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一项新的数据科学研究计划：评估、计量、标准和社区推广
摘要 本文探讨了数据科学的基础问题，包括当前的挑战、基本研究问题和预期进展，作为美国国家标准与技术研究所 (NIST) 于 2015 年秋季推出的新数据科学研究计划 (DSRP) 和相关数据科学评估 (DSE) 系列的基础。DSRP 旨在促进和加速数据科学领域的研究进展，由四个部分组成：评估和计量、标准、计算基础设施和社区拓展。评估和测量组件的一个关键部分是 DSE。DSE 系列旨在解决后勤和评估设计挑战，同时提供严格的测量方法并强调通用性而不是特定领域和应用的方法。为此，每年的 DSE 将由多个研究轨道组成，并将
^nCQOAlOT - DTIC
此领域适用于所有与航空电子操作和资源经济性相关的要求，包括但不限于流程、测量、产品、互换性、兼容性、通用性、互操作性和服务/联盟操作。它涵盖安装在飞机上或附在飞机上的电子、光电和机电系统和子系统（硬件和软件）的所有资源。它包括与机组人员和其他飞机系统交互的系统，涉及以下领域：通信 (c) 控制和显示 (ID)、导航 (N)、侦察 (RE)、系统集成 (SI) 和目标捕获/打击 (TA/S)，以及武器投放、识别、仪器仪表、电子战、飞行控制、发动机控制、配电、支持设备、传感器、换能器、天线、处理元件、系统接口、网络、总线和相关软件等技术和功能领域。
qtr_01 - 波音
波音公司认为，787 梦想飞机的新数字技术需要数字化培训解决方案来最大限度地提高培训效果和客户价值，因此开发了全数字化、基于互联网的飞行和维护培训教学系统，以及实时连接到虚拟飞机和飞机系统的培训工具。个人台式计算机、交互式计算机培训、三维图像和桌面模拟的使用使培训效率大大提高。现代飞行训练设备和模拟器与这些工具、数字化交付和基于机队通用性的货币相结合，提供比以前波音培训计划短得多的课程。这些新的培训计划可在子公司 Alteon 的全球 787 培训地点网络中找到。
研究文章一种针对不同频率脑电图数据的基于深度学习的分类方法
近年来，脑电图研究（EEG）的研究集中在EEG信号的特征提取上。方便而简单的EEG采集设备的开发产生了各种EEG信号源和脑电图数据的多样性。因此，EEG分类方法的适应性已变得重要。这项研究提出了一个深层网络模型，用于自主学习和脑电图信号的分类，该模型可以自适应地将EEG信号分类为不同的采样频率和长度。当用不同的采样频率分析脑电图数据时，人工设计特征提取方法无法获得稳定的分类结果。然而，所提出的深度网络模型显示出更高的通用性和分类精度，尤其是对于长度短的脑电图信号，这是由两个数据集验证的。
空客 A350 系列事实与数据 2025 年 1 月
● 灵活、高价值的 A350 系列由两款互补的飞机组成，即 A350-900 和 A350-1000，具有高度的通用性（95% 的通用部件号）和相同的型号等级。 ● A350-900 是一个单一且最佳的平台，从短程到超长程运营，都具有无与伦比的运营灵活性和效率。 ● A350-900 超长程 (ULR) 是 A350 系列的最新型号。A350-900ULR 可不间断飞行 9,700 海里（18,000 公里），是当今服役的任何商用客机中航程最长的。 ● A350F 为高达 111 吨有效载荷的大型货机市场带来了最新一代的效率和选择。它是唯一能够满足最新 ICAO 要求的货机（特定的 A350F 事实与数据）。
空客 A350 系列事实与数据 2024 年 1 月 清洁
