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网络空间关键地形：寻求制高点
摘要：在军事理论中，关键地形是指如果占领了这些区域，攻击者或防御者将获得优势。当应用于地理地形时，这一定义是明确的。关键地形可能包括俯瞰敌人想要控制的山谷的山丘，或发动攻击前必须穿越的河流渡口。根据定义，对关键地形的控制很可能决定战斗的整体结果。虽然网络关键地形在某些方面与地理关键地形相似，但也存在显着且往往违反直觉的差异。一些人认为网络地形与物理位置相关联，并在网络空间中由路由器、交换机、电缆和其他设备表示。我们认为，网络空间中的关键地形存在于所有网络空间平面，包括地理、物理、逻辑、网络角色和监控平面 [1]。在许多情况下，网络地形的特征不会与特定位置相关联，或者地理位置无关紧要。在本文中，我们解构并分析了网络关键地形，提供了一个通用的批判性分析框架，并在网络和物理关键地形之间进行了比较，同时提供了网络行动中关键地形的示例。在网络行动期间，对关键地形的分析将有助于进攻和防御的战略和战术。在和平时期，对网络关键地形的理解可以广泛应用，包括
Galaxy PRIME 机载激光雷达地形测绘仪
1.连续操作范围 PulseTRAK™ 技术通过消除其他配备多脉冲的传感器中常见的数据覆盖间隙和不规则点密度，实现了真正的连续操作范围。此功能大大简化了任务规划，并在整个数据集中产生一致的数据分布，甚至跨越接收器“盲区”。» 实现一致的点密度，不再有接收器“盲区”。» 无论地形如何变化，完全自由收集可显著提高效率。» 大大简化了任务规划。2.动态视场 (FOV) Galaxy 采用 SwathTRAK™ 技术，是唯一一款采用实时动态 FOV 的传感器，即使在不同的地形高度下也能保持固定宽度的扫描带。» 尽管地形高度发生变化，仍能保持规则的点分布并提高点密度一致性。» 与固定 FOV 传感器相比，航线数量更少，可实现最大收集效率。» 与固定 FOV 传感器设计相比，收集成本可节省 40-70%，具体取决于地形变化。
使用扫描进行地形地形测绘 - ASPRS
机载遥感行业的特点是严格的期限、严格的预算限制以及对更高数据密度、更高精度和更低成本的不懈需求。最终用户，包括从城市地理信息管理员到进行传统路线规划的工程公司，都要求更快的周转时间和更准确的数据。因此，航空测量操作员必须寻求更先进的技术来减少数据处理时间和现场工作费用。不受限制航空摄影的环境条件的限制，机载激光扫描技术正在成为传统大规模地理空间数据捕获技术的一种有吸引力的替代方案。商用激光地形测绘系统的最新发展受到紧凑型加固固态激光器、高
Firm Power 和 Terrain Solar - ASX 发布
在 AGL，我们相信能源可以改善生活，并热衷于为澳大利亚人的生活、出行和工作提供动力。AGL 是澳大利亚的骄傲，已有 185 多年的历史，为大约 450 万 [1] 能源、电信和 Netflix 客户服务。AGL 致力于为客户提供简单、公平和可访问的基本服务，帮助他们减少碳排放并实现生活、工作和出行的电气化。AGL 在国家电力市场内运营着澳大利亚最大的私人发电组合，包括燃煤和燃气发电、风能、水力发电和太阳能等可再生能源、电池和其他稳固技术以及存储资产。我们正在延续作为澳大利亚领先的可再生能源私人投资者之一的历史，引领企业向低排放、负担得起和智能的能源未来转型，符合我们的气候转型行动计划的目标。我们将继续在能源和其他基本服务方面进行创新，以改善澳大利亚人的生活方式，并帮助为子孙后代保护我们周围的世界。
XM250 近距离地形塑形障碍增量
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区（ZOA）直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器（4 小时、48 小时或 15 天） • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
公司的力量和地形太阳能 - ASX版本
在AGL中，我们认为能量使生活变得更好，并热衷于为澳大利亚人的生活，移动和工作提供动力。自豪地澳大利亚人已有185多年的历史，AGL提供约450万台能源，电信和Netflix客户服务。agl致力于为我们的客户提供简单，公平和易于访问的基本服务，因为他们脱碳并使他们的生活，工作和移动方式振奋。AGL在国家电力市场上运营澳大利亚最大的私人发电投资组合，包括煤炭和燃气发电，可再生能源，例如风能，水力和太阳能，电池，电池以及其他限制技术以及存储资产。我们是我们的历史，是澳大利亚领先的可再生能源私人投资者之一，现在将过渡业务带到较低的排放，负担得起和智能的能源的未来，这符合我们气候过渡行动计划的目标。我们将继续创新能源和其他基本服务，以增强澳大利亚人的生活方式，并帮助将我们周围的世界保存在后代。
城市士兵：城市地形上的军事行动
前言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。v前言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。VII致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。ix 1。为什么现在杂交？Michael C. Desch。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1 2。 Stalingad和柏林：在城市地形Gerhard L. Weinberg中战斗。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 3。 。Michael C. Desch。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 2。Stalingad和柏林：在城市地形Gerhard L. Weinberg中战斗。。。。。。。。。。。。。。。。17 3。。城市环境中的军事行动：黎巴嫩的案子，1982年，多夫·塔玛里（Dov Tamari）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 4。车臣战争的教训，1994 - 96年Anatol Lieven。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 5。Saigon和Hue的战斗：Tet 1968 James J. Wirtz。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。75 6。1992年詹姆斯·D·德尔克（James D. Delk）的洛杉矶骚乱。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 7。北爱尔兰的低强度行动戴维·皮尔森（David Pearson）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 8。城市环境中的军事行动：贝鲁特，1982 - 84年，伯纳德·E·特里师。。。。。。。。。。。。。。。。。121 9。在城市地形Gerald Yonas和Timothy Moy的新兴技术和军事行动。。。。。。。。。131 10。城市运营：社会意义，城市建筑形式和经济功能Max Neiman。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13911。城市运营：战术现实和战略歧义Barry R. Posen。。。。。。。。。。。。。。。。。。149 12。关于贡献者。。。。。。。。。。。。。。167
