From chess (De Groot, 2014; Simon and Chase, 1988; Chase and Simon, 1973) to air-pistol shooting (Cheng et al., 2017), going through other massive (like foot- ball (Savelsbergh et al., 2002)) or non-massive sports (like squash (Abernethy, 1990)) have been object of research aiming a double goal: (a) Identify and iso- late psychological, cognitive以及最佳性能者(专家)和(b)尝试通过培训程序将这些特征实施到非专家中的运动特征。对于那些跟随认知能力的研究人员而言,运动在运动中的表现与熟练的观察和熟练的动作的结合具有传统性(Craig and Watson,2011; Williams et al。,1999)。此外,诸如决策(Chamberlain and Coelho,1993; Araujo等,2006)或风险(Pain and Pain,2005; Kontos,2004)等其他心理学观点(Coeldlain and Coelho,1993; Araujo等人,2004年)。
降低航天器的大小和重量,以及要求提高的性能功能,在工程设计社区中引入了许多不确定性,介绍了材料和航天器系统在太空中的表现。工程设计社区永远落后于获取和开发新工具和准则,以减轻太空环境的有害影响。增加了这种复杂性,是继续推动使用商业货架(COTS)微电子,潜在使用未经证实的技术(例如大太阳能帆结构)和核电气推进的方法。为了使这些不确定性分散,各种计划正在共同努力,以避免重复,保存在该技术领域中可用的资源,并拥有集中的议程,以将这些新的发展插入未来的任务设计中。本文将介绍SEE计划,简要讨论过去和目前赞助的航天器收费活动以及可能的未来努力。
2002 年至 2012 年军事政变期间,马里从多个捐助国和多个资金渠道获得了国际援助,其中最重要的一揽子计划来自美国和法国。为了应对撒哈拉以南非洲地区恐怖主义网络的崛起,美国开始通过泛萨赫勒倡议 (PSI) 和跨撒哈拉反恐伙伴关系 (TSCTP) 等计划加强萨赫勒国家(包括马里)的能力,并最终于 2008 年成立了非洲地区军事司令部 (AFRICOM)。4 作为该地区的前殖民国家,法国也参与了萨赫勒地区的能力建设,主要是通过地区维和培训中心。 5 但在 2012 年,接受美国和法国军事援助计划的马里军队未能阻止撒哈拉图阿雷格叛军的入侵,这些叛军因卡扎菲时代结束后利比亚战士的涌入而壮大,最初还得到伊斯兰马格里布基地组织 (AQIM) 成员的支持。随后,部分军队部队发动政变,推翻了马里的民选政府。国家机构能力和韧性的缺乏,再加上腐败,再加上外部因素和内部挑战,使得马里政府无法应对该国面临的挑战。
作者注:学员 Bridgham、Lambert、Moe 和 Morin 是美国军事学院四年级学生,分别来自系统工程系和数学科学系。系统工程系教授 Timothy Elkins 博士是该小组的顾问。摘要:可靠定位、导航和授时 (APNT) 是利用全球定位系统 (GPS) 进行作战使用的系统的高级储备。如果 GPS 性能下降或不准确,APNT 可提供备份以维持作战和准备状态。有关 APNT 的准确信息(重点是分配时间)是掌控战场和取得战术和作战成功的关键,因为如果时间不同步,通信、智能武器和安全系统可能会无法运行。研究小组着手寻找一种替代技术或系统,为军用旋翼飞机提供 APNT(重点是时间)。通过我们的分析,团队确定了具体的高级功能和目标,筛选了可能的解决方案,并权衡了最终的系统以确定最佳匹配。总体而言,铱星卫星得分最高,是最佳考虑的解决方案。关键词:GPS、APNT、计时、IMU、航空、系统决策过程
2002 年至 2012 年军事政变期间,马里从多个捐助国和多个资金渠道获得了国际援助,其中最重要的一揽子计划来自美国和法国。为了应对撒哈拉以南非洲地区恐怖主义网络的崛起,美国开始通过泛萨赫勒倡议 (PSI) 和跨撒哈拉反恐伙伴关系 (TSCTP) 等计划加强萨赫勒国家(包括马里)的能力,并最终于 2008 年成立了非洲地区军事司令部 (AFRICOM)。4 作为该地区的前殖民国家,法国也参与了萨赫勒地区的能力建设,主要是通过地区维和培训中心。 5 但在 2012 年,接受美国和法国军事援助计划的马里军队未能阻止撒哈拉图阿雷格叛军的入侵,这些叛军因卡扎菲时代结束后利比亚战士的涌入而壮大,最初还得到伊斯兰马格里布基地组织 (AQIM) 成员的支持。随后,部分军队部队发动政变,推翻了马里的民选政府。国家机构能力和韧性的缺乏,再加上腐败,再加上外部因素和内部挑战,使得马里政府无法应对该国面临的挑战。
