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中国可以追踪 GSSAP - 空军大学
与中国对 GSSAP 生命模式的其他评估相比，中国追踪 GSSAP 的能力在两个方面正在显著提高。首先，尽管西方数据有限，但中国人民解放军 (PLA) 仍能够追踪 GSSAP-3。这可能表明解放军在将其自己的 SDA 数据与西方 SDA 数据融合方面取得了进展。其次，中国航天从业者越来越有信心公开涉及 GSSAP 和中国卫星的 100 公里 (km) 范围内的方法，可能是因为他们可以借鉴解放军公开发表的研究成果。中国学者对近距离接近的评估具有前瞻性的另一个可能原因是，今年早些时候，中国实施了其空间物体轨道数据的国家标准，旨在促进更深入的国际参与。中国专家凭借自己的分析并有权公开分析，似乎正准备填补美国和国际公开论坛上关于 GSSAP 行动的国际话语空白。
北弗吉尼亚州经济追踪报告
截至 2024 年 7 月，目前的劳动力为 1,486,792 人。2023 年 7 月至 2024 年 7 月的年度变化减少了 5,185 人（-0.3%）。劳动力在 2023 年 7 月达到顶峰。然后呈下降趋势，直到 2023 年 12 月，退休是下降的一个关键因素。自 2023 年 12 月以来，劳动力呈上升趋势，但尚未反弹至 2023 年 7 月的水平，尽管该地区非常接近达到这一水平。然而，从 2024 年 6 月开始的月度变化是下降了 4,439 人。从 6 月到 7 月的下降并不常见，也不是季节性现象，这表明区域经济放缓，并反映了其他全国经济放缓的国家指标。此外，就像疫情期间经济放缓的情况一样，出现了一波大规模的退休潮，而且考虑到经济放缓期间劳动力的下降，现在很可能已经发生了。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
ASPI 二十年关键技术追踪
澳大利亚战略政策研究所成立于 2001 年，是一家独立的无党派智库。其核心目标是为澳大利亚政府提供有关澳大利亚国防、安全和战略政策选择的新想法。ASPI 负责向公众通报一系列战略问题，为政府提供新思路，并在国际上利用战略思维。ASPI 的资金来源在我们的年度报告、www.aspi.org.au 在线版和各个出版物的致谢部分中列出。ASPI 在研究内容和所有编辑判断方面保持独立。它是一家注册的公司，由成员众多的理事会管理。ASPI 的核心价值观是合作、原创和创新、质量和卓越以及独立性。
2024 年版《追踪太阳》
报告中的趋势来自州政府机构、公用事业公司和其他管理光伏激励计划、可再生能源信用登记系统、互连流程和净计量计划的组织提供的项目级数据。共有来自 31 个州的 72 个实体为本版报告提供了数据。完整的数据样本包括大约 370 万个独立光伏系统，占到 2023 年美国安装的所有分布式光伏系统的 78%，占 2023 年安装系统的 71%（见图 7）。安装价格的分析主要基于完整数据样本的一个子集，包括主机拥有的独立光伏系统，到 2023 年安装的系统总数约为 170 万个。加利福尼亚州和其他几个大型州市场占样本的很大份额，就像整个美国市场一样，而较小的州市场在样本中的代表性往往不足。
圣经阅读计划 1.5 年追踪
2024 年 8 月 13 日 — 圣经阅读计划 || 1.5 年轨迹。TEFJ 和 MACWI 轨迹。第 1 周。第 2 周。第 3 周。第 4 周。第 5 周。第 6 周。第 7 周。OM。创世纪 1-6。O M。创世纪 31-36。OM。
便携式增强现实用户界面中结合 BCI 和眼动追踪的共享机器人控制系统的用户评估
摘要：本研究通过将脑机接口 (BCI) 技术和眼动追踪集成到移动增强现实用户界面的共享控制系统中，评估了一种辅助机器人的创新控制方法。该系统旨在增强身体残疾人士的自主性，特别是那些因中风等情况而运动功能受损的人，利用 BCI 从脑电图信号和眼动追踪中解读用户意图以识别焦点对象，从而改进控制命令。这种集成旨在创建一种更直观、响应更快的辅助机器人控制策略。对现实世界的可用性进行了评估，显示出提高严重运动障碍患者自主性的巨大潜力。将控制系统与基于眼动追踪的替代方案进行了比较，以确定需要改进的领域。尽管 BCI 在最后阶段取得了可接受的成功率 0.83，但眼动追踪更为有效，成功率完美，完成时间始终更短（p < 0.001）。用户体验响应在 26 个问题中的 11 个问题中支持眼动追踪，其余问题没有显着差异，使用 BCI 的主观疲劳更高（p = 0.04）。虽然 BCI 性能落后于眼动追踪，但用户评估支持我们控制策略的有效性，表明它可以在现实条件下部署，并为进一步发展指明了道路。
DOE 追踪：拜登政府宣布的投资
IRA Tracker 是哥伦比亚法学院萨宾气候变化法中心与环境保护基金合作推出的。该追踪器重点介绍了 12 个政府机构为实施 IRA 气候变化相关条款而采取的 347 项行动。这些条款的概述可在随附的 IRA 数据库中找到，该数据库按联邦机构组织。由于具有高度可过滤性，用户可以根据 IRA 部分、机构、合格实体或行动类型（即公告与最终规则）查看机构行动。有关更多信息，机构行动附有“参与机会和其他资源”链接。此工具对于希望了解资格要求和参与这些机构计划的方式的公司和组织非常有用。
圣经阅读计划 4 年追踪
2024 年 8 月 13 日 — 圣经阅读计划 || 4 年计划。第 5 周。第 1 周。第 2 周。第 3 周。第 4 周。第 6 周。第 7 周。O M。创世纪 1-3。OM。创世纪 12-13。OM。创世纪 22-23。OM。创世纪...
使用脑电图和眼动追踪功能对虚拟现实中的外部和内部注意力进行多模式检测
未来的虚拟现实环境将感知用户的环境，实现广泛的智能交互，从而通过注意力感知虚拟现实系统实现多样化的应用并提高可用性。然而，基于脑电图数据的注意力感知虚拟现实系统训练周期长，阻碍了其普遍性和广泛应用。同时，在哪些生理特征（脑电图和眼动追踪）对解码虚拟现实范式中的注意力方向最有效的研究中仍然存在空白。我们通过评估使用脑电图和眼动追踪数据的几种分类模型来解决这一问题。我们在 N-Back 任务中需要内部注意力或在视觉监控中需要外部注意力分配的任务期间同时记录了训练数据。我们使用线性和深度学习模型比较了几种单峰和多峰特征集以及不同窗口大小下的分类性能。结果表明，多峰特征可以提高经典和现代分类模型的预测能力。我们讨论了评估生理特征重要性并实现自动、稳健和个性化特征选择的方法。