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World File Search System测试项目
日本比Zen市第三和第四SARS-COV-2疫苗剂量后的抗体滴度
需要更多有关这些助推器后免疫反应动态的信息，尤其是在脆弱的人口中。因此，我们检查了包括老年人在内的一般人口中的第三剂和第四剂疫苗接种后的抗体滴度变化。Bizen Covid-19抗体测试项目是一项基于社区的调查，始于2022年6月3日，在该调查中，在该抗体滴度中，在位于日本西部的冈山县Bizen City的居民中，每2个月对抗体滴度进行测量。该研究得到了冈山大学医院伦理委员会的批准（2205-061），所有参与者均提供了书面知情同意。，我们直接从当地居民或当地机构（例如疗养院，市政厅和城市的其他机构）招募了1,956个年龄18岁或18岁以上的参与者。在此分析中，我们将至少接受第三次疫苗剂量的参与者的抗体滴度进行了第三次测量，并且在自我报告调查表中证实了COVID-19感染的史。从1,862名参与者中得出了总共2,868个测量值（从第二个;从第二个; 966个; 966; 966，第三次测量抗体滴度的965）。其中，有1,720名参与者（92.4％）可用多次测量（即超过两个测量值）。我们使用Mokobio Sars-Cov-2 Igm＆IgG量子点免疫测定法（Mokobio Biotechnologic r＆d Center Inc.，Rockville，Mockville，M.Dive）和测量的抗体滴度，使用Mokobio SARS-COV-2 IGM和IgG量子点免疫分子（Mokobio Biotechnologic Rechnologic r＆d Center Inc.，Rockville，Rockville，MD，MD，MD，美国）。先前的研究已经证明了该测量的有效性，该测量是基于使用该设备测量的抗体滴度和
认证委员会公司（BOC）考试开发风格指南
•“明显不正确但合理的”可能包括常见的误解，常见错误，熟悉但不正确的短语，其中一些嵌入式的真理或紧密但不正确的信息。•“内容一致”是指所有分散者都处于同一“家庭”中。如果茎问“肌肉”，所有干扰因素都必须是“肌肉”。 M.通常，该项目词干应包括所有相关和回答问题所必需的信息。如有必要，可能会添加弹力点以清晰而简洁的方式呈现信息（即体征和症状）。项目符号信息应简短而简洁（没有完整的句子）。可能包括用于医疗目的的信息。n。项目的构建应避免在可能存在的术语，本地/地区/国家/机构法律，法规和/或政策和程序的情况下存在不一致或变化的地方。O。词汇应与入门级专业人员的水平一致。P.避免荒谬的反应。这些是如此令人难以置信，以至于没有测试者会选择它们。使用荒谬的响应可以通过减少测试项目中合理的干扰物数量来更轻松地猜测。这也可以说“所有上述”响应，“以上都不是”响应，“我不知道”响应以及“ A and B以上”响应。Q. 避免从教科书中逐字措辞。 这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。Q.避免从教科书中逐字措辞。这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。R.避免在项目中使用欺骗，幽默或教学。测试者必须能够在没有障碍的情况下与项目进行交互。S.避免导致不正确响应的技巧问题。
ChatGPT 在供应链管理中的应用
