XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能网络攻击检测系统可提高电子健康领域的威胁反应
安全在医疗保健领域发挥着重要作用。防止对医疗保健基础设施的网络攻击已不再是微不足道的事情。任何电子医疗系统的安全性受损都可能对患者的健康造成严重损害。特别是在远程护理环境中，保护患者的远程监控系统至关重要，以确保他们遵循临床路径而不受任何外部入侵。人工智能 (AI) 在打击针对患者远程监控系统安全的网络攻击方面发挥着重要作用 [1、2、3]。监控和防止医疗保健网络攻击的系统不仅必须检测到攻击，还应该能够正确理解并向用户报告攻击。特别是，异常检测系统是一种著名的方法，它基于机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 方法对正常活动进行建模，以便以数据驱动的方式轻松检测到与标准的异常偏差。因此，在这样一个涉及多位医疗专业人士的敏感领域，除了检测威胁之外，通过适当的可解释性算法来表示和解释威胁也至关重要 [ 4 ]。此外，当前的检测模型和规则还不够成熟，无法识别尚未造成任何损害的早期入侵。入侵分析师利用先验知识推断事件背景，以发现事件
具有机器学习噪声缓解的非平面图大规模量子近似优化
量子计算机的尺寸和质量正在提高，但噪声仍然很大。误差缓解扩展了噪声设备可以有意义地执行的量子电路的大小。然而，最先进的误差缓解方法很难实现，超导量子比特设备中有限的量子比特连接将大多数应用限制在硬件的原生拓扑中。在这里，我们展示了一种基于机器学习的误差缓解技术，该技术在非平面随机正则图上具有多达 40 个节点的量子近似优化算法 (QAOA)。我们使用具有仔细的决策变量到量子比特映射的交换网络和前馈神经网络来优化多达 40 个量子比特的深度二 QAOA。我们观察到最大图的有意义的参数优化，这需要运行具有 958 个双量子比特门的量子电路。我们的论文强调了在量子近似优化中缓解样本而不仅仅是期望值的必要性。这些结果是朝着在经典模拟无法实现的规模上执行量子近似优化迈出的一步。达到这样的系统规模是正确理解 QAOA 等启发式算法的真正潜力的关键。
真空中的接触热导率
真空中的热接触导率 Rob van Gils 1、Ruud Olieslagers 1、Mo Mirsadeghi 1、Joris Oosterhuis 1 1 飞利浦工程解决方案、机电一体化、热能、流动和控制 Rob.van.Gils@philips.com；Joris.Oosterhuis@philips.com；摘要 本研究调查了不同种类和材料的金属表面之间的宏观热接触导率。分析的目的是找到表面之间的有效传热系数，以帮助对此类接触进行热建模。创建了一个装置，其中两个金属样品可以在 0.2 – 25 MPa 的接触压力下以 50 mm 2 的接触尺寸压在一起。虽然结果与文献有较好的重合度，但在某些测试设置下，与一些常用模型（如 Yovanovic [1,2] 和 Garimella [5] 的模型）的匹配度也较差（偏差可能高达 600%）。这表明，需要正确理解这些模型的有效范围以及真空接触传热现象，而不是应用现有的模型。此外，在某些情况下，观察到高达 100% 的重新接触不可重复性（与文献来源一致），在分析具有主要热接触阻的模型时应考虑到这一点。热接触导率、测量、真空、建模、
带部分回收功能的太阳能联合循环的提案与分析
本文分析了一种集成太阳能联合循环，它是一种创新技术，包括具有部分回收功能的燃气轮机。假设采用传统的太阳能装置，包括带有导热油的槽式抛物线。该场为与热回收蒸汽发生器的高压蒸发器并联工作的太阳能蒸汽发生器供电。该工厂的设计目的是平衡太阳能对蒸汽循环的供应，并将热能转移到热回收器中的空气中，然后再将其引入燃烧室。因此，只有一小部分涡轮机废气流过热回收器。由于太阳能贡献而产生的额外蒸汽产量被热回收蒸汽发生器蒸发器上可用的较低功率所抵消，从而可以实现恒定的蒸汽涡轮机运行，而不管太阳能贡献如何。结果表明，该方案比传统的集成太阳能联合循环具有更好的性能和更低的发电成本。此外，还提出了一种评估工厂性能和经济评估的新方案，该方案已被证明有助于正确理解获得的结果。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
使用...增强地对机通信
地面站与机载站之间的语音通信基于模拟 DSB–AM 调制，使用 117.975–137.000 MHz 频段。为了确保正确理解消息，使用国际民用航空组织 (ICAO) 标准化的特殊用语 [1], [2]。它由一系列关键词组成（例如确认、确认、清除、确认、结束、报告、收到），需要使用特殊的拼写系统，包括字母（A – alpha、B – bravo、C – Charlie、D – delta 等）和数字（4 – fower、9 – niner），数字发音（每个数字单独发音，但允许使用“千”、“百”和“十进制”等词）。为提高可理解性，采用了特殊方案：“复读”—— 按照收到的信息重复此消息，“再说一遍”—— 重复整个传输或上次传输的一部分，“说得慢一点”—— 降低语速，“说两遍”—— 此消息中的每个单词或词组都发音两次。尽管如此，有些消息仍然会被误解，尤其是对于英语有问题的飞行员而言。 以图形方式表示消息的最重要元素（例如，飞行参数的数值，如飞行高度、航向、失控编号）将有助于理解地面站发送的消息。这需要随语音消息传输数字信息。 如何传输此类数字信息
