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行星保护研究（PPR）
1。模型或实验测量的行星环境条件和运输过程，可以使航天器相关的污染物动员到地球生物可能蓬勃发展的位置。2。开发或适应现代的分子分析方法，以快速检测，在组装和发射处理之前，之中和之后，通过航天器（在表面和/或散装材料（尤其是在低密度）中，尤其是在低密度）中携带的地球微生物（在表面和/或散装材料中，尤其是在低密度下）。3。模型，以理解和预测航天器的生物学和有机污染采购，运输，存活和负担水平，以供向前和向后污染。4。模型或实验测量空间环境条件和航天器设计，可以减少航天器在旅途中的生物污染（例如BioBurden积分）到目标目的地，重点是减少目前在洁净室条件下存活的生物。5。识别并提供有关新方法，设计，技术，技术和程序的概念验证，以支持出站和返回样本任务的行星保护要求。6。实验测量暴露于高温（例如200至500摄氏度）短时间（例如秒至分钟）。7。在相关行星环境或适当的地球类似物中的实验室模拟中表征了生命的限制。
空间能力矩阵：卫星能力特征的开发和应用
由于太空商业化和军事化程度的提高，太空态势理解 (SSU) 超越了太空态势感知 (SSA)，因此必不可少。要真正了解潜在的对手能力，仅仅探测和识别卫星是不够的。威胁评估和态势理解的第一步是表征观测卫星的能力。本研究旨在通过独特的（一组）特征来确定对手卫星的能力。特征包括物理、态势和行为方面。关系信息模型用于将特征映射到能力，将特征映射到观察和信息处理方法。创建了此模型的概念演示器并将其实现到工具中。模型和工具都称为空间能力矩阵 (SCM)。SCM 可以识别卫星能力，也可以找到对确定能力贡献最大的特征。该模型用于确定表征观测卫星能力的最佳测量组合，以及对增强此过程的新型传感器技术和处理的需求。通过实际示例展示了能力矩阵在军事应用和研究用途中的潜力。为了帮助 SCM 从空间态势感知 (SSA) 过渡到空间态势理解 (SSU)，需要进一步开发，主要是添加更多数据并创建用户友好界面，并进行测试。
在线控制教育...
近年来，技术的快速进步、众多创新和世界数字化改变了公司和机构的工作方式。他们还调整和创造了新的方法和流程，以实现更有效、更具创新性的教育。他们试图让学生的学习过程更轻松 ([10]、[7]) 、更高效。教育的进步也为科学、技术和发展做出了贡献。理想的结果是将教育和研究活动结合起来，创造支持行业的创新 [1]。更好的教育最终可以造福每个人。通过数字化主题可以支持更有效的教育。简化设备设计、理解技术规格、促进设备原型设计，甚至降低制造过程成本，这些只是 3D 硬件数字化众多用途中的一小部分 ([19]、[3])。世界各地有许多三维环境，它们试图整合、运行和模拟来自不同领域的知识 [12]。研究表明，58% 的学生同意模拟、演示和虚拟实验室等方法让他们在实验室课堂上更加自在 [14]。如今，我们可以在几乎每个工作领域观察到数字化的趋势 [4]。它使我们能够在真实情况发生之前面对它们，从中吸取教训，从另一个角度看待问题，更快地做出反应，最终节省成本。
马疱疹病毒1型（EHV1）
•确保您的兽医研究所有神经和堕胎事件，其中可能包括实验室测试•最大程度地减少怀孕母马的压力风险（即过度拥挤，不良饲料，饲料等不良），并避免在2个月的时间内避免旅行，然后在泡沫之前长达2个月，然后再与其他居民保持临时•保持较小的居民•保持临时型号•保持临时•在2-3个居民中分离•乘坐途中•在2-3个居民中分离出来•途中的途径•乘坐2-3个群体•在2-3个群体中分离出来•在2-3个小组中均分离出来• visiting mares • Visiting mares should undergo a quarantine period of 3-4 weeks on arrival • Keep gear and floats/trucks clean and disinfected between horses and after each journey • Have