目的：本研究旨在通过具体实例指出 ChatGPT 在供应链中的潜在应用领域及其相关成果。讨论的目的还在于提出一个研究模型，该模型将作为研究案例研究的经验矩阵，并且随着这项技术的普及，还可用于定量研究。设计/方法/方法：在研究的第一阶段，对科学文献进行了定性审查。随后，在供应链中流程排序知识的指导下，将选定的项目分配到主题模块中。收集到的材料有助于确定所讨论主题的研究差距。结果：作为所开展工作的成果，提出了一种测量工具，可用于未来研究 ChatGPT 在供应链中的使用，该工具由几个构造和几十个测试项目组成。这也是世界文献中第一个这样的提议。已经发现，ChatGPT 在其当前发展阶段和实证证据中的应用主要体现在物流和营销管理方面，主要是在客户服务和运输任务中。聊天应用程序的有效性已在供应链配置、供应商选择、库存管理、生产和运输等领域得到证实。然而，这些都是个别研究。缺乏关于 GPT 在货运代理、物流运营商、配送和逆向物流中的使用实证研究。还需要研究所述技术与供应链中使用的其他工业 4.0 技术之间的联系。这种相关性已经在区块链、3D 方面进行了研究，但这一领域的潜力要大得多。研究的局限性/含义：本文整合了供应链管理知识和最先进的自然语言处理模型之一的潜力。与 ChatGPT 领域的先前研究相比，这一领域的探索程度极低。实际意义：在供应链中实施 ChatGPT 的企业可以产生研究模型中概述的特定业务效益。社会影响：所述技术可对可持续活动的各个方面产生积极影响。关键词：chatGPT、工业技术 4.0、物流、研究评论、AI。论文类别：研究论文。
测试报告
测试项目 单位 MDL A10 镉 (Cd) mg/kg 2 ND 铅 (Pb) mg/kg 2 10 汞 (Hg) mg/kg 2 ND 六价铬 (Cr(VI)) mg/kg 8 ND 多溴联苯 (PBBs) mg/kg - ND 一溴联苯 (MonoBB) mg/kg 5 ND 二溴联苯 (DiBB) mg/kg 5 ND 三溴联苯 (TriBB) mg/kg 5 ND 四溴联苯 (TetraBB) mg/kg 5 ND 五溴联苯 (PentaBB) mg/kg 5 ND 六溴联苯 (HexaBB) mg/kg 5 ND 七溴联苯 (HeptaBB) mg/kg 5 ND 八溴联苯 (OctaBB) mg/kg 5 ND 九溴联苯十溴联苯 (DecaBB) mg/kg 5 ND 多溴二苯醚 (PBDEs) mg/kg - ND 一溴二苯醚 (MonoBDE) mg/kg 5 ND 二溴二苯醚 (DiBDE) mg/kg 5 ND 三溴二苯醚 (TriBDE) mg/kg 5 ND 四溴二苯醚 (TetraBDE) mg/kg 5 ND 五溴二苯醚 (PentaBDE) mg/kg 5 ND 六溴二苯醚 (HexaBDE) mg/kg 5 ND 七溴二苯醚 (HeptaBDE) mg/kg 5 ND 八溴二苯醚 (OctaBDE) mg/kg 5 ND 九溴二苯醚 (NonaBDE) mg/kg 5 ND 十溴二苯醚 (DecaBDE) mg/kg 5 ND 邻苯二甲酸二丁酯(DBP) mg/kg 50 ND 邻苯二甲酸丁苄酯(BBP) mg/kg 50 ND 邻苯二甲酸双(2-乙基己基)酯(DEHP) mg/kg 50 ND
D-Orbit 通过 D-Orbit USA 扩大其在美国市场的影响力 D-Orbit USA 团队包括来自 SpaceX、亚马逊和 OneWeb Boulder、Colorad 的早期高管
