建立导航作战中心,以构建 PNT 知识并支持国防活动。 制定多层 PNT 战略以增强导航弹性。• 新兴 PNT 技术:量子传感器、数字 FOG INS、多传感器和多平台开发。• 基于行为的导航:利用外部信号(例如,EM、声学、视觉、海洋学)和信息理论行为来最大限度地提高满足需求的“准确性”。根据特定任务的需求最大限度地提高“准确性”。• 资金挑战:JP9380 以外的 PNT 弹性投资最少。
• 正在制定详细的电池防火安全管理计划,该计划将在项目开始运营前与相关部门达成一致。该计划确定了项目长期运营的潜在危险和相关安全机制。 • Field 将继续与国家消防局长委员会和萨福克消防和救援服务部门就我们的项目组合进行合作,包括定期的现场咨询和现场熟悉访问。我们将与消防和救援服务部门协商制定应急响应计划,以应对现场发生紧急情况。
一旦投入使用,电池对当地交通的影响将微乎其微,只需偶尔上门维护即可。在建造电池时,施工交通通过施工交通管理计划进行管理。这将包括施工交通数量、车辆路线和工作时间的详细信息。与开发的所有方面一样,我们欢迎当地社区的意见,以帮助尽可能减少对当地道路的影响。
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ATAK Live Mapper是一个软件系统,可提供地理区域的实时空中图,该地理区域直接从飞行中流到无人机,再到地面战斗机。在JIFX Greensight上,希望测试系统的流和映射功能以及新集成的对象检测网络,以识别和地面上的虚拟现象未爆炸的伪造架(UXO)目标。测试将由当地地面控制系统指示的预先计划的路线组成。图像将直接缝在无人机上,流到轻型PC上,然后转发到ATAK平板电脑。UXO检测将使用实时图像供稿进行,并直接集成到ATAK地图上。Greensight将使用指标,包括图像吞吐量,MAP更新延迟,UXO检测准确性和映射质量来评估任务成功。我们还将邀请其他JIFX参与者评估系统及其有效性。
电动汽车(EV)电池供应链易受破坏的脆弱性,需要进行高级预测分析。我们提出了屏蔽(基于模式的层次结构诱导电动汽车供应链破坏),这是一种将大型语言模型(LLMS)与域专业知识集成的系统,用于电动电动电动电动电动电池电池支持链风险评估。屏蔽台:(1)LLM驱动的模式学习以结构全面的知识库,(2)使用微调语言模型进行事件提取,多维相似性,用于架构匹配的多维相似性,以及与图形卷积网络(GCN)的多维相似性(GCN),以及用于逻辑结构的访问 - 访问和(3) - 访问 - 3) - 3)增强决策。在365个来源(2022-2023)的12,070段中进行了评估,Shield优于基线GCN和LLM+提示方法(例如gpt-4O)在中断预测中。这些结果将盾牌在将LLM功能与领域专业知识相结合的有效性中,以进行供应链风险评估。1简介
塞内加尔等西非国家的气候变化的特征是温度升高,夏季降雨降低以及洪水和干旱等极端事件。农业,尤其是花生种植,在塞内加尔具有经济意义。但是,气候变化严重威胁了农业稳定,这加剧了粮食不安全,尤其是对于生活在国家贫困线以下的38%的人口(ANSD 2018)。降雨和温度模式的变化显着影响农业和食品生产系统,特别是在塞内加尔东部。这危害了玉米和大米等主食,危害了人们对农业的粮食安全性(Brottem and Brooks 2018; Roudier等人。2011)。此外,作物模型预测,花生产量的降低了5%至25%,这是许多家庭,尤其是极端贫困的家庭的主食(World Bank 2017)。模型还可以预期,由于高温,玉米等农作物中的重要营养物质的潜力下降(Myers等人。2014; Thomson and Mason 2018)。
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