XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemesm
国家海洋与大气管理局
○ESM（MAPP）○现场活动实施（CVP）：热带太平洋观察系统（TPOS）赤道太平洋实验（TEPEX）○UXS数据开发/气候应用程序分析○博士后机会：NOAA气候和全球变化竞争的重点
基于IEEM平台和基于NCA的建模
计划和基于证据的政策建模。•探索性场景 - Iririga8on中的Inves8ng。•目标寻求 - ndcs。•策略筛选 - 可持续发展目标。•Retrospec8ve evalua8on-Inves8ng in Tourism in Tourism。•gejng spa8al- ieem + ESM和绿色增长。
来自氢氧化细菌的太空食物
ORCID ID：Kyle A. Alvarado https://orcid.org/0000-0001-6489-2237 Juan B. García Martínez https://orcid.org/0000-0002-8761-7470 David Denkenberger http://orcid.org/0000-0002-6773-6405 摘要：将食物发射到太空的成本非常高。另一种方法是在任务期间使用人工光合作用、温室、非生物食品合成、电细菌和氢氧化细菌 (HOB) 等方法制作食物。本研究比较了预包装食品、人工光微藻和 HOB。每种替代方案的主要因素是其相对质量，因为将有效载荷发射到太空需要高昂的燃料成本。因此，使用美国国家航空航天局开发的等效系统质量 (ESM) 技术对替代方案进行了评估。分析了三项为期 3 年、载有 5 名机组人员的不同任务，包括国际空间站 (ISS)、月球和火星。ESM 的组成部分包括表观质量、散热、功率和加压体积。所有系统选择的电源都是核能。经计算，太空电力与生物质的效率分别为 HOB 和微藻的 18% 和 4.0%。这项研究表明，种植 HOB 是最便宜的替代方案。HOB 的 ESM 平均比预包装食品和微藻低 2.8 倍和 5.5 倍。这项替代食品研究还涉及在全球农业灾难期间为地球提供食物。HOB 的好处包括回收包括 CO 2 在内的废物并产生 O 2 。实际系统将涉及多种食物来源。
HardenStance-Briefing-MWC23-Taking-Stock-of-Telco ...
Fortinet 和 Palo Alto Networks 均在电信专用 5G 安全产品上投入了大量研发资金。Palo Alto Networks 今年发布了几份面向 5G 的客户公告，但没有发布新产品公告。Fortinet 报告称，在私有 5G 方面，全球系统集成商 (GSI) 合作伙伴 ATOS 和 Cap Gemini 的 5G 部署进展速度快于其大多数电信客户。Fortinet 也没有发布新产品公告。爱立信和诺基亚分别发布了针对爱立信安全管理器 (ESM) 和 NetGuard 产品组合的新功能。然而 ESM 已有五年历史。诺基亚仅在去年的 MWC 上宣布了新的 Cybersecurity Dome，但它起源于 2017 年底宣布的上一款诺基亚安全管理中心 (SMC)。
通过混合深度学习框架统一遗传和化学扰动代表
b，unipert（黑色框架面板）和ESM（灰色框架面板），在1级药理类别的蛋白质嵌入（n = 4,417）的T-SNE可视化比较（左）和类别分布（右）。颜色突出显示了前7个类别，其余少数和未分类蛋白的可视化在扩展数据中详细介绍。2。
ES-5080 - L3Harris
ES-5080 是一款最先进的 ELINT 和 ESM 组合系统。 ES-5080 的先进数字接收器技术可拦截、检测和识别各种宽带雷达，包括远距离低截获概率 (LPI) 调频连续波 (FMCW) 雷达。该系统可以检测潜艇、水面舰艇、飞机和陆基雷达的射频 (RF) 发射。
如何引用本文：Rahul Malik、Sagar Pande、Nishi、Aditya Khamparia（2020 年）。人工智能和机器学习协助气候变化监测。人工智能与系统杂志，2，168–190。https://doi.org/10.33969/AIS.2020.21011。
气候变化影响社会运作，可能需要进行大量调整才能应对变化的气候模式。机器学习 (ML) 算法取得了长足进步，在其他研究领域取得了突破，最近还被认为有助于气候分析。尽管大量孤立的地球系统事件是用 ML 方法进行分析的，但尚未出现更通用的机器学习来更好地了解整个温度系统。例如，ML 可以帮助进行环境识别，其中复杂的反馈使得从即时方程分析甚至变量可视化和地球系统模型 (ESM) 诊断中进行表征变得困难。因此，人工智能 (AI) 可以基于确定的气候关联来提供即将到来的环境事件（包括极端事件）的增强警报。虽然 ESM 开发绝对必要，但我们建议同时关注使用 ML 和 AI 来识别和充分利用预先存在的模拟和数据。
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
利用COTS技术以
为支持陆军的现代化战略重点关注下一代战斗车辆（NGCV），GVSC与OSD合作伙伴（OECIF，海军）正在开发储能模块（ESMS）的联合服务高压（HV）规范，即锂离子电池。安全，低成本ESM在支持电气化方面的更大渗透将提高平台的生存能力，可操作性和能力。可以预期，基于商业实践的适应性，可扩展的储能的HV ESM规范将使多个DOD平台受益，从而导致收购生命周期成本降低和后勤负担减轻。为了支持多个平台要求，正在开发规范，以允许50V到1000V的模块化电气体系结构。分析还介绍了使用标准功率和能量电池模块与平台独特电池的结合获得最佳解决方案的能力，这表明了模块化电池规范的可行性。这项工作还审查了规范的开发，包括模块格式，电源和能源需求，环境，安全，控制，冲击和振动要求。还提出了混合动力汽车的案例研究，以说明规范的价值。
一种基于雷达-光电联动控制的多传感器协同探测目标跟踪方法
摘要。雷达是跟踪目标的常用手段，在敌方主动干扰下，常常会导致目标失去跟踪，从而造成雷达失去对目标的连续跟踪。为提高跟踪效果，建立了一种基于雷达光电联动控制的多传感器协同探测目标跟踪方法。研究以雷达光电联动、恒速度(CV)、恒加速度(CA)和电流统计模型(CSM)作为运动目标的数学模型，针对不同运动状态下的目标，以及单传感器电子支援措施(ESM)和多传感器电子支援措施(ESM)、红外搜索与跟踪(IRST)，对比了改进的交互式多模型(IMM)和标准IMM。研究结果表明，在变速运动中，采用改进的IMM算法和多传感器进行目标跟踪，目标的方位角和仰角跟踪误差较小，可以有效解决CV、CA等运动模式转换过程中模型失配的问题。方位角和俯仰角图像曲线波动较小,稳定性较高,该方法可以取得较好的跟踪效果。