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航空调查报告 A15H0002
2015 年 3 月 29 日，一架加拿大航空空客 A320-211（注册号 C-FTJP，序列号 233）客机（加拿大航空 624 航班）执行从安大略省多伦多/皮尔逊国际机场飞往新斯科舍省哈利法克斯/斯坦菲尔德国际机场的定期航班，机上载有 133 名乘客和 5 名机组人员。大约在大西洋夏令时间 0030 时，飞机在非精密进近 05 号跑道时切断了电线，然后在距跑道入口约 740 英尺处撞上积雪覆盖的地面。飞机继续在空中飞行，穿过定位器天线阵列，然后又两次撞地，然后沿着跑道滑行。它停在跑道左侧，距跑道入口约 1900 英尺。飞机被疏散；25 人受伤并被送往当地医院。飞机被毁。撞击后没有起火。紧急定位发射器未启动。事故发生在黑暗中。
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2017 年大西洋飓风季活跃之后，当地能源行业的高风险和脆弱性显而易见。飓风伊尔玛（五级飓风）掀翻屋顶，导致整个社区大面积洪水泛滥，电线杆被毁，造成大规模停电。除了已经遭受的破坏之外，几天后，特克斯和凯科斯群岛又遭受了第二场大飓风——飓风玛丽亚（三级）的袭击，风速高达 125 英里每小时 (mph)。为了解决对当地能源公用事业系统造成的破坏，当地公用事业公司 FortisTCI 被迫从其位于加拿大、美国和整个加勒比地区的国际母公司进口急需的容量。伊尔玛过后，该团队花了 60 天的时间才恢复该国的电力；然而，由于房屋受损以及无法安全接电，许多居民仍然没有电。目前，电力主要通过柴油发电（84MW）；然而，全国（公共和私营部门）已经达成共识，以最环保的方式扩大可再生能源。
俄乌战争中的计算机黑客
一个关键的研究领域是如何确保分散的战场安全。在基辅战役中，一支众筹的乌克兰特种部队骑着四轮摩托，使用无人机成功骚扰了入侵者。72 一名 15 岁的乌克兰男孩用无人机精确定位了一支俄罗斯车队，拍摄到的画面导致 20 多辆俄罗斯军车被毁。73 “Dnipro 1”无人机情报部队可以在其飞行器上放置高达 800 克的炸药。74 6 月 22 日，一架无人机撞上俄罗斯罗斯托夫的新沙赫金斯克炼油厂，造成大爆炸，工厂停工。75 7月31日，一架疑似自制的无人机携带爆炸装置在克里米亚半岛俄罗斯黑海舰队总部爆炸，造成6人受伤，并导致俄罗斯海军节假期取消。76 7月12日，白宫表示，伊朗正准备向俄罗斯提供可能具有作战能力的无人机。77 甚至在战争爆发时
俄乌战争中的计算机黑客
一个关键的研究领域是如何确保分散战场的安全。在基辅战役中，一支由众筹资金组建的乌克兰特种部队骑着四轮摩托，使用无人机成功骚扰了入侵者。72 一名 15 岁的乌克兰男孩用无人机精确定位了一支俄罗斯车队，拍摄到的画面导致 20 多辆俄罗斯军车被毁。73 “Dnipro 1”无人机情报部队可以在其飞行器上放置重达 800 克的炸药。74 6 月 22 日，一架无人机撞向俄罗斯罗斯托夫的新沙赫京斯克炼油厂，造成大爆炸，工厂停工。75 7 月 31 日，一架疑似自制的无人机携带爆炸装置在克里米亚半岛俄罗斯黑海舰队总部引爆，造成六人受伤，并导致俄罗斯海军节假期取消。 76 7 月 12 日，白宫称伊朗正准备向俄罗斯提供可能具备作战能力的无人机。77 甚至在战争
2024 年 6 月亚洲哨兵项目办公室新闻
5 月 26 日，飓风雷马尔袭击了印度。ReliefWeb 报道称，飓风造成 6 人死亡，并对沿海地区的基础设施和财产造成严重破坏。1,700 多根电线杆受损，许多树木被连根拔起。约 2,500 栋房屋被毁，27,000 栋房屋部分受损。超过 147,500 人住在这些房屋中，其中约 33% 的儿童处于最脆弱和最未得到救助的社区。据政府报告，仅在南 24 帕尔加纳区，就有 5024 公顷农田和 85 公顷渔民使用的海域受到不利影响。https://reliefweb.int/report/india/unicef-india-west-bengal-situation-report-no-3-cyclone-remal- 31-may-2024 印度空间研究组织 (ISRO) 于 5 月 29 日向 Sentinel Asia 提出紧急观测请求 (EOR)。在数据提供商节点 (DPN) 中，JAXA、TASA 和 MBRSC 提供了数据。在数据分析节点 (DAN) 中，JAXA、AIT 和 MBRSC 提供了其增值产品 (VAP)。有关 Sentinel Asia 最新响应的信息可在以下链接中找到。https://sentinel-asia.org/EO/2024/article20240527IN.html
关键基础设施政策杂志
