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科技改变战场
技术正在改变战场。如今，身着军装的男女军人知道他们必须跟上最新进展，因为如果他们不这样做，他们的对手就会这样做。无人机和人工智能 (AI) 等创新技术可以作为力量倍增器，使安全专业人员能够更广泛地保卫自己的国土。但这些工具的好坏取决于操作它们的人。每一种工具都可能被用来对付公众，造成巨大伤害。目前，非洲约有 31 支军队使用无人机。这些价格实惠的工具被用于监视、保卫边境和制止非法贩运。训练有素的飞行员可以操作武装无人机，摧毁恐怖分子目标，同时降低对军人和平民的风险。人工智能是另一种在安全领域具有广泛应用的技术。它可以帮助专业人员筛选大量数据以找到有价值的情报。它可以简化物流并预测何时需要维护以防止车辆故障。它还可以改善战争游戏，帮助分析军事行动和战略的可能结果。人工智能工具也可能有害。自主武器可以编程使恐怖袭击更加致命。人工智能可以让恶意行为者传播错误信息并制作欺骗公众和制造混乱的视频。网络连通性几乎改善了士兵生活的方方面面。当今的战场完全互联，信息实时共享，以提高战果并挽救生命。但是，当不法分子窃取数据或通过网络攻击使武装部队陷入瘫痪时，这种连通性也可能成为一种负担。在接近技术时，拖延有利于敌人。军队必须招募和训练精通技术的士兵，为下一代战争做好准备。士兵必须抢在对手之前采用和掌握新技术。保障措施也必须以创新的速度发展，以确保最新武器掌握在正确的人手中并用于正确的目的。通过具有前瞻性，非洲安全专业人员可以赢得这场战斗，今天的技术进步将有助于提供明天的安全。
现场控制站
• High bandwidth, mesh capable secure radio links • Real-time mission data visualization • Low latency streaming for multiple video sources, air quality and other environmental data sensors • Long battery life • Up to 3 high resolution, 1200 nit daylight viewable screens • Multiple power options—AC mains or DC battery/generator • Highly accurate, assignable unmanned systems controls
呼叫 2025 位置标识符：25-01 主题领域...
简要说明：该领域的博士项目将重点关注新兴数字技术的网络安全及其对社会的影响。它们将为关键概念的开发做出贡献，旨在确保欧洲数字转型的安全，这对于实现更加准备充分的联盟、提高欧盟经济的数字竞争力和生产力以及促进数字技术的包容性应用（人工智能、下一代互联网、虚拟世界、量子计算等）至关重要，以及欧盟委员会政治指导方针中确定的其他优先事项。更具体地说，该项目将提供证据、分析框架和工具，以支持全面综合的网络安全生态系统，该生态系统利用人工智能和机器学习技术来增强网络防御、网络威胁情报和态势感知，同时提供强大而有弹性的网络安全框架和有效的治理政策。
orcaa：一个模拟欧罗巴冷冻ob派任务到阿克尼亚克州朱诺冰菲尔德。 E. Lesage 1（elodie.lesage@jpl.nasa.gov），S。M。Howell 1，S。Campbell2,3，J.
