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World File Search System研究人员
NASA项目将航空货物和航空出租车的航班整合到国家空域 高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统 超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输 工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
这意味着远程飞行员将需要新的自动化和决策支持系统才能操作飞机，因为他们不能依靠眼睛并从驾驶舱中查看。由于远程飞行员在地面上，因此他们需要一个可靠的通信链接，该链接允许远程飞行员与飞机交互并维护命令和控制。
超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
爱好者建议AI可以改善运输和制造，药品，消费品和军事技术。Rama Chellappa，Guru Madhavan，Ed Schlesinger和John Anderson在PNAS Nexus文章中评估了这些主张，通过探索包括自动驾驶汽车和飞机，AI辅助手术，AI-Loced封闭的Loop Anesthesiology，AI和Robotics，AI和Robotics，AI和AI-AI-AI-Assist assiss foculess focuffe new Matersive focuffeers and Play sash sash serapers and sash nepers nexus文章。
研究人员评估中亚潘杰河流域的气候模型准确性
研究人员使用高分辨率MERRA-2数据以及统计方法来评估耦合模型对比度项目（CMIP5和CMIP6）的性能，以模拟降水，最高温度（TMAX）和最低温度（TMIN）。他们应用了双线性插值将数据集标准化为0.25°×0.25°的分辨率。对于未来的气候预测，除了CMIP5方案外，它们还融合了CMIP6场景。根据Panj River Basin的独特地形特征的适用性选择了总共八个通用循环模型。
研究人员认为，气候研究应整合多种方法
例如，数值天气预测的成功是基于增加分辨率，改善小规模过程的表示，增加整体规模以及更多观察结果，从而更准确地了解初始条件。即使是在天气预报中使用AI的最新使用也不是一种单手的方法，因为AI需要从基于物理的模型中得出的培训数据。
dóchas：世界观公共的市场研究人员
dóchas正在寻求合格/注册市场研究人员的招标，以与年龄在18岁以上的全国代表性样本中进行年度世界观研究，并继续进行良好的世界观受众群体细分。Worldview的全国代表性调查结果是INGO行业证明对提供海外发展的持续支持的关键工具，而世界观细分市场可以创造创新的和有针对性的方法，以最少参与该行业的人。有五次连续的研究浪潮包括大约72-77个问题，Dóchas希望在未来5年内维持和复制研究的研究。可以在此处找到研究目标，组件，方法，细分和项目时间表的详细概述：https：//www.dochas.ie/whats-new/whats-new/call-for-for-tender-worldview-market-research-2/- （https://www.dochas.ie/whats-new/call-for-tender-worldview-market-research-2/）。
研究人员教神经网络将云和雪添加到图像
这项研究为从气候监测到广泛的地区到环境项目和农业任务提供了更准确的细分机会。例如，该解决方案促进了对森林区域的有效分析，其特征和变化，即使在云云比例很高的北部地区，同时考虑了气候条件对图像的影响。
研究人员将AI与猪医学中的人类评估者进行了比较
“在我们的研究中，我们要求专家评估一系列数百张图像，但我们重复了一些图像，以查看专家是否每次都会以相同的方式评分。”“我们了解到的是，人类评估者与个人非常一致 - 彼此相关，评估人员经常不同意，但是同一评估者很可能以相同的方式评分重复图像。
研究人员发展高度健壮，可重构和机械色纤维素光子水凝胶
受到天然面包结构的启发，研究人员一直在开发用于耐撞击生物塑料，陶瓷装甲和仿生合金复合材料的高级材料。尽管在改善材料的可塑性方面取得了进展，但大多数现有材料仍然由单尺度脆性单元组成。缺乏分层主动界面和自主响应功能限制了其延展性和整体功能。
研究人员培训AI，以96.57 ...
这项研究由孟加拉国联合国际大学的研究人员与CDU研究人员Asif Karim博士，Sami Azam博士，Sami Azam博士，Kheng Cher Yeo博士，Friso de Boer教授和副教授Niusha Shafiabady，他也是ACU的研究人员。
研究人员展示了人类如何学会优化工作记忆
用新的模型指向学习而不是能力的新模型，这是工作记忆的真正驱动力。 ，她通过在模型上进行试验而没有能力，但可以存储大量空间来确定这一点。 她发现，虽然具有块状机制的模型能够将信息策略性地存储到其完整的存储容量中，但没有块状机制的模型似乎并没有意识到它可以访问如此大量的存储空间，并且在存储和检索物品方面都更糟。用新的模型指向学习而不是能力的新模型，这是工作记忆的真正驱动力。，她通过在模型上进行试验而没有能力，但可以存储大量空间来确定这一点。她发现，虽然具有块状机制的模型能够将信息策略性地存储到其完整的存储容量中，但没有块状机制的模型似乎并没有意识到它可以访问如此大量的存储空间，并且在存储和检索物品方面都更糟。