除了中国构成的挑战外,朝鲜的自信越来越大,这也是美国及其盟友和盟友在印度太平洋地区日益关注的来源。在2024年初,朝鲜向韩国边境岛附近的水域开了数百枚炮弹,放弃了与韩国和平团聚的政策,并表示已测试了一架水下核无人机。朝鲜的军事积累和加速的武器测试速度,导致一些观察者得出结论,朝鲜领导人金正恩试图获得认可其国家的核地位并从美国获得让步。一些观察家甚至提出警报,朝鲜可能正在为对韩国的军事攻击做准备。朝鲜似乎与俄罗斯日益密切的关系感到胆大,朝鲜为俄罗斯 - 乌克兰战争提供了炮弹,导弹和其他弹药。2024年6月,俄罗斯总统弗拉基米尔·普京(Vladimir Putin)访问了朝鲜,他和金正恩(Kim Jong-Un)签署了一项辩护协议,他们承诺在战争中为彼此提供直接的军事援助。俄罗斯 - 北朝鲜的关系是中国的潜在刺激来源,该国长期以来一直对平壤对该政权产生最大影响。
安大略省多伦多 – 2024 年 10 月 16 日 – Xtra-Gold Resources Corp.(“Xtra-Gold”或“公司”)TSX:XTG;OTCB:XTGRF,非常高兴地宣布其全资拥有的 Kibi 金矿项目的最新矿产资源估算结果,该项目位于西非加纳的 Kibi-Winneba 绿岩带(“Kibi 金矿带”)。独立资源估算的生效日期为 2024 年 9 月 30 日,包含自上次 2021 年 9 月矿产资源估算以来由 Xtra-Gold 内部钻井队完成的另外 174 个金刚石岩芯钻孔(34,737.1 米)。新的矿产资源包括第 3 区 Boomerang 和 Twin Zone 矿床的初步资源估算,以及之前宣布的以下八 (8) 个矿床的矿产资源估算:Big Bend、East Dyke、Mushroom、South Ridge、Road Cut、Double 19、Gatehouse 和 Gold Mountain。总计,这十 (10) 个金矿体彼此相距约 2.7 公里,估计包含 1,058,200 盎司黄金的指示矿产资源和 180,700 盎司黄金的额外推断矿产资源,如表 1 中所述,详情见矿产资源估算摘要部分的表 2。
网络安全对于维护全球经济和军事基础设施至关重要。这里的共同点是,世界基础设施依赖于卫星技术的使用和能力。因此,本文建议制定一个详细的风险分析标准,应用于全球太空保险市场,重点是网络安全。本文的第一部分旨在介绍太空保险市场在卫星成本以及常见网络安全威胁方面的当前趋势的背景信息。对卫星网络安全威胁的重视不容小觑。随着黑客的网络攻击越来越普遍,需要采取主动而不是被动的方式来应对对卫星系统的网络攻击,因为卫星的使用对日常生活至关重要。下一节继续对太空保险和一般网络安全保险制度进行比较分析。虽然太空保险和网络安全保险有重叠之处,但必须对在轨卫星的网络安全保护进行区分。本节发现,网络安全保险通常为组织提供一系列工具,例如预防建议和缓解支持,以增强网络相关事件的恢复能力。然而,不断变化的网络安全风险的新性质对于保险公司来说仍然难以量化和承保。相反,太空保险市场大致分为三种类型的保险:发射前保险、发射保险和在轨保险。此外,航天工业固有的风险性质意味着没有一家保险公司愿意承保卫星。尽管这个行业很独特,但本节发现太空保险市场似乎遵循传统市场的“硬”和“软”周期性。第三部分也是最后一部分采取了积极主动的方法,并提供了一个案例研究,说明如何估计卫星的网络安全保险覆盖范围。由于卫星发射的频率和规模预计会增加,本案例研究的目的是创建一个统一的风险评估标准,以应用于卫星行业。由于与太空保险相关的信息的敏感性,本节对典型太空风险组合中可能包含的内容进行了随意描述,例如:当多颗卫星一起发射时,总损失累积的可能性;以及保险价值范围广与总损失风险高相结合。
近年来,在一类早期量子计算设备中,人们越来越兴趣和快速发展,共同称为嘈杂的中间量子量子(NISQ)设备[1]。NISQ设备本质上是缺乏完整量子误差校正的量子计算硬件。由于缺乏误差校正,在此类设备上可用的门口和总相干时间受到限制。这意味着NISQ设备仅限于可以使用短深度量子电路执行的应用程序,超出该电路不可靠。虽然NISQ设备无法执行通用量子计算,但人们普遍期望它们能够在近期[2,3]中提供比古典计算机相对于经典计算机提供的魔鬼计算优势。开发适合NISQ设备的算法的一种方法是考虑杂交量子古典算法[4]。这样的算法试图通过将一部分计算的一部分向经典计算机铺开来降低整体量子电路深度要求。在其中,一种称为变分量子算法(VQA)的算法可以说是设计NISQ算法的最广泛使用和有希望的策略之一。在VQAS中,使用NISQ硬件进行经典计算的成本函数C(θ),而经典优化策略则用于发现最佳参数θ∗,以最大程度地减少成本函数。此类策略已用于诸如发现汉密尔顿人[5、6]的近似本征态的应用中,重新编译了量子电路[7],并解决了线性代数问题[8-10]。作为一类量子算法,VQAS
