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暴力预防和减少策略2025
该策略概述了苏塞克斯IC的方法和愿景，以防止和减少对劳动力的暴力和虐待事件，无论暴力或虐待事件表现出表现的形式，以及事件的来源，无论是服务用户，公众，公众成员还是同事。该策略规定了对暴力和虐待的商定定义，其中还包括骚扰和欺凌，以帮助构建问题并发展共同的理解。为了进一步支持我们对解决此问题的全系统范围的承诺，包括许多特定的时间限制目标，以衡量和证明我们在短期至中期的进步。通过表达基础野心的表达，进一步支持了这些目标，这将有助于培养和嵌入所需的方法来解决这些具有挑战性的问题所需的方法。
操作环境2024-2034
与仅在几年前相比，美国陆军面临着新的危险挑战，因为迅速现代化的起搏威胁和急性的威胁在北约的家门口进行了旷日持久的大规模战斗行动。在二十年的平叛和反恐，这些传统的对手认为我们的部队面临着限制目标和资源并使用即兴的武器和策略的暴力极端主义组织。现在，其中许多威胁已经消退，而我们具有大量国防预算和全球野心的传统对手已经重新确立了自己。他们在执行运营时研究了我们，并在其防御和战略计划中使用了这些课程。要在21世纪的运营环境中取得胜利，美国陆军必须像20世纪知道苏联人一样了解这些敌人。
多功能V型CRISPR效应器及其应用前景
基于共同脑电图（EEG）的非侵入性大脑 - 计算机界面（BCI）仅限于特定的仪器位点和频带。这些BCI诱导认知任务的某些目标脑电图特征，识别它们并确定BCI的性能，并使用机器学习来提取这些脑电图特征，从而使它们非常耗时。此外，存在使用BCI的神经居住的问题，无法接受卧床和立即的康复培训。因此，我们提出了一个探索性BCI，该BCI并未限制目标脑电图特征。This system did not determine the electroencephalographic features in advance, determined the frequency bands and measurement sites appropriate for detecting electroencephalographic features based on their target movements, measured the electroencephalogram, created each rule (template) with only large “High” or small “Low” electroencephalograms for arbitrarily determined thresholds (classification of cognitive tasks in the imaginary state of moving the feet by the size of由每个频段中EEG的功率谱构成的区域），并通过使用基于模糊的推理基于基于推理的模板匹配方法（FTM）来检测与在电机任务期间的规则一致的脑电图来成功检测到运动意图。但是，该BCI获得的脑电图特征尚不清楚，并且尚不清楚它们对实际脑梗塞患者的有用性。因此，这项研究清楚地表明了启发式BCI捕获的脑电图特征，并通过将其应用于脑梗塞患者的应用来确定该系统的有效性和挑战。
主动流控制的基于伴随的机器学习
我们使用深度学习PDE增强方法（DPM）开发神经网络活动流量控制器。使用管理方程的伴随计算优化的端到端敏感性，而无需限制目标函数中可能出现的术语。在具有分析性（制造）控制功能的一维汉堡的示例中，基于DPM的控制功能与样本外溶液的标准监督学习相当有效，并且对不同的分析控制功能更有效。分析了优化时间间隔和中性网络宽度的影响，其结果影响算法设计和超参数选择，平衡控制功效与计算成本。随后，我们为两个流动方案开发了基于伴随的控制器。首先，我们比较了基于伴随的控制器的拖放性能和优化成本和基于深入的强化学习（DRL）的控制器，用于在RE = 100处二维，不可压缩的，不可压缩的，可压缩的，限制性的流动，并通过沿圆柱体边界的合成体力来控制。基于DRL的控制器所需的模型复杂性是基于DPM的控制器所需的4,229倍。在这些测试中，基于DPM的控制器的效率高4.85倍，而训练的计算量则比基于DRL的控制器少63.2倍。第二，我们测试了基于DPM的控制，以在圆柱体上进行可压缩的，无约束的流量，并将控制器推断为样本外雷诺数。我们还根据DPM控制法训练简化，稳定的离线控制器。在线（DPM）和离线（稳定）控制器都以减少99％的阻力稳定涡旋脱落，证明了学习方法的鲁棒性。对于样本外流（RE = {50，200，300，400}），在线和离线控制器都成功地减少了阻力和稳定涡流脱落，这表明基于DPM的方法会导致稳定的模型。一个关键的吸引人特征是基于伴随的优化的灵活性，该功能允许对任意定义的控制定律进行优化，而无需匹配先验已知的功能。