提取方法，因子保留标准，旋转方法以及应用程序的一般适用性。文献中这些讨论和观点的丰富性使研究人员难以确定在EFA中遵循哪些程序。因此，研究人员收集有关一般程序（样本号，旋转方法等）的不同信息将是有益的。在使用EFA时。本文旨在为读者提供实施EFA时要遵循的程序并共享有关EFA过程中方法论最新发展的实用信息的概述。认为，该研究将是研究人员在使用EFA中开发明确决策路径方面的重要指南，并且集体呈现最新信息的方面。
带内核的量子优势探索者 (QuASK)
摘要 利用量子信息的特性来造福机器学习模型可能是量子计算领域最活跃的研究领域。这种兴趣支持了多种软件框架（例如 Qiskit、Pennylane、Braket）的开发，以实现、模拟和执行量子算法。它们中的大多数允许我们定义量子电路、运行基本量子算法并访问低级原语，具体取决于此类软件应该运行的硬件。对于大多数实验，这些框架必须手动集成到更大的机器学习软件管道中。研究人员负责了解不同的软件包，通过开发长代码脚本将它们集成起来，分析结果并生成图表。长代码通常会导致错误的应用程序，因为平均错误数量与程序长度成正比。此外，由于需要熟悉代码脚本中涉及的所有不同软件框架，其他研究人员将很难理解和重现实验。我们提出了 QuASK，这是一个用 Python 编写的开源量子机器学习框架，可帮助研究人员进行实验，特别关注量子核技术。QuASK 可用作命令行工具来下载数据集、预处理数据集、量子机器学习例程、分析和可视化结果。QuASK 实现了大多数最先进的算法，通过量子核来分析数据，并可以使用投影核、（梯度下降）可训练量子核和结构优化的量子核。我们的框架还可以用作库并集成到现有软件中，从而最大限度地提高代码重用率。
公众眼中的人工智能 - 阿斯顿研究探索者
1.识别并分类用户在社交媒体帖子中对人工智能的情绪（积极、消极或中立）。2.提取并分析用户对人工智能各个方面的意见、担忧和期望，例如其对就业、隐私和道德考虑的影响。3.分析对人工智能的情绪和观点的时间动态，追踪感知如何演变。
地球系统探索者启动 - Katelyn Kuhl ... - NASA
项目/合作伙伴关系：• 必须具有科学和技术价值 • 必须证明对 NASA 有具体的好处并支持任务理事会的活动 • 其结构能够防止不必要的技术转让 • 不涉及技术的联合开发 • 其结构能够建立明确界定的管理和技术接口以最大限度地降低复杂性 • 以书面形式记录在具有约束力的协议中，并与美国国务院和其他美国政府机构密切协调
国家经济韧性数据探索者 (NERDE)
国家经济复原力数据探索器 (NERDE) 什么是国家经济复原力数据探索器？ 阿贡与商务部经济发展局 (EDA) 合作开发了国家经济复原力数据探索器 (NERDE)，以帮助全国各地的各种用户进行当地经济复苏和复原力分析。NERDE 整合了有关经济困境、人口统计数据、产业集群的存在和出现以及 COVID-19 对当地经济的影响的信息和数据。 NERDE 包括什么？ NERDE 整合了有关当地和区域经济状况的各种公开数据。可搜索的信息在经济发展区 (EDD) 和县级两个单独的仪表板工具中显示。每个仪表板包含：