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EDA在未来防御能力的技术开发中的作用11.06.2024
eda ob-Students（含和2023）AC PADR EDF-R（EDA）EDF-R（非ED）总数（包括。其他BI/Multile Coop）
jpeo-cbrnd 功能目录 - Osd.mil
Wyatt Ulrich 先生是 JPEO-CBRND 的采购和系统管理 (DASM) 主任，担任 JPEO-CBRND 采购组合中提高采购严谨性和纪律性的重要高级顾问。在这个职位上，Ulrich 先生负责监督和实施 JPEO-CBRND 内的采购政策，并支持 JPM 和 JPL 为里程碑式决策做准备，同时召集来自 JPEO-CBRND 的多功能团队，在里程碑式决策之前解决问题和挑战。Ulrich 先生利用 25 年以上的国防部和 CBRN 国防计划战略、分析和评估经验，在组合层面整合采购活动，并与 JPEO、陆军、国防部长办公室和其他 CBRN 国防利益相关者的高级采购领导人进行协调和沟通。
卢森堡工业研究能力安全防御 2024。...
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利用下一代风险情报数据和能力完善第三方风险管理 探究新兴外部数据和能力的作用
在本文中，德勤探讨了贵公司如何有效地向更具动态性的第三方风险管理计划发展，将重点从静态或时间点转向更主动的风险感知。我们将深入探讨如何在第三方风险管理 (TPRM) 生命周期的所有阶段整合风险情报数据和功能，以增强风险管理流程，深入了解新兴的第三方风险，同时为您的第三方风险管理计划和更广泛的组织提供更明智的决策。
为AI二十分支持系统配备情感能力吗？道德观点
重要的是要伴随有关情感人工智能的研究以及道德的监督。以前关于情感人工智能伦理的出版物强调了对每种（可能的）情感人工智能进行各种类型的重要性的重要性。这就是为什么，在这项贡献中，我将重点关注AI系统的特定子集：AI驱动的决策支持系统（AI-DSS），并询问从道德角度来看是否建议将这些AI系统配备具有情感能力。我将一方面表明AI-DSS具有情感能力为防止情感上有偏见的决策提供了极大的机会，但这也扩大了情感上无法情绪激发的AI-DSS所带来的道德挑战。，如果他们的介绍伴随着广泛的社会话语，并通过适当的措施来应对这些挑战，那么我认为，没有任何东西可以从根本上阻碍AI-DSS具有情感能力。
抗菌和抗病毒能力
水纯阳离子的工业化实践越来越多地整合了膜技术后主要处理，大大扩展了一系列可降低的污染物，并提出了一种平衡能源效率与成本效果的纯化方法。是区分聚合物膜的功能，尽管生物污染的问题引起了重要的挑战，无法进行操作挑战，减少膜寿命，需要重复进行UX维护，并加剧了明显的ux live live，呼吁对复杂的多阶段Puri puri puri purication阳离子策略。 2具有反双重特征的工程膜对于利用其全部潜力至关重要。 聚合物膜技术的最新进展产生了能够天生抵抗微生物威胁的膜。 3是区分聚合物膜的功能，尽管生物污染的问题引起了重要的挑战，无法进行操作挑战，减少膜寿命，需要重复进行UX维护，并加剧了明显的ux live live，呼吁对复杂的多阶段Puri puri puri purication阳离子策略。2具有反双重特征的工程膜对于利用其全部潜力至关重要。聚合物膜技术的最新进展产生了能够天生抵抗微生物威胁的膜。3
德国库伦斯伯恩的多普勒风，温度和气溶胶RMR激光雷达系统 - 第1部分：技术规格和能力
摘要。本文介绍了德国莱布尼兹大气物理学研究所（54.12°N，11.77°E）的莱布尼兹大气物理学研究所的扩展的技术规格。升级的组件与现有的具有日光的雷利 - 米兰（RMR）温度激光雷达（RMR）温度激光雷达（RMR）温度激光雷达。新系统包括一个带有激光，望远镜和检测器的独立激光雷，该激光与（旧的）温度激光雷达同步并适应。结果，通过RMR激光雷达的组合，用三个（垂直和倾斜）梁探测了大气。这项工作旨在强调使用单边碘细胞技术来构建多普勒 - 雷利激光痛系统的最新创新，该技术允许同时测量风，温度和气溶胶。我们将详细介绍支撑子系统，这些子系统允许高度的激光自动化，并简单地提供有关该系统的关键技术信息，该系统将支持读者在额外的RMR风温型激光痛系统中的发展。我们展示了时间分辨的温度和风声，达到约90 km。这些数据与35至50 km之间的ECMWF-IF-ifs pro填充非常吻合，但显示出更大的可变性。在伴侣界中，我们将介绍与数据处理链相关的算法设计和不确定性预算。
利用群体能力来协助其他系统
大多数群体机器人学的研究都将群体视为一种孤立的感兴趣系统。对异质群的研究[1]，[2]检查了各种类型的机器人，但这些机器人也被视为一个单一实体。尽管在某些情况下，外部系统支持群体[3]，但群体为另一个系统提供服务仍然很少。我们认为，群体作为自我足够的独立系统的普遍观点限制了群体机器人技术的潜在应用范围。具体来说，某些方案 - 诸如搜索和救援操作之类的iOS可能不会从部署机器人群作为自主解决方案来获得可观的优势。但是，群体提供的援助对人类救援人员来说是无价的。机器人群是独特的，以有效地采集。他们的分布式性质使他们能够快速收集环境数据，并通过点对点共享不断地向这些信息持续。我们将这种集体数据收集能力称为“群体的群体”。在群体机器人技术中，已经对集体行为进行了广泛的研究[4]，[5]和集体决策[6]，[7]，通常强调了群体感知的重要性。例如，Valentini等人的作品。[8]和Zakir等。[9]，使用群体感知作为评估集体决策的研究中的工具。群体感知使群可以动态地进行周围环境，检测和报告变化，即使在结构最初未知的环境中也是如此。通常在内部使用收集的信息来完善群体的集体行为，但它也可以看作是一个庞大的，不断发展的共享数据库，其中包含特定于任务的环境数据。通过授予外部系统访问此数据库（例如，通过群体机器人和外部机器人之间的通信）群可以提供有助于外部系统任务的关键信息。但是，有明显的研究重点是利用群体感知来使外部系统受益。群体支持的潜在受益者扩展了 -