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地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
TC 2-22.7 地理空间情报手册
2005 年，美国陆军情报卓越中心 (USAICoE) 开始了一项从摇篮到坟墓 (C2G) 的努力，以确定和解决地理空间情报 (GEOINT) 学科的理论、组织、培训、物资、领导者发展、人员和设施 (DOTMLPF) 问题。C2G 成员进行了完整的 DOTMLPF 评估，以便系统地记录各级行动中新兴和未来的 GEOINT 要求。C2G 成员审查了当前的组织结构、作战经验教训以及实施 GEOINT 所需的陆军理论变化。这项研究统一了受 GEOINT 影响的理事会和实体，例如— 理论。 军事情报局局长办公室。 培训。 美国陆军训练与条令司令部地理空间能力经理。 美国陆军工程学校 (USAES)。 USAICoE。 整个情报界的 GEOINT 人员。
地理空间技术在军事行动中的应用
摘要 地理空间技术在当今世界产生了重大影响，因为这些技术在解决人类问题方面有更广泛的应用。在全球范围内，军事行动通过多种方法实现其最终目标。然而，多年来，由于军事战争环境的动态性质，一些采用的方法（尤其是在发展中国家）已经过时，因此需要采用新技术。因此，本文的主要目的是研究地理空间技术在现代军事战争中的作用。地理空间技术围绕使用遥感、地理信息系统、全球定位系统、大数据和地理空间情报等来提供解决地理问题的方法。该研究使用了来自互联网上已发表和未发表作品的二手数据，并采用了描述性方法。研究结果表明，在军事行动中有效应用地理空间技术将使军队能够有效地打击各种形式的犯罪和叛乱。如果在作战行动中充分应用地理空间技术，军队将做得更好。本文的结论是，军队应该在地理空间技术领域培训其人员，以便有效地对抗国家敌人。本文进一步建议，接受过地理空间技术培训的军队人员应被部署到军队和相关民间组织内的适当部门，以充分发挥他们的潜力，造福军队和整个国家。关键词：武装部队、地理空间、GIS、军事、国家建设、战争
环境条件对英语频道长期鱿鱼（Loligo spp。）招聘强度和空间位置的影响
英国频道是东北大西洋地区最高的长期鱿鱼着陆点，使鱿鱼成为该地区运作的塞尔萨尔遗迹所利用的最有价值的资源之一。该资源由两个短寿命的长鱿鱼物种：loligo forbesii和L. vulgaris组成，它们的外观相似（它们没有被钓鱼者区分开），但在其生命周期的时间上有所不同：在L. forbesii中，在7月，在L. dufgaris招募的招聘峰会出现在L. dufgaris peak in Nevember中。头足类物种（例如Loligo spp。）的丰度和分布取决于有利的环境条件，以支持生长，繁殖和成功募集。This study investigated the role of several environmental variables (bottom temperature, salinity, current velocity, phosphate and chlorophyll concentrations) on recruitment biomass (in July for L. forbesii and November for L. vulgaris ), as based on environmental data for pre-recruitment period from the Copernicus Marine Service and commercial catches of French bottom trawlers during the recruitment period over the years 2000 to 2021.为了说明环境描述符与生物响应之间的非线性关系，将一般添加剂模型（GAM）拟合到数据中。在各自的招聘期内，获得了单独的模型，以预测法拉克利斯和福布西生物量指数。这些模型解释了生物量指数变化的很高比例（L. forbesii为65.8％，而福尔加里（L. vulgaris）的差异为56.7％），并且可能适合预测资源的丰度（以生物量）和空间分布。此类预测是指导经理的理想工具。由于这些模型可以在开始季节开始前不久进行，因此它们的常规实施将在实时填充管理中进行（由与短寿命物种打交道的薄薄的科学家促进）。
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
对地理空间分析的需求日益增长
阿尔奥拉皇家委员会为历史遗迹制定了地理空间战略，包括阿尔奥拉的文化和自然遗产，并着手制定长期计划，为该地区带来敏感而可持续的转型，为全球旅游业做好准备。地理空间分析和智能地图对于支持所有数据需求至关重要，有助于开发满足当地人和游客需求的世界级公共交通系统。这是通过访问地理空间权威数据、数据管理、自动驾驶汽车、电动汽车和混合动力汽车预计运动的基础地图查看以及变化检测等高级地理参考功能实现的。
TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于各种目的的监测脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来增强神经认知功能）和设备控制。
AsterX 2024：法国军事太空演习 - 2024 年 3 月 7 日星期四在图卢兹举行
AsterX 汇集了约 140 名参与者：机构合作伙伴（CNES、ONERA、COE）、工业合作伙伴（AGENIUM、SAFRAN、Arianegroup、空中客车防务与航天、Exotrail、Sopra Stéria、MBDA、Crisotech）和外国军事合作伙伴，由 15 个全面参与演习的外国代表组成。