D-Orbit 通过 D-Orbit USA 扩大其在美国市场的影响力 D-Orbit USA 团队包括来自 SpaceX、亚马逊和 OneWeb 的早期高管 科罗拉多州博尔德，2024 年 7 月 10 日：空间基础设施、物流和轨道运输行业的领导者 D-Orbit 今天宣布，它已与 Mike Cassidy、Mark Krebs、Miles Gazic、Danny Field 和 David Harrower 成立合资企业 D-Orbit USA，以加强其在美国卫星总线市场的地位。D-Orbit USA 是 D-Orbit 集团的最新成员，专注于卫星总线的设计、制造和销售。该团队由航空航天业高管组成，他们拥有丰富的专业知识，尤其是在严格而全面的资格测试和验收测试项目方面，这些专业知识是通过他们在 SpaceX、亚马逊的 Kuiper 和 OneWeb 等顶级航空航天组织的经验磨练出来的。 D-Orbit USA 的基础因 D-Orbit 的成功飞行历史而得到加强，ION 的 13 次成功轨道任务就是明证，此外，D-Orbit USA 还拥有一支由 300 多名专业人员组成的团队，其中包括致力于保持最高创新和性能标准的高技能工程和质量团队。D-Orbit USA 的创始人拥有丰富的太空工程经验。Mark 领导了 Starlink 和 Kuiper 的姿态控制、飞行动力学和飞行器集成团队。Miles 为各种太空计划开发了航空电子设备、飞行和地面软件，包括 Amazon Kuiper、SpaceX Starlink、Capella Space 和 PlanetIQ 的首艘 LEO 航天器。Danny 曾担任 OneWeb、Raytheon 和 General Atomics 的首席工程师，并设计了 OneWeb Gen1 航天器的所有主要和次要结构。David 在 Terran Orbital、Kymeta Corporation、VT iDirect 和 Comtech 工作，在 LEO/MEO/GEO 卫星和网络应用方面拥有丰富的经验。迈克曾担任阿波罗聚变公司的首席执行官，该公司为美国许多顶级航空航天卫星供应商建造了 77 多个电力推进系统。“我对我们出色的创始团队以及 D-Orbit 13 次成功在轨任务的强大飞行经验感到非常兴奋，”D-Orbit USA 首席执行官迈克·卡西迪表示。“我相信这种结合将使我们能够非常快速地响应客户的时间表需求并提供极具价格竞争力的解决方案。”
大型飞机地面振动测试的现代解决方案
EADS CASA 的军用运输机部门 (MTAD) 在先进飞机结构的设计和制造方面拥有丰富的经验。这包括碳纤维和金属结构，以及自动化流程（制造和组装）方面的经验。目前，该部门为一系列航空项目开发或生产飞机结构：水平稳定器（A400M、Falcon 7X）、飞行控制面（B-777、B-737、Falcon 7X、A400M、欧洲战斗机）、发动机短舱、纤维铺放技术风扇罩（A340-500/600、A380、A318）、金属结构（A380 机腹整流罩、A318 风扇罩、A320 第 18 部分、A330/340 中央箱等）、前缘（空客）等。MTAD 正在生产旨在满足世界各国空军对加油机/运输机的不同需求的解决方案。 MTAD 已经认识到任务要求的广泛性，并基于两个空中客车平台提供定制解决方案：久经考验的 A310-300 和 A330-200。MTAD 有能力设计、制造、认证和销售整机。它拥有成功的轻型和中型军用运输机系列，如 C-212（销售超过 400 架）、CN-235（销售超过 300 架）和 C-295（销售超过 60 架）。这些产品是对 EADS 其他产品组合的补充，也是在塞维利亚的 EADS CASA 工厂建立重型军用运输机 A400M 总装线的原因。鉴于其在 A330 MRTT 和 A400M 认证过程中的飞机结构测试责任，MTAD 与 Alava Ingenieros 和 LMS International 合作，更新了用于地面振动测试 (GVT) 的测量硬件和软件。新系统已部署，测试团队也接受了在 EADS CASA 的 A310 加油杆演示飞机上进行演示 GVT 的培训。