空间互联网中的路由：接触图路由教程
摘要 — 只要妥善处理太空环境带来的延迟和中断挑战，太空互联网就有可能实现。由于地面互联网无法很好地解决这些问题，因此正在开发更强大的延迟容忍网络 (DTN) 协议和算法。特别是，近地轨道和深空地面元素和航天器之间的路由原则和技术是在接触图路由 (CGR) 框架中制定的。CGR 融合了一组非平凡算法调整、空间操作概念、时间动态调度和特定图形模型。该框架的复杂性表明需要进行重点讨论，以促进对其的直接和正确理解。为此，我们提供了一个深入的教程，收集和组织有关研究、开发、实施和标准化 CGR 的第一手经验。内容以考虑规划、路线搜索和管理以及连接地面和太空领域的转发阶段的结构进行布局。我们依靠直观的图形示例、支持代码材料以及对飞行级 CGR 实施细节的引用（如适用）。我们希望本教程能够成为工程师的宝贵资源，并且研究人员也可以将此处提供的见解应用于 DTN 研究主题。
AGF-353/853 可持续北极能源探索与...
挪威政府的愿景是逐步淘汰朗伊尔城的最后一批煤炭，并过渡到可再生能源。这一过渡要求能源系统具有灵活性，以应对可再生能源发电技术的变化。能源储存是满足寒冷极夜漫长季节能源消耗量高期间能源需求的建议解决方案之一。本文研究了氢气作为储存解决方案。工业界和各国政府都表示了很大的意图。然而，批评的声音也时有出现，人们担心成本和效率低下。先前的研究通常假设未来发展的需求路径。正确理解这一点对于研究结果至关重要。然而，这非常困难，而且已经发现在短期内已经无法实现。通过使用朗伊尔城的能源和气候数据以及能源系统建模，我们研究了不同的能源情景。对于每一种情景，我们都提出了是否以及如何以最有效的方式将能源储存在氢气中的建议。这样，我们努力避免对某一需求或供应情景的正确性产生过强依赖，同时也希望展示斯瓦尔巴群岛未来能源系统的不同愿景。结果表明，至少在某些情况下，氢能将得到大力部署。
CRISPR-Cas13a系统的应用进展
成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白是一种适应性免疫系统，可保护原核生物和一些感染原核生物的病毒免受外来核酸（如病毒和质粒）的侵害。大多数古细菌和大约一半的细菌的基因组都含有各种 CRISPR-Cas 系统。CRISPR-Cas 系统依赖于 CRISPR RNA (crRNA)。它们充当导航系统，通过识别入侵的外来核酸并结合 Cas 蛋白来特异性地切割和破坏外来核酸。在本综述中，我们简要概述了 CRISPR-Cas 系统的进化和分类，重点介绍了 CRISPR-Cas13a 系统的功能和应用。我们描述了 CRISPR-Cas13a 系统并讨论了其 RNA 指导的核糖核酸酶功能。同时，我们简要介绍了CRISPR-Cas13a系统的作用机制，并总结了CRISPR-Cas13a系统在病原体检测、真核生物、农业、生物传感器和人类基因治疗中的应用。我们对CRISPR-Cas13a的正确理解已经得到拓宽，CRISPR-Cas13a系统将有助于开发新的RNA靶向工具。因此，了解CRISPR-Cas13a效应蛋白的结构、功能和生物学特性的基本细节对于优化RNA靶向工具至关重要。
人为因素和人体工程学手册... - Moodle UFSC
我必须承认，我热爱人为因素和人体工程学方法。这种热爱近乎痴迷。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。有时我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。这是一种非常有益的经历，尤其是当受训者展示自己的分析，表明他们清楚地掌握了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持 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，我们都感到很兴奋。这本手册的灵感来自于我与 Mark Young 合著的《人体工程学方法指南》，该书也由 Taylor & Francis 出版。我很清楚，尽管人为因素和人体工程学文献中充满了对方法的引用，但对于如何描述和报告这些方法却几乎没有一致的标准。这本手册始于 2000 年，其提议是
人为因素与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。这种热爱近乎痴迷。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。有时我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。这是一种非常有益的经历，尤其是当受训者展示自己的分析，表明他们清楚地掌握了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持 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，我们都感到很兴奋。这本手册的灵感来自于我与 Mark Young 合著的《人体工程学方法指南》，该书也由 Taylor & Francis 出版。我很清楚，尽管人为因素和人体工程学文献中充满了对方法的引用，但对于如何描述和报告这些方法却几乎没有一致的标准。这本手册始于 2000 年，其提议是