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World File Search System环境干扰
改善手术室临床教学的策略 Christine L. Mai 医学博士、MS-HPEd 和 Keith H. Baker 医学博士、哲学博士，麻省总医院
• 手术室 (OR) 临床教学对于培训住院医生和研究员发展医学知识、临床技能和合理决策以提供安全有效的患者护理至关重要。 • 手术室教学面临的挑战包括时间限制、生产压力、教师工作量、患者护理优先事项、认知超负荷、环境干扰以及缺乏对教师的正式培训。1 • 手术室教学的最佳实践包括投入适当的时间进行临床相关教学、提供形成性反馈、创造心理上安全有效的学习环境、整合循证教学方法以及培养持续改进的文化（表 1）。2,3 • 经过验证的教学工具（例如“一分钟导师”4）可以改善临床教学。教师还可以专注于增加对表 1 中不同策略的使用。表 1。改善手术室教师临床教学的策略。
未来医学和医疗保健创新杂志
抽象的代谢组学研究需要深入了解酶动力学及其对复杂代谢网络中环境干扰的反应。本文提出了一种新颖的方法，将酶活性作为动态拓扑歧管建模，其中每个酶都表示为节点，并且它们的相互作用用微分方程描述。这些方程式既说明了补偿性相互作用和外部扰动，又模拟了酶如何动态稳定其活性，以响应不同的条件。我们使用图理论来探讨该模型可视化酶相互作用的应用，以表示网络结构和颜色梯度以说明相互作用强度。引入了多次干扰，以分析网络随着时间的推移的弹性和适应性。结果提供了对酶网络中补偿机制的见解，从而通过静态和动态表示提供了全面的可视化。我们的方法可以更好地理解酶促系统如何缓冲突变和环境压力源，从而有助于更广泛的系统生物学和代谢组学领域。
野火：气候变化教师指南的影响
•野火能否对生态系统产生可衡量的影响？•作为个人，我们如何提高人们对环境问题的认识？时间范围：三（3）个50分钟或三个块计划会话描述：在生态系统中可以在许多方面看到气候变化的影响。某些效果可能很小，有些效果可能对生态系统的整体健康有害。由于生态系统可以在一定时间内很好地管理变化（或干扰），因此通常可以通过长期研究或研究项目来看待整个时期的变化，如攀登变化纪录片所示。近年来，美国西部的野火变得越来越严重，并且在更高的海拔高度上变得更加频繁，那里的火灾历史罕见。即使野火是一个天然发生的过程，由于气候变化和人类影响，它们也增加了。科学家进行了研究，专注于野火对生态系统的影响。总体而言，野火会影响生态系统动力学，这是对环境干扰或内部力量引起的生态系统结构变化的研究。在整个简短的单位中，学生将了解这些过程是如何发生的，以及他们面对变暖星球时如何成为变革的推动者。
SkySense：利用气象气球的轻量级传感技术分析地面和空中频谱使用情况
鉴于轻型无线电和处理技术的可用性，使用气象气球的频谱传感系统变得可行。这种气球可在高达 40 公里的空域中航行，并可提供鸟瞰图和清晰的地面和空中频谱使用情况。在本文中，我们介绍了 SkySense，它是 Electrosense 传感框架的扩展，具有移动 GPS 定位传感器和本地数据记录。此外，我们还介绍了 6 种不同的传感活动，针对多种地面或空中技术，如 ADS-B、AIS 或 LTE。例如，对于 ADS-B，我们可以清楚地得出结论，检测到的飞机数量对于每个气球高度都是相同的，但由于碰撞，消息接收率会随着高度的增加而急剧下降。对于每个传感活动，都描述了数据集，并给出了一些示例频谱分析结果。此外，我们还分析和量化了从空中感知时可见的重要趋势，例如温度和硬件变化、环境干扰水平的增加以及轻量级系统的硬件限制。一个关键的挑战是系统的自动增益控制和动态范围，因为在 30 公里以上导航的无线电可以看到非常广泛的可能信号电平范围。所有数据都可通过 Electrosense 框架公开获取，以鼓励频谱感知社区进一步分析数据或激励使用气象气球进行进一步的测量活动。
使用现场声学传感和小波图信号分析进行基于线的定向能量沉积过程中的监测和缺陷检测
本研究的目的是利用现场传感器数据检测基于焊丝的定向能量沉积 (W-DED) 过程中的缺陷形成。本研究研究的 W-DED 类似于金属惰性气体电弧焊。W-DED 在工业上的应用受到限制，因为该过程易受随机和环境干扰的影响，这些干扰会导致电弧不稳定，最终导致缺陷形成，如孔隙度和不理想的几何完整性。此外，由于 W-DED 部件尺寸较大，很难使用 X 射线计算机断层扫描等非破坏性技术在处理后检测缺陷。因此，本研究的目标是使用从安装在电弧附近的声学传感器获取的数据来检测 W-DED 部件中的缺陷形成。为了实现这一目标，我们开发并应用了一种新颖的小波集成图论方法。该方法从受噪声污染的声学传感器数据中提取一个称为图拉普拉斯菲德勒数的单一特征，随后在统计控制图中跟踪该特征。使用这种方法，可以检测到各种类型缺陷的发生，误报率低于 2%。这项工作展示了使用高级数据分析进行 W-DED 现场监测的潜力。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可证开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
为 In-... 建立受控漂浮空间机器人的建模
