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SSC 授予第一阶段 FORGE 指挥和控制项目
加利福尼亚州埃尔塞贡多~ 太空系统司令部 (SSC) 已将未来作战弹性地面演进 (FORGE) 指挥和控制 (C2) 原型项目授予四家航天工业公司：Ball Aerospace、Parsons、General Dynamics 和 Omni Federal。FORGE 是支持 SSC 的下一代高空持续红外 (Next-Gen OPIR) 计划和天基红外系统 (SBIRS) 功能持续运行的地面系统。FORGE C2 原型将作为政府拥有的网络安全模块化开放系统方法 (MOSA) 的基础，用于导弹预警卫星指挥和控制，包括任务管理、地面控制、遥测、跟踪和指挥。这些公司通过太空企业联盟 (SpEC) 其他交易机构 (OTA) 分别获得一份价值 975 万美元的合同，以在 16 个月的执行期内竞争性地开发 FORGE C2 原型。 FORGE C2 项目经理 Santiago “Rico” Duque 上尉表示：“使用 SpEC 其他交易管理局使我们的团队能够利用非传统承包商带来创新解决方案和新技术，从而有望改进当前的地面架构。我相信，这项工作将为我们的国家带来更具弹性、可扩展和高效的架构。”这是一个多阶段项目的第一阶段，该项目将开发、集成和交付综合导弹预警 C2 系统。该项目将利用现有功能，同时集成现代软件实践，为导弹预警企业（包括下一代 OPIR 和 SBIRS 资产）的指挥和控制奠定重要基础。Duque 表示：“这项工作不仅对于开发用于下一代 OPIR 的现代导弹预警指挥和控制系统至关重要，而且对于将导弹预警与更大的太空领域作战网络相结合也至关重要。”
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用数十年，可通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。
第 8 章 - 机场导航辅助设备 - La DOTD
机场的视觉和导航辅助设备 (NAVAIDS) 的主要功能是协助飞行员在飞机着陆、起飞和滑行过程中安全高效地移动飞机。因此，确保所有视觉和导航辅助设备正常工作并保持良好状态非常重要。本章将简要讨论各种视觉和导航辅助设备，提供关于大多数通用航空设施上更标准的视觉和导航辅助设备的检查程序的一般建议，并讨论维护此类设备时的安全程序。美国联邦航空局最近修订了其 2005 年 4 月 4 日发布的咨询通告 150/5340-26A，标题为“机场视觉辅助设施的维护”，该通告通过引用并入本文。咨询通告提供了系统维护信息，用于在您的机场建立机场视觉辅助设施的预防性维护计划。 AC 中的信息涵盖以下系统：机场照明拱顶和串联照明电路恒流调节器 (CCR)跑道和滑行道高架边缘照明系统跑道和滑行道路面照明系统跑道保护灯和停止排灯照明跑道和滑行道标志旋转信标照明风锥组件精密进近航道指示器 (PAPI) 系统目视进近坡度指示器 (VASI)跑道末端识别灯 (REIL) 和全向进近灯光系统 (ODALS)中等强度进近灯光系统 (MALS, MA
DIFAR 水听器在鲸鱼研究中的应用
定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标已被海军使用了数十年，它通过单个传感器为低频（小于 4 kHz）声源提供磁方位。计算技术的进步使这种声学传感器技术越来越易于使用且功能更强大。此处提供的信息旨在帮助新用户确定 DIFAR 传感器是否适合鲸鱼声学研究。须鲸的声学探测范围平均接近 20 公里，但根据条件不同，范围从 5 到 100 公里不等。DIFAR 声纳浮标到典型研究船的无线电接收范围平均为 18 公里，船上有全向天线，声纳浮标上有标准天线。对一组鲸鱼叫声分析了 DIFAR 方位精度，其中鲸鱼的轨迹是众所周知的。经发现，DIFAR 传感器的方位标准偏差为 2.1 度。可以使用 DIFAR 方位消除已知位置研究船声音的系统误差和磁偏差。DIFAR 传感器阵列需要的传感器比传统水听器阵列少，有时可以提供比传统水听器使用的“到达时间”双曲线方法更准确的源位置。与传统水听器相比，使用 DIFAR 传感器更容易定位船舶等连续声音，因为通常很难找到瞬态特征来估计使用传统水听器阵列进行双曲线定位所需的时间差。DIFAR 水听器系统非常适合露脊鲸、蓝鲸、小须鲸、长须鲸和其他须鲸的叫声，以及包括船舶在内的许多其他声源。
到达信息 我们很高兴您能成为... 的一部分
我们很高兴您能成为团队的一员。在本信息文件中，您将获得有关陆军未来司令部和大奥斯汀地区的信息。所有接到 AFC 任务的人员将不迟于您的报告日期报告。您的赞助商将提供有关处理和处理简报的时间/地点的说明。简报通常在文职人员工资期的第一个星期一 08:00 进行。军方将与支援营 S1 预约处理。您的赞助商将协调处理并为您提供详细信息。总部 AFC 占据奥斯汀市中心的两栋建筑 - 位于第 7 街的德克萨斯大学系统 (UTS) 大楼和位于第 8 街的 JJ Pickle 联邦大楼。此外，位于德克萨斯州朗德罗克的戴尔工厂还设有司令部的资源运营中心 (ROC)。位于市中心的奥斯汀社区学院设有软件工厂，而首都工厂 (陆军应用实验室) 则位于 Omni 酒店。您的赞助人和主管将提供有关您工作地点的更多详细信息。有关陆军未来司令部的一般信息，请访问 https://armyfuturescommand.com/ 、 https://www.army.mil/futures 或 https://www.milsuite.mil/book/community/spaces/usafc 。在 Facebook (Army Futures Command) 和 Twitter (@armyfutures) 上关注我们。有关周边地区、重要活动等的一般信息。