XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高度偏差
高度偏差：容错系统的故障
7.缺乏听觉接近高度警报 ...................................................................... 13 8.高性能低空改平 ...................................................................................... 14 9.含糊的速记和未设置的高度计 ...................................................................... 15 10.对自动飞行系统的错误信任 ............................................................................. 16 实地研究结果 ............................................................................................................. 17 建立系统描述 ............................................................................................................. 17 任务分析术语 ............................................................................................................. 18 表示系统 ............................................................................................................. 18 行动理论 ............................................................................................................. 19 高度变化任务要素的时间顺序 ............................................................................. 20 听取并记录许可 ............................................................................................................. 21
有条件许可对高度偏差的影响
随着依赖管制员飞行员数据链通信 (CPDLC) 的新交通管理功能的实施，飞行员和空中交通管制员之间的通信复杂性将会增加。在这里，我们研究了条件许可（定义为包含操作开始或完成时间条件的消息）与高度偏差之间的关系。此分析的目的是确定观察到的飞行员错误的因果因素和促成因素，并推荐错误缓解策略。为了了解条件许可和高度偏差之间的关系，我们分析了 1) 提交给航空安全报告系统 (ASRS) 的报告、2) 2014 年至 2017 年美国 (US) 海洋空域的 CPDLC 通信，以及 3) 北大西洋空域最近发生的大高度偏差和纽约海洋控制区报告的高度偏差。结果进一步加深了我们对导致飞行员在复杂许可下出错的人为因素问题的理解，并可用于促进程序和培训的开发，以确保 NextGen 功能中有效和高效的人机系统集成。
朝量子大规模密码猜测现实世界发行版
摘要。基于密码的身份验证是最终用户安全性的中心工具。作为此的一部分，密码哈希用于确保静止密码的安全性。如果量子计算机以足够的大小可用，则能够显着加快哈希函数的预计数的计算。使用Grover的算法，最多可以实现平方根的速度，因此可以预期，量子通行证猜测也可以接收正方形的加速。但是，密码输入不是均匀分布的，而是高度偏差。此外，典型的密码攻击不仅会损害随机用户的密码，而且要解决数百万用户数据库中所有用户密码的很大一部分。在这项工作中，我们第一次研究那些量子大规模密码猜测。与经典攻击相比，当攻击所有密码的恒定分数时，我们仍然会在量子设置中获得平方根的加速，甚至考虑了强烈偏见的密码分配，因为它们出现在现实世界密码漏洞中。我们使用LinkedIn泄漏验证了理论预测的准确性，并为量子计算机时代的密码哈希和密码安全提供了特定建议。
航空公司 (FAR 121) 机组人员疲劳报告
关于使用 ASRS 数据的注意事项 使用 ASRS 数据时需注意某些事项。所有 ASRS 报告均为自愿提交，因此不能视为对类似事件全部群体的测量随机样本。例如，我们每年会收到几千份高度偏差报告。这个数字可能占到所有高度偏差的一半以上，也可能只是总发生次数的一小部分。此外，并非所有飞行员、管制员、机械师、乘务员、调度员或航空系统的其他参与者都同样了解 ASRS 或可能同样愿意报告。因此，数据可能反映出报告偏差。这些偏差并不完全为人所知或无法测量，可能会影响 ASRS 信息。诸如近距离空中相撞 (NMAC) 之类的安全问题可能似乎在区域“A”比区域“B”更集中，这仅仅是因为在区域“A”中运行的飞行员更了解 ASRS 计划，并且更倾向于在发生 NMAC 时报告。任何类型的主观、自愿报告都会有这些与定量统计分析相关的限制。从 ASRS 数据中可以了解到的一件事是，收到的有关特定事件类型的报告数量代表了正在发生的此类事件的真实数量的下限。例如，如果 ASRS 在 2010 年收到 881 份轨道偏差报告（这个数字纯粹是假设的），那么可以肯定的是，至少有 881 份
使用优化增强算法实现脑卒中早期检测的可解释和可解读模型
摘要：背景/目标：中风是全球突出的健康问题，造成大量死亡和衰弱。当脑血流受损时，就会发生中风，导致不可逆的脑细胞损伤或死亡。利用机器学习的力量，本文提出了一种基于一系列综合因素预测中风患者生存率的系统方法。这些因素包括人口统计属性、病史、生活方式因素和生理指标。方法：提出了一种有效的随机抽样方法来处理高度偏差的中风数据。使用优化的增强机器学习算法进行中风预测，并利用 LIME 和 SHAP 的可解释 AI 提供支持。这使模型能够辨别复杂的数据模式并建立所选特征与患者生存之间的相关性。结果：研究了三种增强算法在中风预测中的性能，包括梯度增强 (GB)、AdaBoost (ADB) 和 XGBoost (XGB)，其中 XGB 总体上取得了最佳结果，训练准确率为 96.97%，测试准确率为 92.13%。结论：通过这种方法，该研究旨在发现可行的见解，以指导医疗从业者为中风患者制定个性化的治疗策略。
在...
