SAP Cybersecurity Notice: These Products 'Do Not Meet' Standards
这是来自美国证券交易委员会的一个小更新的重大网络安全新闻。
MKARNS Nav Notice SWL 20-25 Sailing Instruction Update NM 178 - NM 180
MKARNS - 建议水手们，在另行通知之前，上行和下行拖车均应沿着从 NM 178.0 到 NM 180 的绿线行驶。
摘要：本区域沉积物管理技术说明提供了工作流程和案例研究，记录了将激光雷达产生的体积变化和地貌特征量化的变化集成到沉积物预算分析系统中的过程。沉积物预算可以帮助人们了解一个地区的沉积物来源、项目需求、流程、数据差距、工程行动和生态考虑因素。来自剖面或激光雷达的高程数据、沉积物特征、疏浚和放置信息以及其他沿海数据集用于了解沉积物路径并制定一个区域的沉积物预算。工作流程和工具已更新或修改，以整合沉积物预算工具、体积变化工具和遥感数据，以创建全面的区域沉积物预算。
摘要：本区域沉积物管理技术说明 (RSM-TN) 演示了如何使用地球化学指纹技术来区分卡尔克苏航道 (CSC) 的可能沉积物来源。这些方法适用于从过去沉积物预算研究中确定的可疑源区收集的沉积物样品。管理者和利益相关者可以使用这些技术，就管理沉积物和减轻河道内沉积物沉积的最佳实践做出更明智的决策。
摘要：空间极值科学和模型正则化的最新进展被应用于开发康涅狄格河流域上游雪水当量 (SWE) 区域极值数据。基于区域的 SWE 超标概率估计的开发与冷季概率洪水灾害分析 (PFHA) 相关。本案例研究中介绍的方法适用于与 PFHA 相关的其他水文气象变量。方法论符合极值理论（EVT）对空间极值的分析；因此，外推有坚实的理论基础。趋势面的开发以 EVT 理论和正则化一般线性模型的最新进展为指导。 R（一种用于统计计算和图形的免费软件环境）和 QGIS（一种免费开源地理信息系统）是用于产品开发和交付的主要工具。项目执行期间主要使用以下 R 软件包：evd、Glmnet、maps、raster、rgd
摘要：准确的地形特征对于预测越野车辆的机动性非常重要。土壤强度是影响车辆机动性的重要地形特征。收集土壤强度测量值非常费力，使得现场观测变得稀疏。研究重点是使用遥感技术提供土壤强度估计，该技术可以提供大量的空间和时间估计，但结果往往不准确。过去的尝试是利用地形评估来量化干旱环境的土壤特性；然而，许多军事行动环境位于高纬度地区，其景观主要是冰川沉积物。这项研究对新英格兰劳伦泰德冰原沉积的冰川地貌进行了初步强度测量。对一系列常见的冰川地貌进行了采样，以评估剪切强度、承载能力和体积含水量。冰川冲刷地貌的平均剪切强度最高，冰川三角洲最低。土体含泥量与抗剪强度呈显着负相关，承载力与黏粒含量呈显着正相关，与
PUBLICATION NOTICE: Improved Vehicle Mobility by Using Terrain Surfacing Systems
摘要：即使对于设计具有卓越越野能力的军用车辆来说，有问题的土壤条件也会阻碍其机动性，特别是当许多车辆需要穿越同一条路径时。抗剪强度小的松散沙子或承载能力小的湿淤泥或粘土在交通情况下会迅速变形。美国陆军工程研究与发展中心的研究人员在多种地形条件下进行了现场测试，以测量旨在提高车辆机动性的地形铺装系统的性能。土壤条件包括级配不良的沙子、中等强度的淤泥、软弱的沼泽和两种不同的坡度条件。测试了五种不同的地形表面或垫子系统，其中包括四种商业变体和一种美国政府设计。所有测试均在密西西比州维克斯堡的 ERDC 地面车辆地形铺装测试设施进行。军用测试车辆包括海军陆战队战术车辆替换车、通用桥式运输车和 M1 艾
PUBLICATION NOTICE: Laboratory Characterization of Rapid-Setting Flowable Fill
摘要：Utility Fill One-Step 750® 是一种快速凝固的可流动填充产品，之前已在众多全面演示中得到验证，可作为机场损坏快速恢复的便捷回填解决方案。尽管 Utility Fill One-Step 750® 的现场性能已被广泛记录，但尚未进行完整的实验室表征。该报告分析并记录了在两种水与产品比例下进行的多项实验室测试的结果。所进行的测试基于构成用于快速凝固混凝土产品的三项剥落修复认证计划的一套测试。测试包括强度和凝固时间相关的特性、混凝土的典型参数控制测试以及确定材料的矿物学和化学成分的测试。还测试了长期膨胀和收缩特性。本文提供的数据旨在提供对 Utility Fill On
注：报告修订版 MRG&P 报告号31 已发布。虽然下面的链接仍然有效，但记录所附的 PDF 是新的。更改后，现在是 47 页，而不是 45 页。请根据需要更新您的记录。
PUBLICATION NOTICE: Lake Providence to Old River Geomorphology Assessment