除了这次测试的结果，我们还展示了在 A330 MRTT 上进行认证测试的附加结果。EADS CASA 的 A310 加油杆演示飞机于 2007 年 1 月 30 日完成了第 12 次试飞，加油杆首次成功展开（图 1a）。2006 年 3 月 30 日，经过 3 年的开发，ARBS（空中加油杆系统）飞行测试项目的第一阶段成功完成，EADS CASA 完成了新一代加油杆的设计和制造。飞行测试项目旨在证明安装在空客平台上的新型加油杆的性能，例如，它包括打开加油机的工作范围或与 F-16 进行干/湿接触。这些测试的初步结果表明：飞机平台和吊杆结构没有任何形式的颤振
测试设计摘要和蓝图：FAST Mathematics 和 BEST EOC
o 编辑任务选项 — 学生单击下拉菜单，其中包含完成方程式或表达式、语句或其他组件的选项。然后，学生从下拉菜单中选择正确的答案。对于纸质作业，此项目类型已修改；学生填写气泡以表示选择。 o 可选热文本 — 指示学生从多个选项中单击一个或多个正确答案。当学生将鼠标悬停在选项（例如短语、句子、数字或表达式）上时，文本将突出显示。这表明文本是可选的（“热”）。选项可以以各种方式呈现（例如，作为列表、嵌入文本或表格）。然后，学生可以单击一个选项来选择它。对于纸质作业，此项目类型已修改；学生填写气泡以表示选择。 o 多选 — 指示学生从多个选项中选择所有正确答案。这些项目不同于多项选择题，后者只允许学生选择一个正确答案。这些项目出现在在线评估和纸质评估中。 o 图形响应项目显示 (GRID) — 学生使用点、线或箭头工具在图形上创建响应。项目类型还可能要求学生选择数字、单词、短语或图像，并使用拖放功能将它们放入图形中。对于纸质评估，此项目类型将被另一种项目类型取代。 o 公式编辑器 — 学生根据测试项目在响应框中输入数字、变量、表达式或公式。向学生展示一个工具栏，其中包含可用于创建响应的各种数学符号。响应框可以与项目的文本分开，也可以嵌入在项目的文本中（例如，与句子对齐或嵌入在表格中）。对于纸质评估，此项目类型已修改；学生在响应框中写下响应。 o 匹配项目 — 学生勾选一个框以指示列标题中的信息是否与行中的信息匹配。每行或每列的正确答案选项数量可能有所不同。这些项目出现在在线评估和纸质评估中。o 分数模型项目——学生创建分数模型。该项目类型要么为学生提供已分成相等部分的模型，要么允许学生通过选择相等部分的数量来构建模型。如果学生构建模型，该项目可能要求学生单击 + 和 - 按钮以选择整体的数量和/或每个整体中的部分数量。然后，学生选择要着色的部分数量。对于纸质评估，此项目类型将被另一种项目类型替换。o 图形项目——学生创建图形或数字线。学生可以通过点击显示的部分内容来创建条形图、线图或直方图。学生可以通过点击网格或坐标网格来绘制点、创建方程式图形、绘制形状或构建其他响应。学生可以通过点击数轴来在数轴上绘制点，或者通过点击数轴并选择箭头来绘制不等式。对于纸质作业，此项目类型将被其他项目类型取代。
研究：首字母助记符策略
概述 本研究调查了首字母助记策略教学对学生记忆信息列表的表现的影响。例如，科学过程的步骤构成了一个信息列表。首字母助记策略涉及使用几种首字母设备，包括 (1) 使用列表中项目的首字母组成一个单词。 (2) 在首字母之间插入一个字母以形成一个单词。 (3) 重新排列字母以形成一个单词， (4) 使用列表中项目的首字母作为句子中单词的首字母来创建句子，以及 (5) 使用前四个设备的组合。采用了跨学生多基线设计，每次重复设计有两名学生。 10 年级和 11 年级的六名学习障碍学生参加了该研究。 给学生提供了两种类型的测试。对于在教学之前和之后进行的第一种类型的测试，学生会得到一张纸，上面印有三个列表。