● 灵活、高价值的系列飞机由两架互补的飞机 A350-900 和 A350-1000 组成，具有高度的通用性（95% 的通用部件号）和相同的型号等级。 ● A350-900 是一个单一且最佳的平台，从短程到超长程运营，它都具有无与伦比的运营灵活性和效率。 ● A350-900 超长程 (ULR) 是 A350 系列的最新型号。A350-900ULR 能够不间断飞行 9,700 海里（18,000 公里），是当今服役的任何商用客机中航程最长的。 ● A350F 为载重量高达 111 吨的大型货机市场带来了最新一代的效率和选择。它是唯一能够满足最新 ICAO 要求的货机（具体 A350F 事实与数据）。
设计与共享系统交互时的意识
我们日常生活中使用的大多数系统都是共享的——因为多个人可以互动，或者一个人的互动会影响其他人。然而，日常物联网系统通常是为个人使用而设计的。先前对协作技术（计算机支持的协同工作）的研究表明，为了协调系统共享，人们需要了解社交背景，界面可以通过使突出的信息可见来支持社交背景。虽然有关于如何为意识而设计的文献，但这可能是零散的，难以与其他应用领域联系起来。为了让更广泛的交互设计师了解意识，我们的目标是使可用的设计知识更具通用性和可操作性。为了这个目标，我们构建了共享系统中的意识设计框架，该框架对意识的设计考虑因素进行了结构化和全面的概述。该框架可以在设计与共享系统的交互时激发反思并为决策提供信息。
![arXiv:2311.03764v4 [cs.LG] 2024 年 3 月 2 日](/simg/6\65d1deaefd3b0ae77e262828e98179c63a5a5134.png)
arXiv:2311.03764v4 [cs.LG] 2024 年 3 月 2 日
为了处理脑机接口 (BCI) 任务中脑电图 (EEG) 数据的稀缺性和异质性，并利用大型公开数据集的强大功能，我们提出了 Neuro-GPT，这是一个由 EEG 编码器和 GPT 模型组成的基础模型。基础模型使用自监督任务在大型数据集上进行预训练，该任务学习如何重建被掩盖的 EEG 片段。然后，我们在运动想象分类任务上对模型进行微调，以验证其在低数据量（9 个受试者）下的性能。我们的实验表明，与从头开始训练的模型相比，应用基础模型可以显著提高分类性能，这为基础模型的通用性及其应对 EEG 数据稀缺性和异质性挑战的能力提供了证据。该代码可在 https://github.com/wenhui0206/NeuroGPT 上公开获取。
低拦截概率高度计 (LPIA) - BAE 系统
LPIA 100% 向后兼容现有的 APN-194、APN-224、APN-232、APN-209 和 APN-171 安装，通过使用简单、可互换的前面板、安装板和模拟 I/O 卡以及重复使用现有天线，消除了 A 套件成本。高可靠性和广泛的 BIT 覆盖范围支持经济高效的“O 到 D”维护概念，将更换和管道备件要求降至最低。设计的通用性在多种配置中重复使用了七个子组件中的五个（数字信号处理器卡、RF 模块、数字 I/O 卡、电源卡和机箱），使用户可以共享更广泛生产基地实现的成本节约。波形和信号处理由软件控制，允许根据各种平台的独特挑战轻松定制性能。该软件可现场重新编程，从而降低新安装和软件维护成本。
SQUID 计量应用综述
本文回顾了 SQUID 在最后一个领域的应用，从 SQUID 的自然偏爱领域——电压测量开始，结合了约瑟夫森效应的普适性测试和流量子的确定。然后进行电阻和电流测量，其中还包括量子霍尔效应的通用性测试和单电子器件的首次计量测量，以及涉及高电流 (100 A) 或粒子束加载的测量。所有这些电阻和电流测量都是基于使用一种出色的仪器，即低温电流比较器，它构成了本文的核心。所有的设计元素都在那里给出。还涵盖了 SQUID 在测温、X 和 Γ 光谱以及微波测量领域的应用。最后，本文阐述了 SQUID 新用途的前景，这些新用途完全适合即将到来的计量变革的背景。