设计用于极端环境中的复合材料时,必须考虑几个关键因素。这些材料必须具有独特的特性组合,使它们能够在高压力,温度,辐射和其他挑战性条件下运行。关键注意事项包括。极端环境通常涉及较大的温度变化,从外太空的冷冻到通过重新进入地球大气产生的强烈热量。在这些条件下使用的复合材料必须具有较高的热稳定性和对热降解的抗性。碳纤维增强聚合物(CFRP)和陶瓷基质复合材料(CMC)是设计用于高温应用的材料的两个示例[2]。CFRP通常在航空航天中用于其出色的强度与重量比和导热率,而CMC则设计用于耐用高达2,000ºC的温度,并用于涡轮发动机和重新进入隔热罩。
2,隶属关系:JP Morgan Chase&Co。的高级副总裁摘要:在金融服务的快速发展的景观中,由于其灵活性,可伸缩性和成本效率,多云环境越来越流行。但是,采用多个云平台在维持强大的数据治理方面带来了重大挑战。这些挑战包括数据碎片,不一致的安全策略,法规合规性复杂性以及确保数据完整性和可用性的困难。金融机构必须驾驶这些障碍,以保护敏感信息并满足严格的监管要求。本文在跨多云环境管理数据治理时,研究金融服务公司面临的具体挑战。我们探讨了诸如缺乏标准化数据治理框架,不同云平台的数据同步的复杂性以及数据泄露风险的增加。此外,我们解决了维持审计跟踪和确保实时数据可见性的困难,这对于调节依从性和运营效率至关重要。为了应对这些挑战,我们提出了几种有效的解决方案。这些包括实现跨越所有云平台的统一数据治理框架,采用高级加密和令牌化技术来增强数据安全性,并利用AI和机器学习进行实时监视和异常检测。我们还讨论了持续培训和开发的重要性,以使员工对最新的数据治理实践和技术保持最新状态。此外,我们强调了自动化在简化数据治理过程,减少手动干预和最小化人类错误的作用。通过利用自动工具和平台,金融机构可以确保一致的政策执法,有效的数据管理以及强大的遵守监管标准。
当然,不久之后,人们就需要更多的 PoE 功率来打开更多应用的大门。各种专有的高功率 PoE 实现开始渗透市场,其中包括思科的通用以太网供电 (UPOE)、Linear Tech 的 LTPoE++ 等。历时十年,但在 2018 年,新的 IEEE 802.3bt 标准推出,以支持 3 型(60W 电源)和 4 型(90W 电源)设备,应用包括工业照明、门禁系统、视频电话、智能建筑基础设施和瘦客户端计算机。该标准称为“4PPoE”或“4 对以太网供电”,使用以太网电缆的所有四对双绞线为千兆以太网或更快的速度传输电力。每条双绞线需要处理高达 600 mA(3 型)或 960 mA(4 型)的电流。此外,还包括对 2.5GBASE-T、5GBASE-T 和 10GBASE-T 的支持。可以预见,这可能会为需要 100W 的设备带来新的机会,这些设备可用于数字标牌显示器、销售点系统、液晶电视、智能家居或其他应用。
由于自然资源过度利用,砍伐和燃烧农业和木炭生产,森林砍伐在过去的几十年中在马达加斯加的西南部加速了。为了提供可持续森林管理的信息,我们评估了经常用于木炭生产的木本物种的生物量可用性。进行了半结构化家庭访谈(N¼63),以收集有关木炭生产活动的信息,并确定用于此活动的物种。将簇抽样方法应用于库存木质物种,并测量DBH,总高度和冠直径。木材生物量和木材体积估计的异形方程是针对甲呈acacia bellula(n¼20),阿拉科菌(n¼18),白化菌(N¼17),cedrelopsis spp的。(n¼13)和混合物种(n¼43)。完全发现68种用于木炭生产。观察到DBH,总高度和木材生物量之间的高相关性(R 2在0.78和0.99之间变化)。 木材生物量随着定居点的距离而增加,并且在干燥森林中最高价值的土地覆盖类型之间有显着差异。 总体而言,村庄附近的树木生物量低于国家公园内部和其他半干旱地区的生物量,这主要是由于人为的活动,例如木炭生产。 ©2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。观察到DBH,总高度和木材生物量之间的高相关性(R 2在0.78和0.99之间变化)。木材生物量随着定居点的距离而增加,并且在干燥森林中最高价值的土地覆盖类型之间有显着差异。总体而言,村庄附近的树木生物量低于国家公园内部和其他半干旱地区的生物量,这主要是由于人为的活动,例如木炭生产。©2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。
摘要本文概述了一项提案,探讨了大型语言模型(LLMS)的潜在用途,尤其是GPT-4,用于为自动驾驶场景 - iOS制造现实的合成环境。所设想的方法涉及游戏引擎中动态场景的发电,利用LLMS为自动驾驶汽车引入具有挑战性的元素。拟议的评估过程概述了评估,例如现实测试,安全指标和用户互动,旨在为自动驾驶系统的潜在改善奠定基础。本文旨在通过讨论如何利用LLM来为自动驾驶汽车创建宝贵的测试场,从而促进更强大的自动驾驶技术的发展,从而为AI领域做出贡献。具有远见的影响是最终提高道路安全性和可能采用自动驾驶汽车的加速性,为未来的道路铺平了道路,并以更安全,更具效率的运输方式为未来铺平了道路。