这些列表源自五年级编写的教科书，包含这些列表的测试在下文中将被称为“能力水平测试”。*每个列表都有一个标题和四个与标题相关的项目，这些项目列在标题下方。学生有时间学习这些列表，并被告知第二天将对这些信息进行测试。第二天，他们参加了一个包含三个项目的测试。每个测试问题都要求他们说出他们所学习的列表中的项目的名称（例如“说出四种蜘蛛的名称”）。对于第二种测试，也是在教学之前和之后进行的，学生会得到一张纸，上面有四个列表，这些列表源自学生目前正在学习的课程的教科书（以下称为*年级测试*）。但是，学生还没有在课堂上接受过关于这些信息的指导。同样，每个列表都有一个标题和四个与标题相关的项目。学生有时间学习这些信息，第二天，他们被要求对这些信息进行测试。所有测试都要求学生写下每个问题的答案（即，测试项目采用开放式格式）。因此，学生必须了解信息并将其写在测试中，而不是识别或猜测答案。结果结果表明，学生很快就学会了使用该策略，只需要对每种首字母设备进行几次练习。在基线期间，他们在能力水平测试中获得了 53% 的平均分数，在年级水平测试中获得了 51% 的平均分数。经过指导后，他们在能力水平测试中获得了 95% 的平均分数，在年级水平测试中获得了 85% 的平均分数。结论这项研究表明，患有学习障碍的高中生可以掌握一种学习包含列表形式信息的测试的策略。使用该策略后，他们在根据年级教科书信息编写的测试中平均能够达到“B”级。参考文献 Nagel, NR (1982)。首字母记忆策略：一种针对学习障碍高中生的记忆技巧。未发表的硕士论文。堪萨斯大学，劳伦斯。
AI RMF RFI 评论 - 弗吉尼亚理工大学应用研究公司
A.利益声明 VT-ARC 和 VT 都非常有兴趣支持美国国家标准与技术研究所 (NIST) 开发一个框架，该框架可用于改善与人工智能 (AI) 相关的个人、组织和社会风险管理。VT-ARC 和 VT 共同努力支持许多不同的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 计划，并提供 AI/ML 领域最前沿的技术进步。弗吉尼亚理工大学应用研究公司 (VT-ARC)。VT-ARC 是一家私营非营利性 501(c)(3) 应用研究公司，隶属于弗吉尼亚理工学院暨州立大学 (Virginia Tech 或 VT)。VT-ARC 通过识别、开发和应用创新分析和先进技术来加速解决具有国家重要意义的复杂问题。我们利用弗吉尼亚理工大学丰富的多学科研究和创新生态系统，将多个领域的战略、政策、技术和运营考虑因素结合起来。VT-ARC 在过去 10 年中与多个联邦政府组织、行业合作伙伴、国防部创新组织以及其他高等教育和研究机构合作良好。VT-ARC 已在两个单独的 PIA 上进行过表演，一个与 ARL 合作近五年，另一个与 AFRL/AFOSR 合作七年。我们的合作伙伴包括 ARL、ARO、AFOSR、OUSDR&E 和 DTRA。我们目前支持 16 个研究、开发、规划和测试项目。VT-ARC 总部位于弗吉尼亚州阿灵顿，总面积超过 16,000 平方英尺，包括 13,000 平方英尺的非机密办公空间、额外的 TS 安全机密空间以及可容纳多达 200 人活动的场地建筑通道。我们的第二个办公室位于弗吉尼亚州布莱克斯堡。虽然 VT-ARC 没有指定的实验室空间，但我们可以通过弗吉尼亚理工大学使用大学实验室空间。VT 休谟中心智能系统实验室 (ISL)。弗吉尼亚理工大学休谟中心认为，为学生提供研究机会是培养下一代国家安全和技术领导者的关键。我们的研究机会让学生能够在他们喜欢的学科中获得实践经验，与该领域屡获殊荣和专家级的研究人员建立联系，并更充分地探索学科，将兴趣发展为激情和职业。英联邦网络计划 (CCI)。