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社论：用于载人月球和火星任务的生物再生生命支持系统
本十年可能见证人类在月球上可持续生存的开始；下一个十年可能是人类在火星上迈出的第一步。这至少是主要太空机构（ISECG，2018）的目标，而私营公司（最著名的是 SpaceX）也提出了相关目标（Musk，2017）。当然，人类需要适宜居住的环境和丰富的消耗品才能生存：食物、水、氧气，可能还有药物，等等。随着任务越来越长、越来越遥远，从地球提供所有这些消耗品变得不现实：发射成本、旅行时间和失败风险是关键障碍。生物再生生命支持系统 (BLSS) 是解决这一限制的一种非常有前途的方法，如果它们可以与原位资源利用 (ISRU) 相结合，则更是如此。在本研究主题中，Berliner 等人对此进行了说明，他们主张在火星上建立一个用于资源生产和回收的综合生物制造工厂。他们还介绍了相关的挑战、目标和示例系统。尽管过去几十年进行了大量研究，但没有一个 BLSS 项目达到足够的成熟度，无法显著提高月球或火星上哪怕是小型基地的自主性。长期运行的 BLSS 项目（例如 ESA 的 MELiSSA 项目；Lasseur 等人，2010 年；Walker 和 Granjou，2017 年）的经验表明，它们的开发是一个长期过程。因此，目前需要做出务实的努力，以便 BLSS 做好准备，以便月球和火星任务能够从中受益。本研究课题旨在促进此类努力。月球和火星的 BLSS 很可能包括植物，因为它们是食物生产所必需的。此外，它们还具有空气净化和水净化功能（例如 Wheeler，2010 年），并可用于其他功能，例如药品生产（McNulty 等人，2021 年）。因此，本研究的九项贡献
人工智能远程监控和运营支持系统 MaiDAS ® 助力垃圾焚烧发电厂可持续发展
三菱重工环境化学工程有限公司 (MHIEC) 开发了 MaiDAS ®，这是用于废物转化能源 (WtE) 工厂的下一代基于 AI 的远程监控和运营支持系统。该系统可实现先进的自动化操作，同时保持工厂运行重要设备的正常运转，并优化蒸发量和废气浓度输出，同时消除与个别操作员相关的可变因素的影响。使用该系统可以实时预测低热值 (LHV)、废物进料量和燃烧条件等值。由系统控制的先进自动化操作可以大大减少人工干预。主蒸汽流量的稳定性也得到了确认。与该系统一起，已经开发的废物坑混合和进料支持系统的改进被认为可以实现稳定运行和降低成本，同时最大限度地提高 WtE 工厂的可持续性。
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。多目标遗传优化算法用于通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络中漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解决方案代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解决方案，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行敏感性分析，以测试解决方案对于网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作预计将使该工具完全可操作并准备在实际场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究与实验中心。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。采用多目标遗传优化算法，通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行了灵敏度分析，以测试解决方案对网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作是使该工具完全可操作并准备在真实场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究和经验中心
在人类空间探索的再生生命支持系统中使用光生反应器
在低地球轨道（LEO）（例如，到月球）和长期任务（例如，到MARS）之外的人类空间探索仍然存在许多挑战。最大的问题之一是机组人员的可靠空气，水和食物供应。生物加成生命支持系统（BLSS）旨在使用生物反应器来克服这些挑战，以进行废物处理，空气和水的振兴以及粮食生产。在这篇综述中，我们着重于空间中的微生物光合生物过程和光生反应器，这些生物反应器允许去除有毒二氧化碳（CO 2）以及产生氧气（O 2）和可食用的生物量。本文概述了过去30年中BLSS项目的光生反应器和前体工作（在地面和太空中）进行的实验。我们讨论了不同的硬件方法以及对这些生物反应器测试的生物。尽管许多实验在地面上显示出成功的生物空气振兴，但对太空环境的转移远非微不足道。例如，在微重力条件下，气液转移现象不同，这不可避免地会影响培养过程和氧气产生。在这篇综述中，我们还强调了这项研究场中缺少的专业知识，为未来的空间光生反应器开发铺平了道路，我们指出了未来的实验，以掌握功能齐全的BLS的挑战。
为卫生系统制定可持续性准备策略：工具包，交互式工具和虚拟支持系统
