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更新低背景通量应用程序的LMAPD
•PACE是NASA的P Lankton，这是一位陶醉，C Loud，Ocean E Cosystem Mission，目前处于任务开发的设计阶段。它推出了2024年2月8日，扩展了NASA的20年以上全球海洋生物学，气溶胶（悬挂在大气中的微小颗粒）和云的卫星观测记录。
DoDD 8422.01E，国防部公共安全通信能力，2022 年 6 月 8 日
2.1. 国防部首席信息官。...................................................................................................................... 6 2.2. 国防信息系统局（DISA）局长。...................................................................................... 6 2.3. 国防部负责采购和保障的副部长（USD(A&S)）....................................................... 6 2.4. 国防部负责情报和安全的副部长。......................................................................................... 7 2.5. 国防部副部长（主计长）/首席财务官 (USD(C)/CFO)............................................................................................. 7 2.6. 国防部负责人事和战备的副部长......................................................................................................... 7 2.7. 负责 PS、PSAP 或 ECC 的国防机构和国防部实地活动的主管............................................................................................. 8 2.8. 各军种部长和美国海岸警卫队司令。8 2.9. SECAR。 ................................................................................................................................ 8 2.10. 国民警卫队局局长. .............................................................................................................. 8 2.11. 参谋长联席会议主席. .............................................................................................................. 9 2.12. 作战指挥官. ...................................................................................................................... 9 第 3 部分：国防部 PSC IT 生态系统 ............................................................................................. 10 第 4 部分：国防部 EMWN ............................................................................................................. 12 词汇表 ............................................................................................................................................. 14
利用人工智能扩大农业研究
提供给管理者的科学信息对不同的时空背景高度敏感。在这种情况下，应通过将一系列基于现场的观测结果与计算模型相联系，使信息产品针对特定的位置和时间进行量身定制。此类模型可以使用代表关键控制变量（如气候、土壤、植被、土地利用、水文、邻里效应（空间相互作用）和其他变量）的网格数据集来填补稀疏局部观测之间的信息空白（见图 1）。由于新的人工智能/机器学习算法和代表许多变量的“大”时空数据集的出现，人工智能模型在扩展或推断信息方面的潜在效用有所增加。2 下面，我们重点介绍最近的例子，其中人工智能建模方法和相关工具可以在广泛的空间范围内向农业生产者和土地管理者提供精准信息。我们还强调了人工智能对网络内基于站点的研究的未来方向和影响，例如美国农业部 (USDA) 农业研究服务研究站系统和美国农业部长期农业生态系统研究 (LTAR) 网络。
覆盖作物在农田土壤碳，氮浸出和农业产量中的作用 - LPJML的全球模拟研究（V. 5.0-Tillage-cc）
摘要。土地管理实践可以减少农业土地利用和生产的环境影响，提高生产力，并将农田转变为碳水槽。在我们的研究中，我们评估了生物物理和生物缘化学影响以及覆盖作物实践对可持续土地使用的潜在贡献。我们应用了基于过程的全球动态植被模型LPJML（Lund – Potsdam – jena托管土地）v。5.0-Tillage-CC，并具有覆盖作物的临时代表，以模拟两次连续主要作物生长季节，以模拟两种时期的草地上的草地生长，以实现接近临时的环境和土地途径。我们量化了农业综合系统成分的模拟响应，以涵盖与全球农田相比的农作物种植，涵盖了50年。在用耕作的覆盖作物中，我们在整个模拟时期的第一个和最后几十年中分别获得了年度全球中位土壤碳固次率分别为0.52和0.48 t c h - 1年-1年。我们发现，耕作的中位数为39％和54％，耕作降低了农田土壤的年氮浸出率，但在2个分析的数十年中，以下主要农作物的产生率平均降低了1.6％和2％。发现米饭的生产率最大，玉米和小麦的生产率降低，而大豆产量显示出对覆盖作物实践的几乎同质上的积极反应，以取代裸露的土壤休耕期。通过耕作实践所获得的模拟覆盖作物的模拟结果表现出良好的模型版本能力再现观察到的效果重新 -