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海上力量中心 - 澳大利亚 - 澳大利亚皇家海军
ADF 澳大利亚国防军 ADHQ 澳大利亚国防总部 ASW 反潜战 CIWS 近距武器系统 DE 决定性效果 DSTO 国防科学技术组织 EBO 基于效果的作战 EE 使能效果 EHF 超高频 ESM 电子支援措施 ET 使能技术或战术 FFG 阿德莱德级导弹护卫舰 FPS 功能性能规范 HQJOC 总部联合作战司令部 HSV 高速船 JTF 联合特遣部队 MEU 任务基本单位 OODA 观察、定位、决策、行动 RAN 澳大利亚皇家海军 R&D 研究与开发 SES 表面效应舰 SHF 超高频 SLOC 海上通信线 SM 潜艇 SURTASS 表面拖曳阵列声纳系统 SWATH 小型水面双体船 UAV 无人驾驶飞行器 UUV 无人驾驶水下航行器 US 美国 USN 美国海军 WWII 第二次世界大战
气候589：气候建模的艺术（2024年冬季）
会议时间：2024年冬季（从1月/10/2024开始）Mowefr 3：30-5：20pm（有时4:50 pm）1012 EEC（通常每周两次见面两次，有时每周3次，每周3次，以弥补一些损失的时间（旅行，一些较短的婚礼教练）：Christiane jablonowsem jablonowski nigronoveig jablonowski nigronoveig nigronoveig nigronoveig nigh ofernowski nigronoveig nigronoveig nigh nigno of incy nigronoveig nigron。气候和空间科学和工程简短目录描述：该课程通过调查大气通用循环模型（GCM）的设计决策，GCM和Dynamilical Core建模的趋势以及GCM的方式来介绍最新的气候建模技术它是基于动手的GCM建模和数据项目，期刊论文讨论，讲座，共享网络基础结构和计算工具。长描述：1）概要：课程以最新的气候建模技术训练研究生。它调查了大气一般循环模型（GCM）中的许多设计决策，GCM和动态核心建模的趋势以及GCM与地球系统模型（ESM）中的陆地，海洋和冰分的耦合。此外，下一代ESM将需要具有更大的计算功能，具有可交换模型组件的透明软件设计，数据和模型的自我解释（元数据）描述，数据交换的在线网关和门户，云计算功能以及共享的科学协作的在线工作工作。学生将学习如何为气候和天气科学有效地使用现代软件基础架构和高性能计算系统（例如NCAR的DERECHO系统）。该课程将审查和利用各种气候和天气模型（例如社区地球系统模型（CESM）或由国家大气研究中心（NCAR）开发的跨尺度（MPA）的模型，能源部（DOE）Energy Exascale Exascale Exascale Excale地球系统模型（E3SM），或NOAA AAA的统一预测系统（UFS）和计算工具）。2）课程的总体目标：本课程完成后，GCM将不再是黑匣子。将使学生能够就如何在研究中使用GCMS以及GCM的局限性做出明智的决定。学生将接触到现实世界中的GCM和大气科学的软件实践，并将了解GCM设计文献和模型文档。
容错百万量子比特级分布式量子计算机
百万量子比特级量子计算机对于实现量子霸权至关重要。现代大型量子计算机集成了位于稀释制冷机 (DR) 中的多台量子计算机，以克服每个 DR 的不可扩展冷却预算。然而，大型多 DR 量子计算机带来了其独特的挑战（即缓慢且错误的 DR 间纠缠、量子比特规模增加），并且它们通过增加门操作的数量和 DR 间通信延迟来解码和纠正错误，从而使基线错误处理机制无效。如果不解决这些挑战，就不可能实现容错的大型多 DR 量子计算机。在本文中，我们提出了一种百万量子比特级分布式量子计算机，它使用一种新颖的错误处理机制来实现容错的多 DR 量子计算。首先，我们应用低开销的多 DR 错误综合征测量 (ESM) 序列来减少门操作的数量和错误率。其次，我们应用可扩展的多 DR 错误解码单元 (EDU) 架构来
使用结构图嵌入的快速蛋白质结构搜索
考虑到局部几何形状[5]，坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7，8]，已经开发了多种方法来比较，对齐和搜索[1] [1] [1] [2，3，4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9]，这些方法已被证明在远程同源性检测[10]，蛋白质分类[11]中有用[11]，从结构[12]推断功能[12]，聚类大数据库[13，14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较，但是搜索大型结构数据库，例如Alphafold蛋白结构数据库[15，16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近，foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后，它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间，应更快地将成对比较步骤进行。
机载数据/信息融合概念演示...
