XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正确理解
人为因素和人体工程学方法手册
我必须承认我热爱人为因素和人体工程学方法。这是一种近乎痴迷的热爱。自从我 20 年前学会了如何使用分层任务分析 (HTA) 以来，我就迷上了它。从那时起，我已经学会了如何使用几十种方法。每次都是一次小冒险。我有时会怀疑自己是否能正确理解一种新方法，但当它奏效时，我会感到欣喜若狂。我也花了大量时间培训其他人使用方法。这是一个非常有益的经历，特别是当受训者展示自己的分析，清楚地了解该方法的工作原理时。我也喜欢开发一些新方法。例如，我与伯明翰大学的 Chris Baber 合作，开发了一种称为“错误识别任务分析”（TAFEI）的错误预测方法。与 HTA 一样，我们试图用人类表现理论来支撑 TAFEI。我们仍在探索 TAFEI 分析的新方面，看到其他人使用 TAFEI 报告他们的研究让我们都感到兴奋。这本手册的灵感来自于我写作之后
大数据和人工智能促进健康领域的性别平等：偏见是一个巨大的挑战
人工智能和机器学习是快速发展的领域，它们有可能通过提高诊断准确性、个性化治疗计划和建立疾病进展预测模型来改变女性的健康状况，从而实现预防性护理。本文讨论了三类女性健康问题，其中机器学习可以促进可及、负担得起、个性化和循证的医疗保健。从这个角度来看，首先阐述了大数据和机器学习应用在女性健康方面的前景。尽管有这些前景，但由于许多问题，包括道德问题、患者隐私、知情同意、算法偏见、数据质量和可用性以及医疗保健专业人员的教育和培训，机器学习应用并未广泛应用于临床护理。在医学领域，对妇女的歧视由来已久。机器学习在数据中隐含着偏见。因此，尽管机器学习有可能改善女性健康的某些方面，但它也可能强化性别偏见。因此，如果盲目地整合先进的机器学习工具而没有正确理解和纠正社会文化性别和性别偏见的做法和政策，就不太可能实现健康方面的性别平等。
空军地理空间信息管理系统 (AFGIMS)
计划描述：AISG 是 AFMC 的主要物流数据载体，通过 NIPRNET 在全球范围内传输 AFMC 供应系统数据。AISG 路线由业务规则设置，规定哪些信息需要从一个（多个）系统传输到另一个（多个）系统。AISG 将数据从一种格式转换为另一种格式，以便获取系统正确理解数据。如果需要新的接口，则必须完成新的编程才能进行转换。AISG 使用 DoD 和 AF 国防消息系统 (DMS) 标准通过 SFTP 传输数据。CDRS 是一种元数据管理工具，其中包含有关 AFMC 数据系统、这些数据系统支持的 AFMC 功能、系统之间的接口以及系统使用的标准化数据元素的信息。CDRS 为元素级别的接口控制文档 (ICD) 提供了存储库。它为 AFMC 提供有关数据系统指示器 (DSD) 的详细信息。JDRS 是一个基于 Web 的自动化应用程序，旨在启动、处理和跟踪缺陷报告 (DR)，从提交到调查过程。NAVAIR 为空军和其他军种的航空部门管理 JDRS。
彼得前书、后书 和 犹大书
彼得的两封书信对耶稣基督的教会最有价值，原因有几个，本课程旨在帮助我们了解这些原因。其中一个不太为人所知的原因是，如果正确理解，这两封书信可以澄清一些看似更复杂的教义方面，如救赎、圣化、末世论（未来事件）、教会论（教会）、洗礼，甚至天使。2 彼得将此视为他的目标之一，这可以从他在彼得后书 3:16 中的陈述中推断出来，他在陈述中提到了理解使徒保罗的一些教义的困难。也许，彼得，这位使徒渔夫和神学简洁大师，部分动机是为了那些有时难以理解保罗的信徒写这两封信，保罗是教会的首席神学家和学者，但有时也很冗长。然而，尽管彼得用简洁的语言将神学概念压缩到 2,783 个字，但与保罗相比，彼得并不是“神学轻量级人物”，保罗的所有书信总字数为 32,407 3 。如果说彼得在传达教义概念方面所表现出的清晰天赋，是他认真对待主的委托，喂养他的羊，包括羔羊的一个很好的例子（约翰福音 21:15-17）。
量子计算工具包从螺母和螺栓到工具包
摘要 — 量子计算有可能在处理方面提供比传统计算高得多的性能优势。它利用量子力学现象（如叠加、纠缠和干涉）来解决计算问题。它可以探索传统计算机无法有效执行的数据的非典型模式。量子计算机处于发展的初期，由于退相干而产生噪声，即量子比特会因环境相互作用而恶化。虽然量子算法可以提前开发，但量子计算机需要很长时间才能实现容错。在开发量子硬件、软件开发工具包和模拟器方面的大量投资导致了多种量子开发工具的出现。选择合适的开发平台需要正确理解这些工具的功能和局限性。虽然对不同的量子开发工具进行全面比较将非常有价值，但据我们所知，目前还没有如此广泛的研究。因此，我们的论文将对这些工具进行详尽的描述，并从实用性、容量、成本、效率和社区支持等方面对它们进行比较。它还将提供使用这些工具的指南以及为组合优化问题设计量子解决方案的端到端教程。