isolation facilities on your property • If you employ staff, ensure they know what to do in the event of an abortion (see above) • Discuss EHV-1 vaccine with your vet, it may help reduce the risk of abortion in your case • Keep good records of horse movements, both within your property并在属性上进行。有关更多信息，请联系您的兽医。
增强学习中的地平线概括
我们通过概括的镜头研究目标条件的RL，但不是从传统的随机增强和域随机化的意义上。相反，我们旨在学习针对地平线的概括的目标指导的政策：在训练以实现附近的目标（这很容易学习）之后，这些政策应该成功实现遥远的目标（这是非常具有挑战性的学习）。In the same way that invariance is closely linked with generalization is other areas of machine learning (e.g., normalization layers make a network invariant to scale, and therefore generalize to inputs of varying scales), we show that this notion of horizon generalization is closely linked with invariance to planning: a policy navigating towards a goal will select the same actions as if it were navigating to a waypoint en route to that goal.因此，经过培训的实现附近目标的政策应成功实现任意途中的目标。我们的理论分析证明，在某些假设下，视野概括和计划不变性都是可能的。我们提出了新的实验结果，并从先前的工作中回忆起，以支持我们的理论结果。综上所述，我们的结果为研究在机器学习的其他领域开发的不变性和概括技术的方式可能会适应以实现这种诱人的属性。
通过更换行李架减轻飞机重量...
摘要— 在航空旅行中，乘客面临着将行李放在行李架中的问题，行李架的一个空腔中只能放一个行李袋。航空公司分配的最大尺寸为 21 英寸 * 14 英寸 * 9 英寸，单个行李架尺寸也比行李袋尺寸大一到两英寸。因此，单个乘客只能将行李放入单个行李架空腔中，而乘客将面临将行李放到行李架另一侧的不适。行李架的空间不足以将行李放在行李架内。因此，题为“座椅下存储系统设计知识”的研究工作主要集中在减轻客舱重量和空间管理系统上。现在，航空旅行变得越来越方便，不仅因为廉价，而且因为航空公司现在能够满足所有年龄段和残疾人士的需求。为了减少乘客在飞行途中的坐姿不适。一种自适应系统，可提高乘客的舒适度。本文介绍了通过将行李架替换为座椅下载货系统来减轻飞机重量，并将行李架移到飞机上并将其替换为座椅下。与行李架相比，空间变得更大。本研究包括材料的质量特征。索引词：飞机、行李架、座椅
DTS 预订流程指南 - 国防部
根据联合旅行条例 (JTR) 第 010201-A 条，旅行者是指为国防部出差的任何人。与个人旅行不同，政府任务有特定的规则和限制（JTR，第 010201-A 条、第 010201-B 条和第 010201-C 条）。对于临时值班 (TDY) 和本地旅行（JTR，第 010205 条），国防部旅行者和 AO 必须使用国防旅行系统 (DTS)，该系统经过编程以支持 JTR 旅行合规性，包括预审标志和需要说明理由的原因代码（当超出定义的参数时）。当 DTS 可用时，JTR 第 010205 条规定，“旅行者必须尽可能使用 DTS 来安排所有途中的交通、租车、商业住宿和政府宿舍”。 DTS 和服务旅行管理公司 (TMC) (JTR，第 010201-C 段) 共同确保国防部官方旅行者从 A 点到 B 点的移动。DTS 用户和 TMC 之间的清晰沟通对于及时获得正确预订的预订和出票以满足任务至关重要。本指南介绍了 DTS 预订流程和 TMC，提供了一些最佳实践建议、故障排除和旅行情况的典型解决方案。内容针对旅行者、授权官员 (AO) 和国防旅行管理员 (DTA)，但对于任何想要了解 DTS 和 TMC 的人来说都很有用。