可在 http://www.austinrelocationguide.com/ 、 https://www.austintexas.org/ 、 https://cb.today/austin 找到。停车：奥斯汀市中心的停车位极其有限。总部的制服是派往奥斯汀的军事和文职人员的商务休闲装。人员责任：必须始终对 AFC 人员负责。确定您的搬家时间表后，请联系您的赞助商，他们将协助您抵达。您可能会获得政府费用的停车证/停车位。这取决于工作岗位。请与您的主管协调此选项。公共交通：Capital Metro 提供多种交通选择，方便您往返工作地点。您也可以参与公共交通福利计划 (MTBP)。该地区有 13 个免费停车换乘设施，通过 MTBP，您可以获得每月高达 280 美元的补贴，以支付您的通勤交通费用。更多信息将在处理期间或由您的赞助商提供。以下链接提供了更多信息。http://www.austintexas.gov/resident/transportation 。
注释
脂肪和油国际会议 - 展览（FOIC）2025年3月6日至8日| JW Marriott Sahar，印度孟买，会议将重点介绍“遵循绿色化学原则的技术创新，效率和增值”。该主题强调了从种子到油，蛋白质和产品的脂肪和油加工中的增值。鉴于该行业的边缘很薄，无论是人类或动物消费，烯烃还是生物柴油原料，都可以最大程度地提高所有产品的价值。能源效率也至关重要，因为它可以改善流程经济性并支持环境可持续性。新兴的生物技术技术（例如酶使用）将彻底改变石油加工和副产品生产。食品安全是另一个关键重点，尤其是在加工过程和包装材料的作用过程中最小的不良产品。该事件还将突出显示质量控制的最新分析工具以及通过PLC/DCS系统进行精确控制的过程自动化的重要性。FOIC 2025将是一个宝贵的事件，为全球行业领导者提供了一个通过演讲和审议讨论和互动的平台。更多信息：https：//foic.org.in/invitation.php# niop年度大会16-18 2025年3月16日|美国加利福尼亚州加利福尼亚州拉斯帕尔马斯和水疗中心的Omni Rancho NIOP - 国家油料生产研究所组织了整个行业网络的枢纽，提供了一个独特的平台，可与Fel-Low-Polduction Professionals，Exchange Insights建立联系，并建立有价值的关系。与会者可以期待与行业思想领袖进行讨论，从而获得有关最新趋势和创新的宝贵观点。除了丰富的知识共享经验之外，这种召开还提供了充满活力的社交氛围，提供了放松，放松和兴趣享受志趣相投的个人的友善的机会。2025年的公约有望成为一个典型的事件，为行业广泛的网络设定了标准，以领先的行业人物为启发性的讨论，并为社交和放松提供迷人的环境。与会者不仅会融入丰富的专业机会，而且还会沉浸在加利福尼亚的令人叹为观止的美丽中
财政2025年文化发展基金获奖者
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拿骚县综合计划2010-2030
执行摘要简介拿骚县是位于佛罗里达州遥远的沿海县。被认为是杰克逊维尔大都会地区的一部分，它以阿米莉亚岛的旅游目的地而闻名。传统上，它拥有多种经济基础，其中包括木材和农业生产，纸张和高性能纤维制造，深水海港，当然还有世界知名的旅游胜地，例如丽思·卡尔顿酒店和Omni Amelia Island Island种植园。自2000年以来，拿骚县发生了大量的发展，尽管杰克逊维尔仍然是该地区的人口中心，但预计杰克逊维尔（Baker，Clay，St.Johns和Nassau）周围县的人口增长将超过2010年至2030年至2030年之间的杰克逊维尔（Jacksonville）。传统上，拿骚县的城市发展中心一直是费尔南迪纳海滩市和阿米莉亚岛的非法人。，但是虽然偶尔会有填充开发机会，但该岛的土地发展模式现在已经大大解决。大约定义为阿米莉亚河和I-95之间的县东部的非法人尤利地区，是过去十年中最大的新发展。由于它靠近主要的运输走廊，以及将区域水和废水基础设施扩展到该地区，因此这种趋势可能会继续下去。2032年的愿景使该县成功应对未来将面临的挑战，它需要清楚地了解其居民想要去的地方。I-95以西的县地区仍然主要是农村，但是县内以及周围杰克逊维尔，贝克县和乔治亚州卡姆登县的司法管辖区的新发展可能意味着该县西部的某些地区可能会越来越受到未来城市发展压力的影响。尽管2008-2009的经济衰退可能会暂时放慢这些趋势，但佛罗里达州东北部和佐治亚州东北部持续增长和经济发展的前景是积极的，这种增长将继续影响拿骚县的未来。2007年5月，拿骚县与阿米莉亚岛/费尔南迪纳海滩/尤利（Aifby）商会合作，雇用了美国雇用的美国顾问MGT MGT MGT，以开始长期计划和共识建设过程，并为该县开发25年的愿景（2007-2032）。创建2032年的创建是一个透明的过程，所有会议向公众开放。建立了指导委员会，以提供对2032年愿景项目的行政监督。制定并实施了一项通信计划，以向居民提供有关2032年愿景的信息。通过多个公共参与机会从拿骚县的利益相关者群体和居民那里收到了意见。举行了一次启动该项目的开球会议，随后在全县的各个地点举行了八次公开参与会议。在每次会议上，都收集了有关各种主题的公众评论。公众参与过程还包括对主要利益相关者的访谈以及专门针对2032年愿景活动的网站。公开参与会议被用来收集拿骚县居民对2032年该县应如何看法的想法，想法和建议。
PEO STRI EA 现代化工业日
