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美国陆军系统生命周期管理标准分析：初步调查
许多机构，包括美国国家标准与技术研究所 (NIST)、美国国防部 (DoD)、欧洲国防部，以及最近的供应商和最终用户社区，都已经认识到 PLM 各个阶段和功能之间互操作性的重要性。NIST 于 1999 年委托进行的一项研究估计，工程数据互操作性不完善每年至少会给美国汽车供应链成员带来 10 亿美元的损失。到目前为止，这些成本中最大的部分是用于修复或重新输入下游应用程序无法使用的数据文件的资源。这与陆军对任何给定武器系统及其组件的生命周期后勤支持成本相当。正如美国政府会计办公室为国防部撰写的一份报告所述，运营和支持成本约占武器系统总生命周期成本的 60-70%。许多当前的地面武器系统将继续服役 20-30 年。陆军需要能够在生产后支持系统，同时降低可持续性成本。陆军面临的 PLM 挑战是实施标准和协议，使旧系统和未来的技术创新能够无缝互操作。为了履行职责，陆军致力于建立单一陆军后勤企业 (SALE) 框架。SALE 旨在纠正陆军后勤信息管理中长期存在的问题
基于时间序列预测范式的低延迟自定步调 BCI 系统，用于运动想象发作检测
摘要 — 在自定步调的运动想象脑机接口 (MI-BCI) 中，连续脑电图 (EEG) 信号中呈现的 MI 命令的开始是未知的。为了检测这些开始，大多数自定步调的方法对连续 EEG 信号应用窗口函数并将其分成长段以进行进一步分析。因此，系统具有较高的延迟。为了减少系统延迟，我们提出了一种基于时间序列预测概念的算法，并使用先前收到的时间样本的数据来预测即将到来的时间样本。我们的预测器是一个由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的编码器-解码器 (ED) 网络。通过将输入信号与预测信号进行比较，可以快速检测到 MI 命令的开始。所提出的方法在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVc 上得到了验证。模拟结果表明，对于短于一秒的延迟，所提出的算法将竞赛获胜者获得的平均 F1 分数提高了 26.7%。
联合强行进入行动的舰船采购选项的初步调查
在未来几十年，美国将面临的安全挑战不仅与持续的全球反恐战争有关，而且与拥有日益强大武器的地区国家不断增长的力量投射能力有关。在未来的全球安全环境中，海上基地（不依赖陆地基地从海上集结、装备、发射和支援部队的概念）对于海军和海军陆战队投射和维持岸上部队的能力至关重要。有了海上基地，海军陆战队的战斗力可以在沿海地区更快地建立，并且将大量物资运送上岸的需要降至最低。因此，海上基地在联合强行进入行动 (JFEO) 时显然会很有用。本专著记录了为支持海军和海军陆战队对 JFEO 的审查而开展的工作。它描述了此类行动可能发生的全球环境以及海军力量在该环境中的作用；它还考虑了用按商业标准建造的船舶（“黑色船体”）替代按军事规格建造的船舶（“灰色船体”）的各种选择。这项工作应该引起参与国防政策或军事采购的个人的兴趣。这项工作由美国海军赞助。它是在兰德国家国防研究所 (NDRI) 的采购和技术政策中心和国际安全与国防政策中心进行的。NDRI 进行研究
审查桥接心脏刺激的未来：生理或无铅步调？
简介：药物目标的歧义是限制中药发展（TCM）及其生物活性成分的主要因素之一。TCM的“多个组件，多个目标和多个途径”的特征使对药物靶标的研究极为困难。随着新理论的启发，可以将技术和策略越来越多，可用于TCMS的药物靶标研究。在本文中，我们总结了用于TCM目标研究的几种技术和方法。meth-ods：通过咨询大量文献，搜索和摘要，最后总结了技术方法的应用方向，优势和限制。结果：总结了包括计算机辅助药物设计，网络药理学，噬菌体捕捞，药物亲和力响应靶标性和蜂窝热偏移测定法的方法和技术，
穆斯林专家对人工智能看法的初步调查
当今穆斯林生活中人工智能 (AI) 技术的应用范围广泛且仍在不断扩大，对此人们应该引起高度关注。从智能手机、无人机、机器人、自动驾驶汽车和武器技术的使用来看，人工智能带来的变革具有显著的积极意义，但仍有许多问题有待讨论和思考。事实上，一些穆斯林可能仅仅认为人工智能的快速发展是电影中流行的科幻小说的一部分。这种无知的观点是危险的，因为穆斯林可能对不可预见的人工智能影响没有警觉，尤其是当它超越伊斯兰道德或法律界限时。这些解释应该为当今的穆斯林专家提供适当的背景，让他们重新思考他们对人工智能对穆斯林社会变革性影响的看法。因此，这项初步研究旨在收集穆斯林专家对人工智能相关问题的专业看法。采用横断面研究设计的定量方法，37 位专家回答了通过电子邮件发送给他们的个人在线问卷。调查结果普遍表明，受访者对人工智能对穆斯林消费者的更大影响程度不敏感。然而，大多数受访者都同意迫切需要制定法规，以便人工智能能够适应并发挥其在改善穆斯林生活方面的好处。这表明，对人工智能研究和技术制定全面而严格的法规以遵守伊斯兰教义的重要性。建议制定一个由 Maqasid al-Shari'ah 支撑的特定框架来解决人工智能影响的各种当代问题。
六年级阅读街道步调指南。......
