1863年12月、ブラムレットは議会で演説し、州は北軍に対して兵士の割り当てを満たしたと宣言した。1864年1月4日、南軍の同調者が州内で起きているゲリラ戦全てに責任があると宣言し、ゲリラを支援していることが分かった者には厳格な科料と投獄を課すと規定させた。ブラムレットは北軍側の忠実な支持者として州知事に就任したが、一年も経たない内に、「州をアメリカ連合国の中で血の洗礼を行う」と宣言した。ブラムレットが心変わりした理由には多くのものがあった。スティーブン・バーブリッジ将軍がケンタッキー州で黒人を兵役に登用すると決断した問題を取り上げ、ケンタッキー州が割り当てを満たせなかった場合にのみこの手段を選ぶよう求めた。1864年7月5日に事態が悪化した。リンカーン大統領がケンタッキー州民に対する「人身保護令状」の発行を中止させた。バーブリッジは州民を脅し続け、1864年アメリカ合衆国大統領選挙に干渉し、副知事のリチャード・テイラー・ジェイコブを州から追放した。1865年1月に州議会が再度招集されたとき、ブラムレットは北軍の戦術に対する反対論を叫び続けた。それでもアメリカ合衆国憲法修正第13条の成立は奨励し、奴隷制度は「決定的に消えるべきだ」と主張した。
1863年のケンタッキー州知事選挙で統一民主党はジョシュア・フライ・ベルを候補者に選んだが、ベルは北軍と共にあるケンタッキー州の将来について懐疑的であり、候補者名簿からの削除を望んだ。党の中央委員会はベルの代わりにブラムレットを選定し、ブラムレットは選挙に出馬するために北軍の准将任官を辞退した。この選挙戦中、北軍が元州知事の候補者チャールズ・A・ウィクリフの支持者を脅し、投獄した。その結果、ブラムレットは4対1に近い大差で選挙を制し当選した。ブラムレットは知事である間に、アメリカ合衆国下院議員の就任提案を拒否し、1864年にはアメリカ合衆国副大統領の民主党候補になることも辞退した。
1861年8月7日、ブラムレットは判事を辞任し、北軍の大佐に任官された。南北戦争ではケンタッキー州が中立を守るという合意に違背して、ケンタッキー第3歩兵連隊を立ち上げて指揮した。同年9月19日、連隊はレキシントンに行軍し、そこで9月21日に予定されていた平和会議を中止させ、州選出アメリカ合衆国上院議員ジョン・ブレッキンリッジを逮捕しようとした。この行動が遅れたためにブレッキンリッジが逃亡して逮捕を免れ、その後間もなく南軍に入隊した。1862年7月13日、ブラムレットはテネシー州ディチャードで軍務から身を退いた。ルイビルに戻って、エイブラハム・リンカーン大統領から提案されたケンタッキー州地区検事に就任した。この任にある間に、アメリカ連合国およびその同調者に対する戦時法を活発に強制させた。
トマス・E・ブラムレットは1817年1月3日に、ケンタッキー州カンバーランド郡（現クリントン郡）のエリオットのクロスロードで生まれた。父はアンブローズ・S・ブラムレット大佐、母はサラ（旧姓エリオット）だった。父はケンタッキー州上院議員を2期、同下院議員を数期務めていた。ブラムレットは法律を勉強し、20歳の1837年に法廷弁護士として認められ、ルイビルで法律実務を始めた。その年9月、最初の妻サリー・トラビスと結婚した。この夫妻には2人の子供が生まれ、トマスおよびコリンと名付けた。1841年、ブラムレットはクリントン郡を代表してケンタッキー州下院議員に選ばれ、その政歴が始まった。1848年、ジョン・J・クリッテンデン州知事がブラムレットを州検察官に指名した。1850年に州検察官を辞任し、法律実務に戻り、1852年にはコロンビアに移転した。1853年、ホイッグ党公認でアメリカ合衆国議会下院議員に立候補したが、民主党員のジェイムズ・クリスマンに敗れた。1856年、ケンタッキー州第5司法地区の判事に選出され、その職を5年間立派に務めた。
航空機へ利用ではFADEC(Full Authority Digital Engine Controls)として知られる。FADECは航空機のエンジンとプロペラをコントロールするデジタルコンピュータと付属部品から成り立つ。精緻な制御装置としてはじめはジェット機で用いられ、次第にレシプロ機でも用いられるようになった。パイロットはスロットルレバーを始動、アイドル、巡航出力あるいは最大出力といった任意の位置に操作するだけで、FADECシステムがエンジンとプロペラを自動的に選択されたモードに合わせて調節する。パイロットが気圧や気温をモニターしながら空燃比をコントロールする必要はなく、個別のシリンダーの点火タイミングもFADECが制御する。FADECシステムは、航空機の主電気系統によって駆動される場合があるが、多くの航空機ではエンジンに接続された独立した発電機によって駆動される。いずれの場合も、FADECシステムの故障はエンジン推力の完全な喪失につながることから、バックアップ電源が必要である。また、2系統の全く同じデジタルチャンネルが独立して組み込まれ、それぞれのチャンネルはすべてのエンジンとプロペラの制御機能を提供できる。。
確率的勾配降下法（オンライン学習）では、Q(w) の勾配は、1つの訓練データから計算した勾配で近似する。上記の更新を1つ1つの訓練データで行い、訓練データ集合を一周する。収束するまで訓練データ集合を何周もする。一周するたびに訓練データはランダムにシャッフルする。AdaGrad などの適応学習率のアルゴリズムを使用すると収束が速くなる。擬似コードでは、確率的勾配降下法は下記になる。パラメータ  と学習率  の初期値を選ぶwhile 収束するか所定の反復回数まで反復する do    （訓練データ）をランダムにシャッフルする    for each i = 1, 2, ..., n do        全てではないが複数の訓練データで勾配を計算する方法をミニバッチと言う。この方法は、コンピュータのSIMDを有効活用でき計算を高速化できる。また、複数の訓練データを使うので収束がよりなめらかになる事もある。確率的勾配降下法の収束性は凸最適化と確率近似の理論を使い解析されている。目的関数が凸関数もしくは疑似凸関数であり、学習率が適切な速度で減衰し、さらに、比較的緩い制約条件を付ければ、確率的勾配降下法はほとんど確実に最小解に収束する。目的関数が凸関数でない場合でも、ほとんど確実に局所解に収束する。これは Robbins-Siegmund の定理による。（訓練データ）がランダムにシャッフルされる事により、確率的に局所解にはまりにくくなる効果がある。