通知 - 为了信息交换的利益,该文件在美国交通部的赞助下进行了传播。美国政府对本文档中包含的信息的使用不承担任何责任。非约束内容(除了引用的法规外,本文件的内容都不具有法律的效力,也不意味着以任何方式约束各州或公众。本文档仅旨在提供有关法律或代理政策中现有要求的信息。质量保证声明 - 联邦公路管理局(FHWA)提供了高质量的信息,以促进公众理解的方式为政府,行业和公众服务。标准和策略用于确保其信息的质量,客观性,实用性和完整性。FHWA会定期审查质量问题并调整其程序和流程,以确保持续的质量改进。产品名称和制造商的免责声明 - 美国政府不认可产品或制造商。商标或制造商的名称出现在本文档中,仅仅是因为它们对文档的目的被认为是必不可少的。它们仅出于信息目的而包括在内,并且不打算反映任何一种产品或实体的偏好,批准或认可。
•确保我们的财务审计工作的质量始终符合增强的监管标准。随着外部报告和审计要求的增加,我们的审核变得越来越复杂。我们审核的公共机构也正在努力处理这些变化。通过对2021 - 22年审核的内部和外部评论的发现,我们对我们正在进行的审计方法进行投资计划的需求得到了增强,这些调查确定了进一步改进的领域。我们通过简化和加强财务审计服务线的管理和治理来解决这一问题,并通过我们的审计转型计划带来标准化和自动化,并将实现持续的利益。在2024 - 25年,我们将嵌入新的数字审核平台的使用,添加新的质量保证机制以及数据分析和自动化技术。对我们的财务审计工作的最新评论表明,我们还需要增加资源来解决质量。我们将在2024 - 25年实施一项全面的质量计划,该计划阐明了所需的领导,运营和技术变更,以确保质量始终如一地构成我们所做的一切的核心。
条件:参谋人员接到上级总部 (HHQ) 的命令或指挥官派出任务,要求参谋人员制定运行估算。参谋人员在整个行动过程中接受指导,在动态和复杂的作战环境 (OE) 中制定运行估算,以实现任务目标。混合威胁在所有五个领域(陆地、海上、空中、太空和网络空间)、所有三个维度(人力、物理和信息)和电磁频谱 (EMS) 中对部队的目标构成威胁。旅及以上级别的所有八个作战变量(政治、军事、经济、社会、信息、基础设施、物理环境和时间 [PMESII-PT])都存在且动态;营及以下级别存在四个或更多变量。HHQ 的命令包括所有适用的叠加和/或图形、作战区域 (AO) 边界、控制措施和后续战术行动的标准。部队修改后的组织和设备表 (MTO&E) 上的所有必要人员和设备都可用。该部队按任务组织,由必要的部队组成,并得到上级资产的增援,以完成分配的任务。参谋人员与下属部队、相邻部队和 HHQ 保持通信。参谋人员组织了指挥和控制 (C2) 系统的四个组成部分,以支持决策、促进沟通和开展行动。注意:使用机密//可发布 (S//REL) 机密任务伙伴网络 (MPN) 执行任务,以实现指挥和控制、决策和与任务伙伴的共同理解(协作以及相关信息的显示和共享),这真实地描绘了任务伙伴环境 (MPE)。陆军可能会在联合战区的 MPE 内对 MPN 进行行动。在 MPN 上生成订单和其他工作人员产品,仅在例外情况下使用 SIPR NOFORN。环境:此任务的某些迭代应在降级的指挥和控制网络、降级的电磁频谱条件和/或降级、拒绝和中断的太空作战环境 (D3SOE) 下执行。此外,敌人和/或对手已采取行动创造反介入或区域拒止 (A2/AD) 条件。这项任务不应在 MOPP 4 中进行训练。标准:参谋制定持续评估,为指挥官和参谋提供对其职能区域内当前情况的持续评估,以确定当前行动是否按照指挥官的意图进行,以及计划的未来行动是否可支持。参谋确定新信息和更新的影响:事实、假设、友军状态、敌方状态、民事考虑、结论和建议。参谋协助指挥官和参谋了解情况、评估进展、并在整个行动过程中做出决策。制定运行估算是根据 (IAW) FM 5-0、既定时间表、指挥官的意图、上级总部的命令、陆军道德和标准操作程序 (SOP) 进行的,同时严格遵守 GO/NO-GO 标准,不得出现任何错误。
我们开发了一种使用微扫视动态来测量分层表面视觉搜索任务所施加的任务难度/认知负荷的方法。先前的研究提供了一致的证据表明任务难度/认知负荷会影响微扫视活动。我们证实了这一观点。具体而言,我们在视觉搜索地形表面中嵌入的特征时探索这种关系,在任务期间允许眼睛自由移动。我们做出了两个相关的贡献。首先,我们验证了一种区分视觉搜索的环境和焦点阶段的方法。我们表明,这种视觉行为范围可以通过一个先前报告的估计量(称为 Krejtz 的 K 系数)来量化。其次,我们使用基于 K 的环境/焦点段作为响应任务难度的微扫视分析的调节因素。我们发现,在视觉搜索的聚焦阶段,(a) 微扫视幅度显著增加,(b) 微扫视速率显著降低,任务难度增加。我们得出结论,结合使用 K 和微扫视分析可能有助于构建有效的工具,这些工具可在执行任务时指示任务内的认知活动水平。