orcaa：一个模拟欧罗巴冷冻ob派任务到阿克尼亚克州朱诺冰菲尔德。E. Lesage 1（Elodie.lesage@jpl.nasa.gov），S。M。Howell 1，S。Campbell2,3，J。Mikucki4，M。Smith1，D。Winebrenner5，T.A.Cwik 1，J。Burnett1，J。Burnett5，B。B。 品牌5，B。Hockman1，M。Pickett5，K。Tighe1，J。Clance4，R。Clavette2，S。Haq1，J。Holmes2,3，J。Shaffer4。 1缅因州2号加利福尼亚理工大学的喷气推进实验室，田纳西大学4朱诺冰菲尔德研究计划3号，诺克斯维尔大学4号，华盛顿大学5号大学应用物理实验室。 简介：对欧罗巴和其他海洋世界的未来探索可能涉及使用自主熔体探针（称为冷冻机器人）的直接原位访问和冰壳和地下液态水的特征[1，2，3]。 海洋世界侦察和天体类似物（ORCAA）项目的侦察和表征是一项多机构的努力，通过NASA的行星科学技术和通过模拟研究（PSTAR）计划资助。 ORCAA旨在通过行星地下探索技术来提高我们对地球上冰圈环境的理解，同时设想为未来的ICY地下访问任务提供科学操作。 我们的整体目标包括陆地冷冻射手通过两个野外活动来展示冰山下湖的通道。 我们计划采样和分析冰川井眼融化和冰川下水，以了解冰冷的宜居环境的演变及其居住的寿命。 1）。E. Lesage 1（Elodie.lesage@jpl.nasa.gov），S。M。Howell 1，S。Campbell2,3，J。Mikucki4，M。Smith1，D。Winebrenner5，T.A.Cwik 1，J。Burnett1，J。Burnett5，B。B。品牌5，B。Hockman1，M。Pickett5，K。Tighe1，J。Clance4，R。Clavette2，S。Haq1，J。Holmes2,3，J。Shaffer4。1缅因州2号加利福尼亚理工大学的喷气推进实验室，田纳西大学4朱诺冰菲尔德研究计划3号，诺克斯维尔大学4号，华盛顿大学5号大学应用物理实验室。简介：对欧罗巴和其他海洋世界的未来探索可能涉及使用自主熔体探针（称为冷冻机器人）的直接原位访问和冰壳和地下液态水的特征[1，2，3]。海洋世界侦察和天体类似物（ORCAA）项目的侦察和表征是一项多机构的努力，通过NASA的行星科学技术和通过模拟研究（PSTAR）计划资助。ORCAA旨在通过行星地下探索技术来提高我们对地球上冰圈环境的理解，同时设想为未来的ICY地下访问任务提供科学操作。我们的整体目标包括陆地冷冻射手通过两个野外活动来展示冰山下湖的通道。我们计划采样和分析冰川井眼融化和冰川下水，以了解冰冷的宜居环境的演变及其居住的寿命。1）。通过这项工作，我们还旨在阐明可以允许营养迁移的水文连通性的重要性，并在行星冰壳中建立宜居或居住的壁ni。统一这些科学和技术演示目标，我们将通过与一个远程行星科学团队在欧罗巴的地下访问科学任务中模拟命令周期来演示科学的操作概念（CONOPS）。虽然没有陆地冰川是欧罗巴的完美物理，化学或生物类似物，但朱诺冰菲尔德提供了多样化的冰川系统，可以在其中研究冰川微生物组，水文和概念操作，围绕熔体探针部署和样品处理（图
普莱恩菲尔德乡镇监事会...
2024 2。可行性项目table x。公民议程/非阿制（只有在下午6:15之前签署了登录表的人都可以发言。扬声器有5分钟的时间限制）：xi。主管委员会报告：1。Ken Field 2。 Glenn Borger 3。 Nolan Kemmerer 4。 Jonathan Itterly 5。 肯尼斯·菲尔奇（Kenneth Fairchild XII）。 律师报告 - （David Backenstoe，Esq。） xiii。 休会Ken Field 2。Glenn Borger 3。Nolan Kemmerer 4。Jonathan Itterly 5。肯尼斯·菲尔奇（Kenneth Fairchild XII）。律师报告 - （David Backenstoe，Esq。）xiii。休会
欧罗巴快船磁力仪吊杆部署：首次观察行星际磁场中的航天器磁场。CJ Cochrane 1 , S.
简介：美国宇航局的欧罗巴快船号航天器于 2024 年 10 月 14 日从肯尼迪航天中心成功发射。它将在接下来的 5.5 年内巡航，然后到达木星系统，在那里它将多次飞越木卫二，以表征其地下海洋的宜居性 [1,2]。欧罗巴快船磁力仪 (ECM) 对于确定海洋的厚度和电导率至关重要 [3,4]。ECM 由三个三轴磁通门 (FG) 磁力仪组成，它们位于梯度仪配置的吊杆上。2024 年 11 月 5 日，在三个传感器均已通电并以高速率模式 (16 个样本/秒) 收集数据的情况下，8.5 米磁力仪吊杆成功部署。在这项工作中，我们展示了 ECM 在此期间对航天器场和行星际磁场 (IMF) 的首次观测。
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。