2016 年,总部位于弗吉尼亚州费尔法克斯的退伍军人拥有的科技公司 Trident Systems 获得了一项小型企业创新研究 (SBIR) 合同,以解决这一问题。该合同扩展了为增强型图像捕获和传输能力系统开发的无线电通信技术,允许开发符合美国海军陆战队要求的通信互操作设备。由此产生的系统称为迷你安全通信控制器或 Mini-SCC,允许作战人员通过各种不同的无线电进行通信,包括商用手机、传统和现代军用无线电、公共安全无线电、一键通和全双工无线电。通常这些无线电将运行
自 1977 年以来,能源与环境政策研究中心 (CEEPR) 一直是麻省理工学院能源与环境政策研究的焦点。CEEPR 提倡严谨客观的研究,以改善政府和私营部门的决策,并通过与全球行业伙伴的密切合作确保其工作的相关性。利用麻省理工学院无与伦比的资源,附属教职员工和研究人员以及国际研究伙伴为与能源供应、能源需求和环境相关的广泛政策问题进行实证研究。麻省理工学院 CEEPR 工作论文系列是这些研究工作的重要传播渠道。CEEPR 发布由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文,以便及时考虑和回应能源和环境政策研究,但在发布之前不进行选择过程或同行评审。因此,CEEPR 发布工作论文并不构成对工作论文准确性或优点的认可。如果您对某篇工作论文有疑问,请联系作者或其所在机构。
一列货运列车于下午 4:30 从芝加哥出发,时速为 60 英里。两小时后,一列客运列车从同一车站出发,时速为 90 英里。客运列车追上第一列火车之前,第一列火车能行驶多远?
全面的高超音速战略意味着要从进攻和防守两方面着手,制定全链条解决方案来应对这些先进威胁。凝视高空持续红外 (OPIR) 监视传感器可实时超视距探测高超音速威胁,从而延长交战时间并提示跟踪系统以实施射击解决方案。我们的 OPIR 监视系统可为最先进的导弹威胁提供弹性的太空导弹预警和跟踪。用于传感器部署的 C4ISR 空间和导弹作战模拟 (COSMOS) 建模工具套件可实现主动情报收集和高效资源分配,帮助最终用户了解完成工作所需的条件。
国防领域的加速创新正在“侵蚀美国的军事优势”。1俄罗斯和中国正在迅速逼近美国的军事优势。美国国防部 2020 年向国会提交的一份报告描述了中国“到 2049 年底成为‘世界一流’军队”的目标,并概述了中国人民解放军为实现该目标所采取的步骤,包括对新兴人工智能和云计算技术的投资。2对新兴技术的投资可能会带来不对称优势——仅凭数据处理速度就能在某一领域取得优势。《国家国防战略》(NDS)和《国家军事战略》(NMS)都提到了 GPC 的复苏。NDS 指出,中国将进行“军事现代化”,而俄罗斯将“利用新兴技术”实现各自的地区目标。3《国家军事战略》的摘要指出,“与中国和俄罗斯之间大国竞争的复苏是联合部队面临的最艰巨的挑战。” 4 国防战略和国家军事战略承认并回应了政策专家们的言论:美国与近邻国家之间的军事差距正在缩小。结果就是,美国面临着复杂而动态的环境。
行政功能问题的迹象如果中风会影响您的执行功能,您可能会发现很难:•找出如何做某些事情。这可能是一项似乎很简单的任务,就像更改电视遥控器上的频道一样,或者可能更复杂,例如做饭。•计划如何完成任务。您可能无法想到做某事所需的所有步骤,例如制作一杯茶,或以正确的顺序将步骤放置。•自己开始或完成任务。您可能没有意识到您需要做某事,例如穿衣服,直到有人告诉您,或者您可能需要某人在整个任务中提示您来帮助您完成它。•自己解决问题。,如果出现问题,您可能无法确定该怎么办。•一次(多任务)执行不止一件事。您可能会发现很难在任务之间切换,并记住每个任务的位置。
成就 LLNL 整合了工程、材料科学、物理、化学、数据科学、建模和仿真以及制造方面的专业知识,共同设计创新解决方案。例如,材料科学家研究材料的化学、电子、结构和动力学特性,包括聚合物、合金、陶瓷、泡沫和仿生材料。研究人员还探索了增强原料开发、制造技术和表征方法的方法,同时研究了可能影响长期性能的材料老化和降解。利弗莫尔专家利用人工智能 (AI) 和数据科学的力量来优化设计并实现材料科学的快速进步。LLNL 的广泛资源为这些成就做出了贡献,例如:
国家工作生活研究所是瑞典劳动力市场、工作生活和工作环境研究与开发中心。信息传播、培训和教学、本地发展和国际合作是该研究所的其他重要问题。其研发能力将体现在以下领域:劳动力市场和劳动立法、工作组织和生产技术、社会心理工作条件、职业医学、过敏症、对神经系统的影响、人体工程学、工作环境技术和肌肉骨骼疾病、化学危害和毒理学。该研究所共有约 470 名员工,其中约 370 人从事研发工作。该研究所的员工包括 32 名教授和 122 名拥有博士后学位的人员。国家工作生活研究所在研发方面拥有广泛的国际合作,包括欧盟研究和技术发展框架计划内的多个项目。
我们考虑了Banerjee等人最近引入的预测图形搜索问题。(2023)。在此问题中,从某个顶点r开始的代理必须使用A(可能未知的)图G找到隐藏的目标节点G,同时最小化总距离。我们研究一个设置,在该设置中,在任何节点V中,代理都会收到从V到G的距离的嘈杂估计。我们在未知的图表上为此搜索任务设计算法。我们在未知的加权图上建立了第一个正式保证,并提供了下限,表明我们提出的算法对预测误差具有最佳或几乎最佳的依赖性。此外,我们进行了数值实验,证明除了对对抗性误差造成反对,我们的算法在误差是随机的典型情况下都很好地形成。最后,我们在Banerjee等人的属性上提供了更改的天然简单性能界限。(2023)对于在已知图表上进行搜索的情况,并为此设置建立新的下限。