随着包含机器学习的算法被集成到生产系统中，数据科学、机器学习和网络安全之间的界限变得越来越模糊。还需要通过严格的测试和评估流程对复杂系统进行验证，以确保嵌入在系统中的算法在完成具有更大自主性和操作影响的任务时的有效性和安全性。这些系统的设计和开发需要反映其预期的操作环境、代表性人类用户和操作任务/任务。休姆中心的 ISL 开展研究，以解决三个技术重点中的国家安全关键领域：1) 数据科学、机器学习、人工智能，2) 网络安全和复杂系统工程，以及 3) 复杂系统设计、验证和测试与评估 (T&E)。VT 在开发 AI 保证方法和管理 CCI AI 测试平台方面发挥着领导作用。CCI 支持来自 30 多所不同弗吉尼亚大学和学院的 70 多名参与者。CCI 的 AI 保证团队开发模型
AI RMF RFI 评论 - 弗吉尼亚理工大学应用研究公司
A.利益声明 VT-ARC 和 VT 都非常有兴趣支持美国国家标准与技术研究所 (NIST) 开发一个框架，该框架可用于改善与人工智能 (AI) 相关的个人、组织和社会风险管理。VT-ARC 和 VT 共同努力支持许多不同的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 计划，并提供 AI/ML 领域最前沿的技术进步。弗吉尼亚理工大学应用研究公司 (VT-ARC)。VT-ARC 是一家私营非营利性 501(c)(3) 应用研究公司，隶属于弗吉尼亚理工学院暨州立大学 (Virginia Tech 或 VT)。VT-ARC 通过识别、开发和应用创新分析和先进技术来加速解决具有国家重要意义的复杂问题。我们利用弗吉尼亚理工大学丰富的多学科研究和创新生态系统，将多个领域的战略、政策、技术和运营考虑因素结合起来。VT-ARC 在过去 10 年中与多个联邦政府组织、行业合作伙伴、国防部创新组织以及其他高等教育和研究机构合作良好。VT-ARC 已在两个单独的 PIA 上进行过表演，一个与 ARL 合作近五年，另一个与 AFRL/AFOSR 合作七年。我们的合作伙伴包括 ARL、ARO、AFOSR、OUSDR&E 和 DTRA。我们目前支持 16 个研究、开发、规划和测试项目。VT-ARC 总部位于弗吉尼亚州阿灵顿，总面积超过 16,000 平方英尺，包括 13,000 平方英尺的非机密办公空间、额外的 TS 安全机密空间以及可容纳多达 200 人活动的场地建筑通道。我们的第二个办公室位于弗吉尼亚州布莱克斯堡。虽然 VT-ARC 没有指定的实验室空间，但我们可以通过弗吉尼亚理工大学使用大学实验室空间。VT 休谟中心智能系统实验室 (ISL)。弗吉尼亚理工大学休谟中心认为，为学生提供研究机会是培养下一代国家安全和技术领导者的关键。我们的研究机会让学生能够在他们喜欢的学科中获得实践经验，与该领域屡获殊荣和专家级的研究人员建立联系，并更充分地探索学科，将兴趣发展为激情和职业。英联邦网络计划 (CCI)。随着包含机器学习的算法被集成到生产系统中，数据科学、机器学习和网络安全之间的界限变得越来越模糊。还需要通过严格的测试和评估流程对复杂系统进行验证，以确保嵌入在系统中的算法在完成具有更大自主性和操作影响的任务时的有效性和安全性。这些系统的设计和开发需要反映其预期的操作环境、代表性人类用户和操作任务/任务。休姆中心的 ISL 开展研究，以解决三个技术重点中的国家安全关键领域：1) 数据科学、机器学习、人工智能，2) 网络安全和复杂系统工程，以及 3) 复杂系统设计、验证和测试与评估 (T&E)。VT 在开发 AI 保证方法和管理 CCI AI 测试平台方面发挥着领导作用。CCI 支持来自 30 多所不同弗吉尼亚大学和学院的 70 多名参与者。CCI 的 AI 保证团队开发模型