雷暴湍流的远程检测和诊断
本文介绍了如何将雷达、卫星和闪电数据与数值天气模型数据结合使用，以远程检测和诊断雷暴中及周围的大气湍流。使用 NEXRAD 湍流检测算法 (NTDA) 测量云内湍流，该算法使用经过严格质量控制的地面多普勒雷达数据。NTDA 的实时演示包括生成覆盖落基山脉以东美国大陆的 3-D 湍流马赛克、基于网络的显示以及将湍流图实验性地上传到途中的商用飞机。近云湍流是根据雷暴形态、强度、增长率和环境数据推断出来的，这些数据由 (1) 卫星辐射测量、变化率、风和其他派生特征、(2) 雷击测量、(3) 雷达反射率测量和 (4) 天气模型数据提供。这些数据通过机器学习技术相结合，该技术使用商用飞机的现场湍流测量数据库进行训练，以创建预测模型。这项新功能由 FAA 和 NASA 资助开发，旨在增强当前美国和国际湍流决策支持系统，以便为飞行员、调度员和空中交通管制员提供快速更新、高分辨率、全面的大气湍流危害评估。它还将为 NextGen 的综合 4-D 天气信息数据库做出贡献。
NEUR 101：神经科学概论 2019 年秋季讲师
NEUR 101：神经科学概论 2019 年秋季 讲师：Gwendolyn (Wendy) Lewis 博士 讲师电子邮件：glewis13@gmu.edu 课程时间：周一和周三下午 1:30 - 2:40 课程地点：Robinson B360 学分：3 办公室：Krasnow 254 办公时间：星期三上午 10:00 - 下午 12:00 课程概述 神经系统控制着我们的一切思考、行为和感受。但它是如何做到的？当出现问题时会发生什么？在本课程中，我们将通过介绍大脑（神经科学）研究来回答这些问题。我们将介绍神经科学的基本概念，例如神经元、动作电位和突触，并研究它们在日常生活中的作用。我们将探索神经科学已经揭示的有关人类发展、衰老和疾病的知识。本课程旨在为各专业的学生提供神经科学的入门知识。 Mason Core：自然科学，非实验室 这是一门自然科学，非实验室 Mason Core 课程。本课程旨在通过向您介绍神经科学的工具和方法以及新兴神经技术在个人、医疗和社会用途中的应用来增强您对科学探究的理解。自然科学核心学习目标 自然科学学习目标和支持这些目标的课程活动如下所列。
飞机废水用于病原体检测和公共卫生监测的适用性
国际航空旅行现在被广泛认为是导致 SARS-CoV-2 跨国流动和全球传播的主要机制之一。监测从飞机和航空运输枢纽收集的人类废水中的病毒载量和新谱系已被提议作为监测病毒病原体输入频率的有效方法。然而，这种方法的成功在很大程度上取决于航空乘客在旅途中的卫生间和排便习惯。在这项针对英国成年人（n = 2103）的研究中，我们量化了短途和长途航班出发前、飞机上和抵达时排便的可能性。然后使用结果来评估在英国旅行枢纽捕获受感染个体信号的可能性。为了获得具有代表性的人口横截面，调查按地理区域、性别、年龄、育儿状况和社会阶层进行了分层。我们发现，个人在短途航班（飞行时间 < 6 小时）上排便的可能性较低（< 总数的 13%），但在长途航班上排便的可能性较高（< 36%；飞行时间 > 6 小时）。这种行为模式在男性和年轻年龄组中更为常见。排便的最大可能性是在出发前（< 39%）。根据已知的 SARS-CoV-2 粪便排泄率（30 – 60%）以及感染者在短途（71% 的入境航班）和长途航班（29%）上的概率相等，我们估计飞机废水可能捕获约进入英国的 SARS-CoV-2 病例的 8 – 14%。蒙特卡洛模拟预测，在