本报告分为两卷出版,目的有两个:首先提供美国陆军和海军开发的航空炸弹演变的历史数据,其次记录海军武器中心 (NWC) 和其他空军/海军野战活动最近为改善当前 Mk 80 系列通用炸弹的作战、后勤和安全特性而做出的努力的成果。报告的最后一部分涵盖了与先进炸弹系列未来发展直接相关的设计改进、新发展、测试和评估。本报告还记录了政府资助的与先进炸弹系列要求相关的研究和开发 (R&D) 活动。它旨在确保政府和工业界的技术人员能够从过去政府资助的研发工作中受益。
17. 在 GDA 中演示 ALARP 将要求 RP 评估风险并考虑是否合理可行地实施超出现有设计或初步设计改进建议的进一步安全措施。在安全案例的许多领域,这将不是通过明确比较成本和收益来实现的,而是通过应用既定的 RGP 和标准来实现的。RGP 和标准的制定者应该包括 ALARP 考虑因素(对于国际指导,可能没有明确),因此在许多情况下满足这些因素就足够了。在其他情况下,无论是标准和 RGP 不太明显还是不完全适用,RP 都有责任实施措施,直到任何额外措施的成本(金钱、时间或麻烦 - 牺牲)与将实现的进一步风险降低(安全效益)严重不成比例。
HP使用基于科学的方法来评估我们的产品,确定并确定改进机会。从2019年到2023年,我们的个人系统产品的能源消耗平均下降了21%。正在进行的设计改进,包括更有效的CPU,面板和电源,已导致笔记本和工作站的典型能源消耗持续减少。有部分光交换,可以将荧光灯换成LED底层,这是Poly LED项目的一部分,但它的成本低下,无需成本。今年英国HP网站没有任何资本投资,但是大量的低成本,更好的设备使用和监控(即不使用或拆除时关闭)剑桥办公室是Breeam授予的网站。我们还取得了碳排放目标的进展,可再生电力占运营中全球用电量的59%。
成为美国标准的小型运载火箭。自 1990 年 4 月 5 日首次飞行以来,Pegasus 迄今已进行了四次发射,将 13 个有效载荷送入轨道。为了提高能力和操作灵活性,Pegasus XL 开发计划于 1991 年底启动。Pegasus XL 火箭增加了推进剂、改进了航空电子设备,并进行了多项设计改进。为了提高 Pegasus 发射系统的灵活性,一架洛克希德 L-1 011 飞机经过改装,可作为运载火箭的运载机。此外,加利福尼亚州范登堡空军基地和弗吉尼亚州瓦洛普斯的 NASA 瓦洛普斯飞行设施正在启动两个新的 Pegasus 生产设施。Pegasus XL 火箭、L-1011 运载机和范登堡生产设施将于 1993 年秋季投入使用。本文介绍了
Online™ 是一种基于网络的新型船舶操纵训练工具,允许学生和专业海员通过个人电脑在港口和封闭水域练习操纵。本文介绍了该工具在船长大学课程中的首次实施。学生们被要求完成一份关于他们使用经验的后续问卷,课程讲师和工具提供组织在两次汇报会上讨论了结果。目的是获得关于 (a) 该工具在操纵训练中的有用性;(b) 进一步的设计改进和可用性;以及 (c) 如何在未来学年最好地将其纳入课程以改善用户体验的反馈。结果揭示了可用性和成熟度问题,以及需要进一步指导基于模拟的培训目标和局限性。总体而言,该工具在个人操纵训练中的有用性和潜力得到了展示。
航天飞机 — 该中心领导了航天飞机主发动机 (RS-25) 的设计,该发动机在 135 次任务中实现了超过 0.9996 的可靠性。经过 30 年的模块升级和设计改进,RS-25 不断融入技术进步和改进的制造技术,以提高经济性、可靠性和可操作性。这种持续改进的过程今天继续产生回报,因为马歇尔正在准备将 RS-25 用于 SLS 核心级。2015 年初,RS-25 在斯坦尼斯的 A-1 测试台上点火 500 秒,为 NASA 工程师提供了有关发动机控制器单元和进气压力条件的关键数据。这是自 2009 年航天飞机主发动机测试结束以来 RS-25 发动机的首次热点火。四台 RS-25 发动机将在未来的任务中为 SLS 提供动力。
航天飞机 — 该中心领导了航天飞机主发动机 (RS-25) 的设计,该发动机在 135 次任务中实现了超过 0.9996 的可靠性。经过 30 年的模块升级和设计改进,RS-25 继续融入技术进步和改进的制造技术,以提高经济性、可靠性和可操作性。这种持续改进的过程今天继续产生回报,因为马歇尔正在准备 RS-25 用于 SLS 核心阶段。RS-25 于 2015 年初在斯坦尼斯的 A-1 试验台上点火 500 秒,为 NASA 工程师提供了有关发动机控制器单元和进气压力条件的关键数据。这是自 2009 年航天飞机主发动机测试结束以来 RS-25 发动机的首次热点火。四台 RS-25 发动机将在未来的任务中为 SLS 提供动力。
疫情过后,人工智能 (AI) 对心理健康护理的支持变得越来越重要。提供充分护理所需的重大挑战的广度和复杂性包括:(a) 个性化的患者理解,(b) 安全约束和医学验证的聊天机器人患者互动,以及 (c) 使用聊天机器人与患者互动支持持续基于反馈的设计改进。我们提出了 Alleviate,这是一个聊天机器人,旨在通过个性化护理帮助患有心理健康问题的患者,并帮助临床医生更好地了解他们的患者。Alleviate 借鉴了一系列公开的临床有效的心理健康文本和数据库,使 Alleviate 能够做出医学上合理且明智的决策。此外,Alleviate 的模块化设计和可解释的决策有助于其设计进行稳健且持续的基于反馈的改进。在本文中,我们解释了 Alleviate 的不同模块,并提交了一个简短的视频来展示 Alleviate 的功能,以帮助患者和临床医生更好地相互理解,从而促进最佳护理策略。
疫情过后,人工智能 (AI) 对心理健康护理的支持变得越来越重要。提供充分护理所需的重大挑战的广度和复杂性包括:(a) 个性化的患者理解,(b) 安全约束和医学验证的聊天机器人患者互动,以及 (c) 使用聊天机器人与患者互动支持持续基于反馈的设计改进。我们提出了 Alleviate,这是一个聊天机器人,旨在通过个性化护理帮助患有心理健康问题的患者,并帮助临床医生更好地了解他们的患者。Alleviate 借鉴了一系列公开的临床有效的心理健康文本和数据库,使 Alleviate 能够做出医学上合理且明智的决策。此外,Alleviate 的模块化设计和可解释的决策有助于其设计进行稳健且持续的基于反馈的改进。在本文中,我们解释了 Alleviate 的不同模块,并提交了一个简短的视频来展示 Alleviate 的功能,以帮助患者和临床医生更好地相互理解,从而促进最佳护理策略。