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密歇根州马尼斯蒂县阿卡迪亚镇......
本分区条例基于有时被称为“许可”的分区概念；也就是说，每个分区内的土地只能用于分区条例中明确指定为该区域允许的土地用途和活动。每个分区内允许的土地用途进一步分为“许可用途”或“特殊土地用途”。分区内列为“许可用途”的用途被认为与同一区域内的其他此类用途相协调，因此通常不需要事先获得土地使用批准。“特殊土地用途”被认为需要事先获得土地使用批准，根据分区条例中规定的听证会和批准标准，以确保拟议的土地用途特定位置不会对其他财产或社区的总体健康、安全和福利造成不利影响。本分区条例第 5-17 章列出了每个分区的许可用途和特殊土地用途。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
入侵阿卡西记录：军事情报行动的下一个领域？
1980 年，约翰·B·亚历山大上校在《军事评论》（Alexander，1980）上发表了一篇题为“新的精神战场”的挑衅性文章。该文章写于冷战期间，当时形势高度紧张，文章提到了长期传闻的苏联一项计划，即开发超自然技术的军事和情报应用（见Ostrander & Schroeder，1970），特别指出了美国军事情报领导层对所谓的“灵能缺口”的存在主义恐惧（例如Kaiser，2011，第 90 页）。亚历山大承认该主题及其建议可能具有争议性，因此为他的文章加上了副标题：“传送我上天吧，斯波克。”事实上，后来发表在《原子科学家公报》（Aftergood & Rosenberg，1994）上的一篇论文将亚历山大的工作称为“臭名昭著的”，并且总体上带有轻蔑和嘲笑的意味，但没有对他的思想提出任何实质性的批评。
阿卡迪亚简介_201...
这组幻灯片是对 Arcadia 的简单介绍。该方法目前通过不同的 Thales 文件进行了详尽的介绍，但这些文件尚未公开：参考指南、从业者指南、概念百科全书等。全面公开发布详细的 Arcadia 方法是 3 年 Clarity 联盟的主要目标。但这不会立即实现，因为需要大量工作来删除 Thales 参考资料并找到最佳支持（书籍、标准化技术报告等）。公开发布过程也可能导致对 Arcadia 现有术语的改编。在不改变 Arcadia 当前内容的目标和语义的情况下，一些概念很可能会被重新命名。如有任何关于该方法及其在 Thales 内部使用的问题或想直接与我们交流，请联系 arcadia-contact@thalesgroup.com
链接 - 博杜阿卡利科技大学
安全处置粪便污泥是任何国家改善卫生状况的主要组成部分之一。孟加拉国虽然人口稠密，但粪便污泥处理的解决方案非常有限。考虑到技术、环境、社会和财务方面，在一个名为 Lakshmipur Pourashava 的二级城镇实施了化粪池废水和污泥的处理工艺。这里引入了带有芦苇床系统的粪便污泥干燥床。拖拉机驱动的真空吸尘器用于污泥收集和污泥运输设施。经过污泥处置后，处理过的废水符合 DoE, 1997 中提到的废水质量标准。干燥床的设计使得废水和化粪池污泥可以连续 5-7 年在干燥床中处理，化粪池排空间隔为每周 2-3 天。为了加速污泥脱水，种植了当地可用的芦苇。芦苇解决了植物可能产生的恶臭和美观问题。干燥床对 Pourashava 来说很有利可图，并为当地人民所接受。