机器人和自主系统 (RAS) 的地面应用正在快速发展，人们越来越希望开发具有成本效益的 RAS 解决方案，用于现场维修、碎片清除、制造和装配任务。轨道空间机器人，即安装有一个或多个机器人操纵器的航天器，是未来一系列在轨服务的必然系统。然而，与地面机器人相比，各种实际挑战使得控制空间机器人极其困难。研究人员已经对在自由飞行和自由浮动模式下运行的空间机器人的运动学和动力学建模的最新进展进行了深入研究。然而，这两种操作模式有各种缺点，可以通过在受控浮动模式下操作空间机器人来克服这些缺点。本教程旨在解决在受控浮动模式下和受扰条件下运行的复杂空间机器人建模方面的知识差距。本文的创新研究贡献是改进了追踪空间机器人的动力学模型，该模型针对移动目标而建立，同时考虑了耦合系统的质心、惯性矩阵、科里奥利力和离心项不断变化的内部扰动；它还考虑了外部环境干扰。所提出的非线性模型准确地表示了空间机器人的多体耦合动力学，这对于精确的姿势控制至关重要。所给出的仿真结果证明了闭环控制模型的准确性。除了数学建模方面的理论贡献外，本文还为各种在轨任务提供了商业上可行的解决方案。
人工智能在预测性维护中的作用
摘要 城市交通基础设施包括道路、桥梁和隧道，对城市交通至关重要，但随着时间的推移，它们仍然容易磨损和损坏。传统的维护方法依赖于被动维修和定期检查，往往无法防止突然发生故障，从而导致代价高昂的中断和安全风险。本研究探讨了人工智能 (AI) 如何通过预测性维护彻底改变基础设施管理。通过部署智能传感器和利用预测分析，AI 能够持续监测结构健康状况，并在潜在问题升级为严重故障之前主动识别它们。该研究开发并测试了一种基于 AI 的预测性维护模型，该模型分析城市基础设施中嵌入式传感器的实时数据，以检测异常并预测故障模式。结果表明，预测性维护模型可以缩短响应时间，将维护成本降低 30%，并防止大约 92% 的意外故障。这些发现强调了 AI 驱动的方法在减少计划外中断、优化资源配置和延长基础设施使用寿命方面的潜力，最终创建更安全、更可持续的城市交通系统。然而，数据变化和环境干扰方面的挑战也值得关注，这表明未来还有改进的空间。这项研究为将人工智能融入城市基础设施维护提供了一个框架，凸显了人工智能在改变城市长期基础设施健康和可靠性方面所具有的潜力。
文章-Phytotaxa -Magnolia Press
在过去的二十年中，新型新兴变色技术已经描述了大约80种新的木兰物种。因此，该地区现在几乎拥有世界上已知的木兰多样性的一半。其中许多可能不是隔离分类单元，而是以前广泛的，广泛的物种的分开人群或人群。可能是Magnolia dealbata物种复合物的情况（属于木兰教派。macrophylla），分布在墨西哥东部的整个马德雷东方山脉。该物种复合物仅根据形态标准将六个形成式分配。但是，最近的微卫星标记表明这些标记可能是一个实体。考虑地理数据和人口的隔离，我们假设不同的形态物种可以形成两个实体，这些实体对应于东方山脉的北部和中心。通过形态学观察，质体比较和质体的叶绿体比较和系统发育分析来检验这一假设。从质体和被子植物DNA塑料条形码的系统发育结果反驳了多种假设，并表明这种复合物的六种形态种子居住在塞拉·马德雷（Sierra Madre）的东方构成单一实体。还提供了证据表明，用于划定复杂形态的形态学特征，主要是心皮的数量以及花瓣中斑点的缺勤 - 存在和颜色，实际上是表型变化，没有分类学意义。因此，在M. dealbata的下，这里是同义词。然而，基于木兰特异性质体DNA条形码的结果，可能保留后者作为多种大叶状球杆菌。此外，本研究提出了M. Dealbata的更新保护状态，强调了迫切需要有效的保护措施。此处介绍的分类学澄清对于适当地针对此类努力至关重要，尤其是面对诸如不加区分区分收集和易受环境干扰的脆弱性的威胁。
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
玛格丽特·里姆斯博士 (Margaret Reams) 个人简介
Margaret Reams 博士是路易斯安那州立大学环境科学教授、社区参与核心负责人和 NIEHS 资助的超级基金研究计划的联合首席研究员。她曾担任海岸与环境学院副院长，并担任路易斯安那州立大学环境科学跨学科硕士项目的研究生导师。她研究与环境规划和政策相关的各种政策问题，包括社区对路易斯安那州环境和生态现象的看法和反应。在 NIEHS、NSF、USDA 和海洋能源管理局 (BOEM) 的支持下，她和 Nina Lam 博士开发了一个实证社会生态复原力指数，以更好地预测社区在各种环境干扰中生存的能力。复原力指数应用于路易斯安那州工业走廊内的社区，可以对社区进行空间和时间比较，并帮助研究人员确定可能解释累积环境暴露的长期影响和利益相关者反应变化的关键因素。在路易斯安那州立大学期间，Reams 博士设计并实施了涉及环境冲突解决、环境政策分析和项目评估的研究生课程。她因研究生教学而荣获大学杰出教学奖，并为美国森林服务局指导了一项为期多年的社区野火风险缓解计划研究项目。Reams 博士指导了 70 多篇有关环境政策和公众态度等各种问题的硕士论文。她是路易斯安那州海岸保护和修复办公室咨询委员会成员，帮助制定了《沿海社区复原力最佳实践手册》。她在《风险分析》、《环境管理》、《湿地》、《沿海管理》、《海洋政策》、《环境与行为》、《社会科学季刊》、《应用研究与公共政策论坛》、《环境系统杂志》和《环境研究快报》等刊物上发表过文章。Reams 博士在亨廷顿学院获得了学士学位，在佐治亚大学获得了政治学硕士和博士学位。