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北极的战略三角？中俄美权力动态对区域安全的影响
随着俄罗斯的战略思维越来越强调主权，其与北方海路航运相关的国家法规也进行了修订。65 2013年，俄罗斯引入了船舶通过北方海路的授权程序，2017-19年俄罗斯提出了进一步的限制。2017年12月，《俄罗斯商船法修正案》引入了修改，赋予悬挂俄罗斯国旗航行的船舶运输在俄罗斯生产并装载在北方海路区域船只上的碳氢化合物资源的专有权。66 2018年，俄罗斯禁止使用在俄罗斯境外建造的船舶运输在俄罗斯北极开采的石油和天然气。67 这两项法规现已生效。虽然这项立法不影响过境运输，并允许对沿海运输实行某些豁免，但它发出了一个强烈的信号，即未来北方海路的商业运输可能会受到更严格的监管。68
计算机视觉中的神经辐射场
神经场景表示和渲染（NSR）：基于NERF的基本原理，神经场景表示和渲染方法（NSR）方法迈出了进一步的步骤，以完善3D场景的刻画。NSR引入了创新的概念，例如层次表示和神经渲染，从而促进了复杂的场景创建并优化渲染效率。多视神经表面重建：专注于三维空间中对象表面的恢复，多视神经表面重建技术利用了单个对象的多个视图。通过利用神经网络的功能，它了解了图像及其相应的三维表面之间的复杂相互作用。这促进了重建中精度和细节的实现。
北海航线船舶电气化
摘要：全球变暖导致北极冰川大规模消融。从现在起，这种消融使得俄罗斯联邦沿北海航线 (NSR) 的东西海岸之间的交通几乎永久畅通。长期以来，航海者一直在尝试使用这条大大缩短大陆间距离的航线。目前在 NSR 上运输的货运量在未来几年将不可避免地增加。为了降低环境风险，一种可能的选择是不向船舶供应重质燃料油。然后，船舶可以采用电力驱动，并分阶段从一个港口航行到另一个港口，以补充能源。这种电能可以从可再生能源现场生产。本文概述了初步可行性分析，其中考虑了在 NSR 可能航线上航行的吨位限制、能源生产成本以及几个停靠港的可能位置。在目前的经济条件下，该解决方案本身并不盈利，但在后期应该可以盈利，这说明我们开始考虑未来北方海路的全面电气化航行是合理的，这也将有助于俄罗斯联邦最北部地区的经济发展。
未来太空生态系统：在轨运行、准备……
未来的太空生态系统将成为各种有前景的轨道服务的家园，这些服务将在未来几年在太空中建立新的业务。未来十年 OOS 的主要市场驱动力与 LEO 和 GEO 商业活动的增长有关，预计 OOS 将成为一个价值数十亿美元的市场，到 2030 年的累计收入估值从 30 亿美元（SpaceTec Partners，NSR 2019）到 62 亿美元（NSR 2020）。OOS 市场将由碎片清除服务（主动碎片清除和报废服务）主导，尤其是在拥挤的 LEO 中，以及 GEO 电信卫星或 LEO 地球观测卫星（超过 500 公斤）的寿命延长。此外，OOS 是更广泛的在轨生态系统的发射台，为其他价值数百亿美元的长期商业服务建设能力。
TCEQ-海洋加载操作的空气质量标准许可证
在制定本标准许可证之前，MLOS空气排放的唯一可用许可机制是通过规则许可证第30章第106章第30章的PBR授权组合；亚第章，燃烧；子章K，一般；子第章，水箱，存储和加载；和子章V，热控制设备；或逐案NSR许可证作为30TAC§116.111，一般申请，授权。本标准许可提供了构建前授权机制，任何符合要求的MLO都可以使用，前提是其他地方，州或联邦许可法规或法规不禁止MLO。创建本标准许可证允许MLO设施具有比PBR授权更大的操作灵活性，并提供了简化的授权流程，允许授权比逐案NSR许可更有效地发出授权。
Astroscale 简介
资料来源：NSR IOSM 3-5，摩根士丹利 | * 140 亿美元代表截至 2032 年的累计收入。资料来源：欧洲航天局，“太空垃圾数据” | 2023 年 8 月 11 日资料来源：CNBC，“花旗银行称，到 2040 年，航天业的收入将达到 1 万亿美元” | 2022 年 5 月 21 日
开发用于建模演示的背景浓度的指南
1如2018年《 2018年针对臭氧和细节的显着影响水平》的指南，预防明显的恶化允许计划中，“ EPA历来使用历史上使用了被称为“显着影响水平”的污染物特异性浓度水平，以确定空气质量的影响程度，以确定“原因或导致NAAQS或PSD EREMELTERMECT或PSD ERPEMDEMENT”。” 2 1990 NSR研讨会手册，c.51-C.52
对牛津大学学者 Thomas Dietterich 的采访
NSR：机器学习为何有用？Dietterich：机器学习为创建高性能软件提供了一种新方法。传统软件工程中，我们与用户交谈，制定需求，然后设计、实施和测试算法以实现这些需求。有了机器学习，我们仍然制定软件系统的总体目标，但我们不是设计自己的算法，而是收集训练示例（通常由人标记数据点），然后应用机器学习算法自动学习所需的功能。这种新方法使我们能够为许多使用以前的软件工程方法无法解决的问题创建软件。尤其是，以前用于视觉对象检测和识别、语音识别和语言翻译的方法的性能还不够好，无法使用。但随着机器学习的最新进展，我们现在拥有可以执行这些任务的系统，其准确度与人类的表现相当（或多或少）。因此，机器学习提供了一种关键技术，可以实现自动驾驶汽车、实时驾驶指令、跨语言用户界面和语音用户界面等应用。机器学习对于网络搜索引擎、推荐系统和个性化广告也很有价值。许多人预测机器学习方法将引发医学革命，特别是在医学图像的自动收集和分析方面。机器学习也是现代公司许多运营方面的有前途的工具。例如，机器学习可以帮助预测客户需求并优化供应链。这也是训练机器人执行灵活制造任务的关键技术。NSR：为什么机器学习对科学界和社会如此重要？
阿拉哈巴德大学电子与通信系时间表自 2024 年 1 月 16 日起生效，最后更新于 2023 年 12 月 27 日---
博士幸运阿格拉瓦尔 (LA) 博士Preeti Kumari（PKI）博士Nimish Kumar Srivastava（NSR），马里兰州阿尔沙德（马里兰州）哈立德博士Shiv Prakash（SP），博士维诺德·库马尔（VK），先生Archit Verma 女士Priyanshu Sinha 先生Chandra Gupt Maurya、Jolly Singh 博士Pooja 博士Nimish Kumar Srivastava，博士阿贾伊·库马尔先生阿鲁内什·杜特女士鲁帕姆·米什拉