3P Solutions Inc. BUNDLAR, LLC DOMA Technologies LLC Intuitive Research and Technology NGC ServiceNow A. Harold and Associates, LLC CAE USA Doron Precision Systems, Inc JANUS Research Group Norseman Defense Technologies SIMETRI Abacus Solution Group Cape Henry associates Dynepic, Inc. JHNA NSIN Sonatype Accenture Federal Services CDWG Eduworks Corporation JRM Technologies NVIDIA SOS International LLC Acumentrics, Inc. Cisco Systems Inc Engineering Support Personnel, Inc. Juniper Networks Oceus Specialty Systems Inc Ad hoc Research Clarity Cyber Envision Innovative Solutions, Inc. KBR ODU/VMAS Strategic Operational Solutions, Inc. STOPSO Aechelon Technology CloudBees Ephibian Keysight Technologies Odyssey Systems Consulting Group, Ltd. Super Systems, Inc. Aero Simulation, Inc. Cole Engineering Services, Inc Epic Games Krush Acquistions/Ensley. Inc Okta System Innovation Group, LLC AITC, Inc. Collins Aerospace FlightSafety International Kyrus Tech Omni Federal Technical Systems Integration Inc. Akima Colossal FN America Leidos Ops Tech Alliance TEK Systems Alan Anderson Aerospace Consulting LLC COLSA Corporation Frontier Technology Lockheed Martin Outcome One Textron Algoptimal Computer World Services CWS GaN Corporation Lockheed Martin RMS Par Government The Coe Group Alluvionic Inc. Constant Technologies GDIT Loyal Source Government Services Parsons TReX NSTXL Amazon CRANK Marketing Group LLC General Atomics LSI PCI Technology V3 Strategies and Solutions, LLC American Systems Cubic General Dynamics Mission Systems MAG Aerospace PeopleTec Valiant Applied Research Associates cubic CMPS Google Makai LLC Pinnacle Solutions Inc Valkyrie Enterprises AT&T Darley Defense Grid Raster Inc. Malama Kai Technologies LLC Plateau GRP Varjo AT&T Public Sector Data Machines Corp. Hewlett Packard Enterprise Marathon Targets Inc Program Manager Training Systems PMM 130 Vertex 技术和培训解决方案 ATS Davis Strategic Innovations, Inc. DSI HII - Mission Technologies Maxon Inc. Radiance Technologies VMASC/ODU Battelle DCI Solutions Hodges Transportation - NATC MFGS Inc. Ravenswood Solutions Vmware BeyondTrust Dell Federal IBM Microsoft Real-Time Innovations RTI Worldwide Technology Bohemia Interactive Simulations Dell Technologies, Inc. Improbable Millennium Corporation Red River Xator Corporation Booz Allen Hamiilton Dignitas Technologies Infinitas engineering Inc. Miracle Systems RSGS LLC Yorktown Systems Group Boston Consulting Group DirectViz Solutions Info-Matrix Corporation MITRE R-Squared Solutions Zachary Piper Solutions Boston Engineering Discovery Machine, Inc iNovate Solutions, Inc. MSBAI S2 Analytical Solutions BSC Technology LLC DiSTI InterImage, Inc. NEXGEN FEDERAL SYSTEMS SAIC
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习