2025 年 1 月 8 日 — 技能/策略。单元 1- 第 1 周。忠诚和。尊重。背景和情节......沉默的军队。背景。知识。词汇结构。神秘。单元 2- 第 3 周太空......
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪
维修对商业航空运输事故贡献的初步调查
摘要：飞机维护包括确保飞机持续适航所需的所有任务。这些维护活动导致的事故可用于评估安全性。本研究旨在对有维护贡献的事故进行初步调查。采用探索性设计，首先对官方 ICAO 事故数据集 (N = 1277) 中有维护贡献的事故 (n = 35) 进行内容分析，然后进行定量事后研究。结果表明，2.8 ± 0.9% 的 ICAO 官方事故涉及维护贡献。与所有 ICAO 官方事故 (14.7%) 相比，维护事故更有可能造成一人或多人死亡 (20%)。研究期间，每年涉及维修的事故数量也有所减少；这一比率在统计上显著高于所有事故（5%/年，而 2%/年）。结果显示，机龄 10 至 20 年的飞机最常发生涉及维修的事故，而机龄超过 18 年的飞机更容易导致机身损坏，机龄超过 34 年的飞机更容易导致人员死亡。
对由...引起的抖动的初步调查
I. 简介 激光束在大气中的传播与光通信、成像和定向能系统 [1,2,3,4] 相关。大气介质中折射率的统计随机波动会损害这些系统的功能和运行 [1]。光束控制系统的功能之一是跟踪和保持目标上的瞄准点，使抖动值小于 λ/D，其中 λ 是激光波长，D 是激光束直径或出射光瞳处的孔径。其他研究人员 [例如，见 5] 已经认识到，穿过湍流大气的运动会对激光束产生抖动或整体角运动。大气由大小从数百米到毫米不等的湍流结构组成。由风切变和热羽流产生的大气大尺度结构会产生称为外尺度的涡旋结构。在最小尺度的湍流中，能量通过粘性作用而消散。最大尺度和最小尺度之间是惯性子范围，其中湍流被认为是各向同性的，并且适用柯尔莫哥洛夫理论。研究表明，柯尔莫哥洛夫速度扰动与密度变化有关，因此，密度变化通过格拉德斯通-戴尔关系线性地引起折射率波动。这些变化由折射率结构函数 𝐶 𝑛 量化
初步调查结果
1977 年 8 月 4 日，美国国会通过了《能源部组织法》。成立新部门的根本原因是美国面临着日益严重的不可再生能源短缺问题，这种短缺加上我们对外国供应的日益依赖，对美国的国家安全以及美国公民的健康、安全和福利构成了严重威胁。为了解决这一问题，美国能源部成立，旨在全面、集中地关注能源政策、监管以及研究、开发和示范。该法案强调了该部门的使命，即提供科学发现、能力和主要科学工具，以改变对自然的理解，并促进美国的能源、经济和国家安全。国会认识到对手会试图破坏国家的科学研究和能源安全，因此确保新部门将获得适当的资源来实施其安全、反情报和情报政策。四十三年后，我们在国家安全创新和工业基础方面面临着类似的挑战。能源资源和安全对我们的国家安全和经济繁荣至关重要，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的革命也同样重要。人工智能和机器学习的进步正在迅速渗透到科学和技术的各个领域，并有望提高运营效率。深度学习技术使发现可以扩展到各个经济领域，从利用新方法创造可再生能源到优化运输路线，再到阅读医学图像，再到预测蛋白质折叠途径以发现药物。关键驱动因素是大型数据集、计算能力和数学/算法开发，所有这些都是能源部的关键能力。鉴于计算和存储所需的大量能源资源，获得具有成本效益和可靠的能源供应也至关重要。美国再次参与了一场竞赛，以确保我们和我们的盟友成为推动世界未来优势的科学和技术的卓越生产者。这场竞赛的结果并不确定。中国计划每年投入 300 亿美元，到 2030 年实现人工智能领域的领先地位，而目前估计，到 2022 年，美国政府在国防以外的支出水平将达到每年约 20 亿美元。然而，美国人民和美国政府拥有巨大的资源可供使用。如果获得适当的授权和资助，能源部国家实验室系统有可能在人工智能领域引领世界。鉴于能源部和国家实验室设施的现有和计划投资，这些设施可以生成大量数据集，以及可以处理数据的百亿亿次级计算机，从人工智能设计的工作流程到无论是在大型科学项目还是基础设施和采购中，到人工智能支持的科学“理解”，即解决因果关系并得出科学定律。能源部实验室可能是唯一能够将高性能计算机与先进光子源（阿贡）和散裂中子源（橡树岭）等发现机器连接起来的地方，从而允许对数据和流进行现场机器学习。它们还有可能将计算机科学家与领域专家聚集在一起，其规模是行业和学术界无法比拟的。国家人工智能指令呼吁努力提高访问