•参与者,即那些在网站上填写Google表格并可以适合的人将拥有一个Zoom-Brady-Bunch-Square,将优先考虑问题,加入走廊讨论,并将加入网络活动。
简介西点军校陆军网络学院 (ACI) 与北约合作网络防御卓越中心 (NATO CCD COE) 合作举办 2017 年美国网络冲突国际会议 (CyCon US)。CyCon US 以“网络冲突的未来”为主题,旨在为新想法、相关且可操作的内容、未来趋势洞察以及接触行业、政府和军事领导人、网络创新者和该学科先驱提供一个平台。此次会议旨在促进多学科网络计划,并进一步推动对网络威胁和机遇的研究与合作。网络空间已成为第五个冲突领域,渗透到陆、海、空、天四个领域。网络空间极大地影响着盟友、对手、竞争对手和行业之间的机遇、挑衅和威胁。网络重新定义了我们社会中的社会规范行为,并挑战了当前的冲突范式。网络空间无处不在,再加上量子计算、机器学习、大数据和机器人等新兴技术和科学突破,极大地扩展了战场,甚至重新定义了战争与和平的概念。CyCon US 将从技术、法律、道德、政治、军事和经济立场和研究等方面探索网络冲突的未来。以下 CyCon US 论文审查委员会从提交的 58 篇论文中选出了 15 篇论文在会议上发表(选择率为 26%)。这些论文分为以下五个主题:任务保证、网络政策、国际网络问题、新兴技术和网络行动。我们要感谢作者的深刻贡献,以及论文审查委员会成员志愿审查和评估提交论文的质量。
美国大坝的数量之多反映了这些建筑物对资源的需求。美国陆军工程兵团全国大坝清单 (NID) 列出了美国现有的 80,000 多座大坝(高度超过 7.6 米或容量超过 61,600 立方米),其中 80% 到 2030 年将超过 50 年历史(Duda,2016 年)。一项估计显示,包括小型(容量低于 61,600 立方米)和私有大坝在内,美国水道上已修建了 200 多万座大坝(Graf,1993 年)。考虑到大坝对下游的影响,联邦能源管理委员会 (FERC) 要求每隔 30 年或 50 年对大坝进行现代化改造,以符合安全要求并可供鱼类通行(Service,2011 年)。
理论课:战略与创新理论将以讲座和持续课堂讨论相结合的方式呈现。目标是培养学生寻求知识的能力和批判性思维。实践课:此外,还将有实践课,它们与理论课一样重要,可以提供对战略和创新过程的全面而深入的理解。这些实践课旨在从现实世界的角度介绍理论课中介绍的概念。其中一些实践课将包括、开发和/或虚拟模拟最终项目、案例研究分析和讨论。学生需要在上课前准备好案例新闻文章,并在课程结束时通过 ADI 提交。专业人士讲座。在课堂上,我们将邀请创新从业者作为客座演讲者出席。虽然大多数时候不需要为这些课程做准备,但学生需要在演讲期间积极与客座演讲者互动。测验。将进行简短的多项选择问卷调查,以检查学生在期末考试前是否存在理解材料的问题。小组演讲。学生应以小组形式准备课程的一些演示文稿。
难题长期以来一直被认为是吸引人的精神挑战,这些挑战在整个历史上都吸引了个人。他们提供休闲和转移机会,并刺激认知技能,例如批判性思维和解决问题[3]。此外,由于与数学和计算理论的关键问题的紧密联系,在过去的二十年中,拼图的理论方面引起了科学界的重大兴趣,从而对其数学和计算方面进行了广泛的研究(参见[4-6],请参阅[4-6]的广泛研究)。Furthermore, a variety of pencil-and-paper-based puzzles have been confirmed NP-complete, including but not limited to (in chronological order): Nonogram (1996) [7], Sudoku (2003) [8], Nurikabe (2004) [9], Heyawake (2007) [10], Hashiwokakero (2009) [11], Kurodoko (2012) [12], Shikaku and Ripple Effect(2013)[13],Yosenabe(2014)[14],Fillmat(2015)[15],Dosun-Fuwari(2018)[16] [16],Tatamibari(2020)[17] [17],Kurotto和Juosan和Juosan(2020)[18] [2]。suguru难题的NP完整性意味着有一个多项式时间验证过程,用于检查任意配置是否是Suguru实例的解决方案。但是,解决Suguru拼图仍然是指数的任务,因为对于任何NP完整问题,都不存在已知的多项式时间算法。此外,用于解决Suguru难题的正式算法研究相对有限,因为它直到最近才证明NP完整。本文讨论了一种基本方法,即回溯方法,通过修剪优化增强。对基本算法方法(例如详尽的搜索和修剪和搜索)的研究(这些方法都采用了本文中使用的方法的类似方法)是在Yin-Yang [21]和Tatamibari等难题上进行的。更先进的技术也可用于求解NP完整的难题,例如SAT求解器[23,24]和深度学习方法[25]。这种方法证明了其解决任何Suguru拼图的能力,需要解决的解决方案在拼图大小和提示数方面增加了阶乘因素。此外,这个最终项目还探索了一种使用基于SAT的方法来解决Suguru难题的替代方法。除此之外,本文