2022 年 2 月，俄罗斯联邦入侵了拥有互联电网的国家乌克兰。1 虽然大多数分析师都关注俄罗斯袭击的军事层面，但对能源基础设施的影响既前所未有，也至关重要。俄罗斯有动机保持乌克兰电网的可靠运行。双方在攻击能源基础设施方面都表现出克制。俄罗斯的一个明显目标是保持难以替代的基础设施完好无损，尤其是水力发电厂和核电站。乌克兰的天然气管道系统依靠电网电力进行集中控制。俄罗斯通过乌克兰的管道向欧洲输送天然气，从而获利。所有国家都力求避免破坏本国社会的基础设施事故和人员迁移。尽管如此，通过出口禁令、海上封锁和物理攻击，俄罗斯已经破坏了乌克兰发电厂的燃料供应。在发电厂被迫停电、输电系统中断和蓄意攻击后，互联电网很容易发生连锁崩溃。随着冬季的临近，乌克兰电网的燃料供应将受到限制，电网崩溃的可能性增加。如果乌克兰电网长时间无法运行，可能会导致饥荒、疾病和冬季低温症导致大面积死亡。核反应堆熔毁和
圣约翰新闻。- 克林顿县
2017 年 5 月 23 日，Crystal Ijxke 的热门度假胜地发生火灾，在火势得到控制之前，9 栋房屋被完全烧毁。几乎所有这些避暑别墅都至少配备了部分家具，但由于 Crystal 小镇和周边地区居民的英勇和英勇行动，大量家具得以挽救。必须采取一些措施来保护房屋免遭破坏，许多树木腐烂的树梢着火，加剧了熊熊大火。甚至危及那些正在努力扑灭大火的人的生命。最终的受害者是本市的 H. A. Hage 夫人和 8ara Pouch 小姐，她们在湖边悬崖顶部拥有一栋漂亮的小房子。房屋被毁的其他业主是 Maple Kapids 的 Bullis 和 Hewitt 和 K R. arr；Isaac Altenberg。tieorge ilichardsnn。J. N McCall。伊萨卡的 William Herron 和 A. E. PInney和圣路易斯的奥托梅 (Otto May) 几栋房屋将在即将到来的夏天重建，但 Sage 夫人和 Pouch 小姐不太可能在一段时间内建造。
2023 年普遍管辖权年度审查 - 救济
国际罪行，也采取法律行动应对乌克兰发生的暴行。随着大量乌克兰寻求庇护者的涌入，波兰、罗马尼亚、斯洛伐克和拉脱维亚等国的检察官开始收集证词，以保存未来案件的关键证据。动员如此多的行动者确实存在重复、过度记录和受害者再次受到创伤的风险，特别是考虑到他们的专业水平各不相同。因此，通过欧洲司法组织与七个欧洲国家和国际刑事法院成立了一个联合调查小组，以协调和加强他们的努力。从武装冲突一开始就建立坚实的证据基础无疑是令人鼓舞的，因为有效行使普遍管辖权的主要挑战之一是时间的流逝，因为关键证人变得难以找到、忘记事件或去世，文件和其他证据丢失或被毁。然而，为了伸张正义，这些重要的司法努力应该导致逮捕和公平审判。在武装冲突爆发的头十个月里，没有国际犯罪嫌疑人在俄罗斯和乌克兰境外被捕。然而，俄罗斯罪犯最终可能会前往或定居在其他地方，就像乌克兰罪犯一样。持续收集和保存证据将有助于他们起诉
技术文本分析的结构建模和...
现代乌克兰语科学技术术语发展的一个特点是对其真实性的兴趣日益浓厚，因为从历史上看，该术语已不再为用户所用 [1-4]。该术语已从官方词典和教科书中被撤回，被禁的词典被放到图书馆的专门仓库中，只有获得特别许可才能发行 [12-16]。到目前为止，1920-1930 年的词典只有单行本，或者根本没有出版——它们已丢失或被毁。甚至许多术语词典的存在，现在也只有一小部分专家知道 [2, 5-11, 17-20]。据估计，每种语言中出现的新词中约有 90% 是术语。现代乌克兰语术语也在积极更新，主要是从英语借用的词汇或从俄语中追溯的词汇。尽管乌克兰语部分吸收了其他民族的词汇，但大量借用词汇仍然对国家术语系统的清晰度构成威胁，并经常对教育过程的速度产生负面影响。令人欣慰的是，乌克兰语术语中的一些新借用词已经出现了对应关系，例如：трастове товариство – довірче товариство ， апроксимація – наближення ， детектор – виявляч 等。如果这种趋势继续下去，大多数“时髦”借用词将进入被动储备状态 - 仍然意味着
基于人工智能的民用城市空中交通探索性网络物理安全分析框架
摘要：城市空中交通 (UAM) 已成为服务于智能公民的潜在文明候选者，例如通过送货、监视和空中出租车。然而，由于商用 UAM 使用公开可用的通信基础设施，这增加了干扰和欺骗攻击以窃取或撞毁 UAM 中的飞行器的风险，因此安全问题日益严重。为了保护商用 UAM 免受网络攻击和盗窃，本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的探索性网络物理安全分析框架。所提出的框架设计了基于监督学习的 AI 方案，例如决策树、随机森林、逻辑回归、K 最近邻 (KNN) 和长短期记忆 (LSTM)，用于预测和检测网络干扰和欺骗攻击。然后，开发的框架基于控制消息之间的皮尔逊相关系数分析条件依赖关系，以根据 AI 算法的结果查找潜在攻击的原因。本研究将 UAM 姿态控制场景作为确定干扰和欺骗攻击的用例，以使用最先进的无人机攻击数据集验证所提出的框架。实验结果表明，所提出的框架的有效性，使用决策树、随机森林和 KNN 进行干扰和欺骗检测的准确率约为 99.9%，同时有效地找到攻击的根本原因。