多环境自适应地形检测和导航机器人
摘要：此摘要总结了针对外星探索的地形检测机器人的设计，开发和功能的详细探索。该机器人的主要目的是通过使它们能够在不损坏的情况下驾驶各种地形来提高空间探针的安全性和效率。该文档详细介绍了机器人的设计，并结合了通过应用力和反馈机制进行自适应运动的创新功能，例如地面硬度检测。已参考了重大研究强调机器人适应从沼泽到沙漠的各种地面类型的能力，由于其复杂的表面，这通常会对移动性构成重大风险。例如，诸如概率神经网络和支持向量机之类的技术用于表面分类，该技术基于使用诸如局部二进制模式和加快稳健特征的方法提取的纹理特征。机器人的结构包括具有铝合金组件的稳健机械结构和适用于各种天体的不同引力拉力的高振动电动机。机器人的关键特征是它可以重新定位本身的能力，而不是在遇到不可能的地形时反转，这是由独特的车轮设计和复杂的控制系统促进的。本文档还讨论了为空间探索设计机器人系统的实践挑战和理论含义，包括对模拟外星表面的耐用性测试以及高级传感器和AI的集成以改善导航决策。文档的结论中概述的业务模型提出了一种将该技术商业化用于太空探索应用的战略方法。
自然地形灾害研究指南 - 香港
自土力工程处报告第 138 号第一版（Ng et al.，2003）发表以来，香港在研究和缓解天然地形灾害方面积累了大量经验，特别是自 2010 年以来在防治山泥倾泻计划（LPMitP）下系统地处理天然山坡集水区。2012 年，土力工程处根据协议编号 CE 12/2011（GE）对设计事件方法（DEA）进行了审查。审查小组由业内经验丰富的工程地质学家组成，包括 JR Hart、S. Parry、RJ Sas, Jr.、KA Styles 和 SJ Williamson 先生，EM Lee 博士提供了独立的国际同行评审。
加拿大冰川国家公园的雪崩地形建模
第四章：雪崩的统计偏差建模.....................................................................................................................91 4.1 简介..............................................................................................................................91 4.2 数据来源回顾..............................................................................................................93 4.3 alpha-beta 偏差模型................................................................................................96 4.4 数据集描述.........................................................................................................................98 4.4.1 异常值的识别.........................................................................................................98 4.4.2 残差的正态分布检验....................................................................................100 4.4.3 用于回归分析的数据集的描述性统计.............................................................101 4.4.4 回归模型变量之间的相关性....................................................................104 4.5 方法.............................................................................................................................107 4.5.1 雪崩剖面和确定最佳拟合模型.....................................................................108 4.5.2 Alpha-beta滑行模型结果................................................................................................110 4.6 验证...................................................................................................................115 4.7 将三个预测因子（公式 4.6）应用于高速公路雪崩路径的示例......................................................................................................116 4.8 在偏远地区仅应用 beta 值的示例（公式 4.7）.............................................................119 4.9 讨论......................................................................................................................119 4.9.1 潜在的错误来源....................................................................................................123