HI4_2022 年春季 SMART 指南更新 - 空军 BES - AF.mil
计划描述：AISG 是 AFMC 的主要物流数据载体，通过 NIPRNET 在全球范围内传输 AFMC 供应系统数据。AISG 路线由业务规则设置，规定哪些信息需要从一个（多个）系统传输到另一个（多个）系统。AISG 将数据从一种格式转换为另一种格式，以便获取系统正确理解数据。如果需要新的接口，则必须完成新的编程才能进行转换。AISG 使用 DoD 和 AF 国防消息系统 (DMS) 标准通过 SFTP 传输数据。CDRS 是一种元数据管理工具，其中包含有关 AFMC 数据系统、这些数据系统支持的 AFMC 功能、系统之间的接口以及系统使用的标准化数据元素的信息。CDRS 为元素级别的接口控制文档 (ICD) 提供了存储库。它为 AFMC 提供有关数据系统指示器 (DSD) 的详细信息。JDRS 是一个基于 Web 的自动化应用程序，旨在启动、处理和跟踪缺陷报告 (DR)，从提交到调查过程。NAVAIR 为空军和其他军种的航空部门管理 JDRS。
多模态性建议
肥厚性心肌病 (HCM) 的定义是，在没有其他可能引起该病的心脏、全身、综合征或代谢疾病的情况下，左心室肥大。症状可能与一系列病理生理机制有关，包括左心室流出道阻塞（伴或不伴有严重二尖瓣反流）、舒张功能障碍（伴有保留性心力衰竭和射血分数降低的心力衰竭）、自主神经功能障碍、缺血和心律失常。正确理解和利用多模态成像对于准确诊断和长期护理 HCM 患者至关重要。静息和压力成像可提供全面和互补的信息，帮助阐明导致症状的机制，以便实施适当和及时的治疗策略。先进的成像可用于指导某些治疗方案，包括室间隔缩小治疗和二尖瓣修复。通过使用临床和影像参数，增强的心脏猝死风险分层算法有助于选择最有可能从植入式心脏复律除颤器中受益的 HCM 患者。（J Am Soc Echocardiogr 2022；35：533-69。）
转基因猪作为人类疾病的模型
转基因动物对于正确理解疾病机制至关重要。长期以来，小鼠一直是各种疾病基础研究的支柱，但并不总是将基础知识转化为临床应用的最合适手段。啮齿动物临床前研究的缺点得到了广泛认可，世界各地的监管机构现在都需要非啮齿动物物种的临床前试验数据。猪非常适合生物医学研究，与人类有许多相似之处，包括体型、解剖特征、生理学和病理生理学，它们已经在转化研究中发挥了重要作用。随着先进的基因技术简化了猪的生成，这些猪经过精确定制的修改，旨在复制导致人类疾病的病变，这一作用将会增加。本文概述了转化生物医学研究中最有前途和临床相关的转基因猪人类疾病模型，包括心血管疾病、癌症、糖尿病、阿尔茨海默病、囊性纤维化和杜氏肌营养不良症。我们简要总结所涉及的技术并考虑最新技术进步对未来的影响。
AI 治理
企业必须正确理解 AI 能做什么和不能做什么。人工智能 (AI) 在企业转型、应对复杂挑战和产生积极的全球影响方面具有巨大潜力。但是，AI 系统的有效性取决于其输入数据的质量。使用 AI 的企业必须认识到 AI 系统并非万无一失。它们具有局限性、偏见，并且容易出错。随着 AI 越来越多地参与到我们生活的各个领域，企业必须确保使用公平、可解释和无偏见的数据来训练其系统。只有拥有强大的流程来指导其负责任地开发值得信赖的 AI，企业才能充分利用 AI 的优势。如果没有这些流程，企业可能会加剧无意识偏见的负面影响。制定这一政策的第一步是确保企业了解人工智能的局限性，以便减轻过度依赖带来的风险。人工智能生成的见解必须始终经过验证，切勿在未经严格评估的情况下盲目接受。人工智能平台免责声明的存在是有原因的，最常见的包括：(i) 避免依赖输出，(ii) 数据/信息不准确的可能性 (iii) 无意提供建议。
期刊开放 FOAM
摘要。细粉末的气动输送对于许多工业过程至关重要，包括激光金属沉积 (LMD)，这是一种直接金属增材制造 (DMAM) 技术，使用激光熔化金属粉末逐层构建固体物体。为了优化工艺，必须正确理解粉末在工艺条件下的行为。耦合计算流体动力学 - 离散元建模 (CFD-DEM) 和多相 - 粒子单元 (MP-PIC) 是两种流行的欧拉-拉格朗日模型，用于模拟载有粒子的流动。本研究对它们进行了比较，以分析 LMD 机器小通道中的粉末行为。这两种方法的结果有很大不同，CFD-DEM 可以更准确地表示物理现实，而 MP-PIC 的计算效率更高。研究发现，由于粒子簇的形成，CFD-DEM 方法会产生更大的固体流速波动，而 MP-PIC 则显示出平稳且基本均匀的流动。结果表明，CFD-DEM应用于更准确、更详细的气力输送系统中固体流速的研究，而MP-PIC可用于初步研究和设计优化。