本报告的目的是展示在相关空中海上监视任务中，为实现真实的传感器模拟而精心选择的数据/信息融合和对象识别算法所取得的性能。测试平台架构基于 LM Canada 与 DRDC Valcartier 合作开发的知识库系统 (KBS)。所选的多传感器数据融合 (MSDF) 和图像支持模块 (ISM) 算法是此数据驱动 KBS 上的代理。针对各种复杂因素（如对抗措施、密集目标环境、未击中关联、ISM 分类器错误等），给出了海上空域作战 (MAAO) 和直接舰队支援 (DFS) 场景的完整结果。研究了几种场景变体，以确定使用 ISM 报告和选择使用 ESM 报告（包括电磁静音版本）的优势。因此，对 Dempster-Shafer 身份 (ID) 估计证据推理进行了充分测试，发现其能够很好地处理这些类型的冲突。提出了最终结论并对未来研究提出了建议。
完善的制度架构助力政策组合优化
最后，也是非常重要的一点，该条约没有预见到需要采取重大的总体财政行动来平稳周期并协助共同货币政策。例如，在欧元区主权债务危机后的低通胀时期，财政框架规定的财政政策协调程度低于补充货币政策所需的总体刺激，这一点显而易见。而且，由于缺乏预先确定的总体财政工具，在 COVID 危机期间，必须采取临时的、集中的财政手段作为临时应对措施。首先，启动了 SGP 2 中的一般豁免条款，允许在国家层面采取非常扩张性的财政立场。其次，通过 SURE 和 ESM 的疫情信贷额度，以优惠利率向各国提供紧急援助，没有严格的条件限制。第三，NGEU 向各国提供资金，专门用于投资数字能力和应对气候变化，以换取实施结构性改革。
企业ERP技术值矩阵2024
IFS是今年ERP技术价值矩阵的领导者。IFS支持中型航空和国防，能源，公用事业，电信，建筑和工程，制造业和服务行业中的大型全球组织。ifs Cloud是供应商的旗舰ERP平台，以其企业资产管理（EAM），现场服务管理（FSM）和企业服务管理（ESM）解决方案而闻名。如果云将这些解决方案统一到具有共享微服务和数据体系结构的单个平台中。如果Cloud的功能支持供应链，制造，项目管理，人力资本管理，质量管理和融资用例。客户可以利用NO/低编码功能来创建特定的任务应用程序，或在IFS Cloud上为机器学习模型提取数据。该平台围绕REST API构建，使该平台可以通过开放的API访问，并易于扩展或连接到外部系统。IFS提供了一系列部署选项，包括公共云，托管云和远程部署。具有广泛的行业专业知识和广泛的解决方案，IFS在大规模企业交易中具有竞争力。
CO2和气候状态对Dansgaard是否...
抽象的格陵兰冰核心记录以Dansgaard -Oeschger（D -O）事件为特色，它们是突然变暖的发作，然后在冰河时代气候下逐渐冷却。本研究中使用的三个气候模型（CCSM4，MPI -ESM和HADCM3）显示自发自我维护的D -O样振荡（尽管在幅度，持续时间和形状上的差异差异，但在较小的，较窄的二氧化碳（CO 2）浓度较大的窗口中非常相似，浓度非常狭窄（CO 2）浓度185-230 ppm。该系列与海洋同位素阶段3（MIS 3：27.8至59.4千年的BP，以下KA）相匹配，以下是D -O事件最常见的时期。从三个气候模型中的见解指向北大西洋（NA）Sea -Ice覆盖范围，这是D -O型振荡背后的关键要素，它是“小费元素”。其他气候状态特性，例如平均大西洋子午倾覆强度，全球平均温度和盐度梯度在大西洋中不能确定在所有三种模型中是否都会发生D -O型行为。
ssm2mel：从EEG
摘要 - 从大脑信号中介绍语音是一个具有挑战性的研究问题，对于研究大脑的语音处理至关重要。尽管在重建受试者在单词或字母水平上使用非入侵脑电图（EEG）所感知的主体所感知的音频刺激的MEL频谱已经取得了突破，但精确地重建连续的语音特征的精确重建连续的语音特征，尤其是在微小的水平上仍然存在关键的差距。为了解决这个问题，本文提出了一个状态空间模型（SSM），以重建来自脑电图的连续语音的MEL频谱，名为SSM2Mel。该模型引入了一个新型的MAMBA模块，以有效地对EEG信号的长序列进行建模，以进行想象的语音。在SSM2MEL模型中，S4-UNET结构用于增强EEG信号的局部特征的提取，并且使用嵌入强度调节器（ESM）模块用于合并主体特定信息。实验结果表明，我们的模型在Sparrkulee数据集上达到了0.069的Pearson相关性，这比上一个基线提高了38％。索引项 - 电子皮质学（EEG），MEL频谱图，多头自我注意力，状态空间模型，想象的语音。
研究论文 洛伦兹对称性破坏引起的朗道型量子化对狄拉克场的影响
最近，Kostelecký 和 Samuel [1] 证明，在弦场论的背景下，当扰动弦真空不稳定时，由张量场控制的洛伦兹对称性 (LS) 破坏是自然的。Carroll 等人 [2] 在电动力学的背景下，研究了在修正的陈-西蒙斯拉格朗日空间中，即在 (3 + 1) 维中，存在背景矢量场的理论和观察结果，这种空间保持了规范对称性，但破坏了洛伦兹对称性。这些研究的目的之一是扩展可能涉及 LS 破坏的理论和模型，以寻找可以回答通常物理学无法回答的问题的基础物理理论。从这个意义上讲，标准模型 (SM) 已成为这些扩展的目标，这些扩展以 LS 破坏为特征，最终形成了我们今天所知道的扩展标准模型 (ESM) [3, 4]。近年来，LS 破坏已在物理学的各个分支领域得到广泛研究，例如磁矩产生 [5]、Rashba 自旋轨道相互作用 [6]、Maxwell-Chern-Simons 涡旋 [7]、涡旋状结构 [8]、卡西米尔效应 [9, 10]、宇宙学