摘要：本报告整合了先前地貌研究的信息以及新的分析，以提供普罗维登斯湖（河里 [RM] 487.2 山口上方 [AHP]）到旧河控制综合体 (RM) 的综合地貌特征317 AHP）从 1800 年代初到现在。这项研究的各个组成部分包括以下内容：历史地貌研究、事件时间表的制定、具体测量记录、阶段和流量持续时间趋势、水面坡度趋势、床质研究、悬浮沉积物数据、河道几何数据以及航道功能改进（截流、堤坝、护岸和疏浚）。这些单独的评估经过整合，形成了对自 1800 年代初以来研究范围如何演变的总体评估。
MKARNS Nav Notice SWL 20-24 Dredging and Sailing Instruction Update NM 23, NM 49.9
MKARNS - NM 23（在 SWL 20-23 中注明）的疏浚工作已完成，航行指令（在 SWL 20-05 中注明）已解除。
摘要：德克萨斯州钱伯斯县和自由县三一河河口附近的沃利斯维尔湖项目中水文模式的变化有可能改变秃柏森林的恢复力。水位上升支持咸水屏障操作，同时维持导航和娱乐通道。然而，水位上升对落羽杉林的潜在影响尤其值得关注，因为这些生态系统提供了独特的生态价值和野生动物栖息地。秃柏在各种洪水、盐度和淹没情况下的维持、演替和恢复能力仍然不明确，给资源管理者带来了挑战。本报告回顾了有关盐度和洪水对秃柏森林影响的现有文献。特别强调水质和水量对落叶松健康和持久性的生态影响。本报告收集的信息旨在补充沃利斯维尔湖项目水控制手册中的材料，以改善落羽杉森林条件的管理并避免负面生态影响。此外，本报告还提供了旨在维护或增强沃利斯维
Louisville District campgrounds to remain closed until further notice
由于 COVID-19 疫情，美国陆军工程兵团路易斯维尔区在肯塔基州的兵团管理的营地将至少关闭至 5 月 31 日，以保障公共安全。虽然营地和日间使用区的重新开放正式日期尚未确定，但从今天起，5 月份的所有营地预订都将被取消。
PUBLICATION NOTICE: A Comparison of GenCade, Pelnard-Considere, and LITPACK
目的：本海岸和水利工程技术说明 (CHETN) 的目的是通过运行一系列简化的测试用例并将结果与另一个数值海岸线演化模型和分析模型进行比较，研究 GenCade 的基本物理和数值代码。解决方案。互补的数字代码是广泛使用的海岸线演化模型 LITPACK。分析模型是 Pelnard-Considere (1956) 导出的原始解。所有三种方法的基本假设是海滩轮廓形状恒定，因此海岸线变化是由长岸运输过程和独立沉积物源或汇（例如海平面变化、沉降）的组合驱动的。 CHETN 对模型背后的理论进行了描述性概述，然后使用一组四个测试案例进行相互比较，这些测试案例涉及理想化沿海结构和海滩营养附近的海岸线变化
PUBLICATION NOTICE: Cross-Shore Transport Feature for GenCade
目的：本海岸和水利工程技术说明 (CHETN) 的目的是在 GenCade 中引入新的跨岸运输功能。跨岸传输特征基于一种新的经验算法，其中包括波速偏度来计算近床沉积物通量。新算法的验证是使用位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程兵团 (USACE) 现场研究设施 (FRF) 收集的海岸线位置数据实现的。该 CHETN 介绍了新的跨岸运输功能背后的理论，并使用 FRF 收集的数据进行验证。比较了具有和不具有跨岸功能的情况，以证明 GenCade 性能的改进。 CHETN 总结了使用此新功能时应考虑的信息。
摘要：野生动物物种的移动和相关的栖息地殖民化往往是不可预测的，可能导致管理无效和/或干扰军事训练。军事土地上野生动物管理的栖息地恢复是对联邦保护和缓解指令的常见但昂贵的回应，但可生存的野生动物种群往往无法在恢复的栖息地上建立起来。同种吸引，利用同一物种的个体彼此靠近定居的倾向，可以成为吸引动物到新创建或恢复的栖息地的一种经济有效的方法。这项工作证明了使用同种吸引力作为鼓励高危鸟类和两栖动物在恢复的栖息地定居的替代工具。同种吸引力的运用相对简单，但其有效性因物种而异。我们在吸引一些鸟类（北方短白鸟；Colinus virginianus）和青蛙（林蛙；Lithobates sylvaticus）
摘要：强大的计算平台与深度学习架构的结合带来了解决许多传统计算机视觉问题的新方法，以便自动解释大型且复杂的地理空间数据。随着数据的广泛获取和无人机系统的使用越来越多，此类任务尤为重要。本文档介绍了一个工作流程，利用 CNN 和 GPU 对 UAS 图像进行自动像素级分割，以加快图像处理速度。在多核 GPU 上探索基于 GPU 的计算和并行化，以减少开发时间，减少对大量模型训练的需求，并促进任务关键信息的利用。比较不同系统（单、虚拟、多 GPU）之间的 VGG-16 模型训练时间，以研究每个平台的功能。 CNN 结果显示，应用于地面实况数据时，准确率为 88%。将 VGG-16 模型与 GPU