虽然文献强烈支持对循证干预措施的可持续性（EBIS）的必要性，但我们提出了文献的评论，该文献仅表明只有三篇文章讨论了以健康为中心的可持续性策略。我们的可持续性准备策略（SRS）的目的是提高基础设施能力和EBI倡导，以影响可持续性准备水平。在本文中，我们描述了具有三种基于证据的组件的有前途的可持续性准备策略（SRS）的开发。This strategy: 1) is based on an adaptation of the Getting To Outcomes ® (GTO) evidence-based implementation process, 2) in cludes a logic model with documented evidence of the connection between targeted readiness factors and sus tainability outcomes, and 3) describes resources considered necessary to support implementation of the readiness strategy, namely a step-by-step Toolkit , Excel ™ Tools , webinar coaching and evaluation guides, and a coaching和评估培训指南。提出了国家SRS调查结果。介绍了所学到的教训以及未来的传播和实施计划。
打击虚假信息：智能决策支持系统最新基于人工智能的协作人机交互概述
摘要：近年来，自动虚假信息检测方法备受关注，因为虚假信息会对社会凝聚力产生严重影响。虚假信息会影响选举结果、疾病传播（阻止采取适当的对策）和盟友的形成，正如俄罗斯入侵乌克兰所表明的那样。因此，不仅要考虑文本作为媒介，还要考虑录音、视频内容和图像以打击虚假新闻。然而，自动事实核查工具无法同时处理所有模态，并且在嵌入信息背景、讽刺、反讽以及没有明确真值的情况下面临困难。最近的研究表明，协作的人机系统比单独的人类或机器学习方法更能成功地识别虚假信息。因此，在本文中，我们简要而全面地介绍了当前针对文本、音频、视频、图像、多模态组合的自动虚假信息检测方法，它们在智能决策支持系统 (IDSS) 中的扩展以及人类协作的形式和角色。在现实生活中，此类系统越来越多地被记者应用，根据两种最突出的用例类型，即每日新闻档案和调查性新闻，为人类角色设定规范。
驾驶舱中的神经科学工具：迈向有意义的疲劳风险管理决策支持系统
摘要。疲劳的飞行员容易出现认知障碍，从而降低他们的表现和对高安全标准的遵守。鉴于当前航空业面临的挑战，我们报告了我们正在进行的关于重新评估机组人员人为因素研究的项目的早期阶段。我们的动机源于航空组织需要为运营航空环境开发决策支持系统，能够为组织的疲劳风险管理工作提供信息。为此，关键标准是需要尽可能减少干扰并为安全系统增加信息价值。摆脱合规性疲劳风险管理中的问题和临床研究的侵入性，我们报告了一种神经科学方法，能够产生可以轻松集成到运营层面决策支持系统中的标记。报告我们实时项目的初步阶段，我们评估了适合开发跟踪细微飞行员状态（例如困倦和微睡眠事件）的系统的工具。
乌克兰武装部队陆军编队和部队指挥官的本体决策支持系统组成和结构确定
摘要 本文的主题是自动化军事控制系统中的本体决策支持系统。这项工作的主要目的是使用本体论方法确定乌克兰武装部队陆军编队和部队指挥官的决策支持系统的组成和结构。目标是开发：基于本体知识库的决策支持系统；为其提供软件、数学和信息支持的原型；根据美国武装部队标准 (MDMP) 为乌克兰武装部队陆军营及以上部队在军事决策过程的每个阶段 (步骤) 提供功能活动算法。乌克兰武装部队陆军编队和部队指挥官决策支持系统的基本特征是本体知识库的核心组成部分。描述了使用本体来表示结构化组成决策和描述此过程的相关组件域的可能用途。主题领域本体根据北约成员国的标准建立，以信息交换指导文件中形式化的知识、数据库结构和决策支持系统各个模块的模型、方法和算法的软件实现为基础，描述和解释 MDMP 的决策过程。开发了原型软件和数学与信息管理，可用作乌克兰武装部队陆军未来自动化子系统管理的原型。它用于模拟乌克兰武装部队陆军建筑物和部队指挥官的形成和本体决策支持系统。根据美国武装部队 (MDMP) 标准，提出了营及以上官员的工作算法。MDMP 每个阶段（步骤）的自动化可以减少决策时间。该算法可用于在模拟中心实施培训高等军事教育机构军官和学员的教育过程，随后用于战争和军队训练中心的决策。关键词 1 决策支持系统、本体论、知识库、软件数学和信息支持、决策、武装力量、陆军、决策过程、学科领域、军事决策过程、决策支持、军事决策、智能系统、本体决策支持系统、北约成员国、制定过程、作战任务、作战行动、北约标准、信息支持、多智能体系统、乌克兰武装力量、自动控制系统、智能决策支持系统、信息交换、博弈方法
基于CART决策树和SMO算法概括规则的桥梁管理实时决策支持系统
摘要：在桥梁的动态条件下，我们需要实时管理。为此，本文提出了一种基于规则的决策支持系统，该系统从 Aimsun 交通微观模拟软件的模拟结果中提取必要的规则。然后，借助模糊规则生成算法对这些规则进行泛化。然后，通过一组监督和非监督学习算法对它们进行训练，以获得在实际情况下做出决策的能力。作为一项试点案例研究，在 Aimsun 中模拟了德黑兰的 Nasr 桥，并使用 WEKA 数据挖掘软件执行学习算法。根据这项实验，监督算法泛化规则的准确率大于 80%。此外，CART 决策树和顺序最小优化 (SMO) 为正常数据提供了 100% 的准确率，这些算法对于桥梁危机管理非常可靠。这意味着，可以使用此类机器学习方法在实时条件下管理桥梁。