摘要 - 从农业到公共安全的各种应用程序的普遍采用，需要了解它们所创造的空气动力学干扰。本文介绍了一个计算轻量级模型，用于估算悬停在四四个下方的诱导流量的时间平均幅度。与依赖昂贵的计算流体动力学（CFD）模拟或无人机特异性耗时的经验测量的相关方法不同，我们的方法从湍流中利用经典理论。通过分析大型运动捕获系统中不同大小的无人机的16个小时的流量数据，我们首次表明，在车辆下方的2.5无人驾驶飞机示威后，所有无人机螺旋桨的合并流都被所有无人机螺旋桨的合并被用湍流的射流良好。使用新颖的归一化和缩放，我们在实验上识别模型参数，这些参数描述了一个统一的平均速度字段，低于不同大小的四肢。模型仅需要无人机的质量，螺旋桨尺寸和无人机尺寸进行计算，可以准确地描述了远距离在非常大的体积的远距离上，这是不切实际的，以模拟使用CFD。我们的模型提供了一种实用的工具，可确保在人类附近更安全操作，从而在多代理方案中优化传感器放置和无人机控制。我们通过设计一个控制器来证明后者，该控制器可以补偿另一台无人机的向下冲洗，从而导致高度下方的高度偏差四倍。视频：https：//youtu.be/-erfmxwtzps
ASRS 数据库报告集 - COVID-19 相关事件
关于使用 ASRS 数据的注意事项 ASRS 数据的使用需要注意某些事项。所有 ASRS 报告都是自愿提交的，因此不能被视为对类似事件全部群体的测量随机样本。例如，我们每年收到几千份高度偏差报告。这个数字可能占所有发生的高度偏差的一半以上，也可能只是总发生次数的一小部分。此外，并非所有飞行员、管制员、机械师、乘务员、调度员或航空系统的其他参与者都同样了解 ASRS 或可能同样愿意报告。因此，数据可以反映报告偏差。这些偏差并不完全为人所知或无法衡量，可能会影响 ASRS 信息。诸如近距离空中相撞 (NMAC) 之类的安全问题可能似乎在区域“A”比区域“B”更集中，这仅仅是因为在区域“A”中运行的飞行员更了解 ASRS 计划，并且更倾向于在发生 NMAC 时报告。任何类型的主观、自愿报告都会有与定量统计分析相关的局限性。从 ASRS 数据中可以得知，收到的有关特定事件类型的报告数量代表了正在发生的此类事件的真实数量的下限。例如，如果 ASRS 在 2010 年收到 881 份轨道偏差报告（该数字纯属假设），那么可以肯定地知道，2010 年至少发生了 881 起此类事件。考虑到这些统计局限性，我们认为 ASRS 数据的真正力量在于报告叙述中包含的定性信息。飞行员、管制员和其他报告人员会详细地告诉我们航空安全事件和情况——解释发生了什么，更重要的是，解释为什么会发生。有效地使用报告叙述需要额外的研究，但从中获得的知识非常值得付出额外的努力。