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2025 年 2 月 4 日 尊敬的查克·格拉斯利 (Chuck Grassley)......
在确认听证会上，帕特尔先生还在两个不同的话题上发表了虚假陈述。一个问题涉及所谓的“J6 合唱团”，该合唱团由被关押在华盛顿特区监狱的 1 月 6 日叛乱分子组成。4 当排名成员 Durbin 指出“这个 J6 合唱团的表演者是被关押的暴徒”时，帕特尔先生在宣誓下回应道：“先生，我不知道这件事。我与录音没有任何关系。” 5 这一声明与帕特尔先生之前关于录音的多次公开声明直接矛盾，因为他之前承认他很清楚合唱团是由被关押的 1 月 6 日叛乱分子组成的，并将唱片的制作归功于自己。例如，2023 年 3 月 10 日，帕特尔先生出现在史蒂夫·班农的 War Room 播客中并表示：
2025 年 2 月 3 日 尊敬的查克·格拉斯利 135 哈特......
2025 年 2 月 3 日 查克·格拉斯利议员 华盛顿特区哈特参议院办公大楼 135 号 20510 迪克·德宾议员 华盛顿特区哈特参议院办公大楼 711 号 20510 尊敬的格拉斯利主席和排名成员德宾， 我们写信表达对 FBI 提名人卡什·帕特尔最近披露的与卡塔尔政府的财务关系的深切关注——并鼓励您举行公开听证会听取他的解释。我们都是政府道德专家，整个职业生涯都在评估利益冲突，帕特尔与卡塔尔的明显关系值得公众更加严格地审查。 作为联邦调查局局长，他将能够执行——或者不执行——一系列可能影响卡塔尔和其他外国委托人影响美国政策制定的能力的法律，包括《外国代理人登记法》（“FARA”）。公众需要知道，负责该国联邦执法的人员是在为他们的利益工作，还是为卡塔尔政府的利益工作。2 月 1 日星期六，也就是帕特尔的委员会确认听证会两天后，政府道德办公室 (OGE) 公开了帕特尔的道德文件，1 披露帕特尔的“国家安全、国防和情报”咨询公司确实为卡塔尔工作，直到 2024 年 11 月。2 帕特尔在担任卡塔尔国家安全顾问期间继续保持这种关系。
供应链碰撞 - 波利利 - ...
1。希思罗机场术语时，当我们在上下文中提到“希思罗机构”时，供应链利益冲突政策，我们的意思是希思罗机场控股有限公司及其子公司及其子公司（“ Heathrow”或“ Heathrow Group”）。这包括所有代表希思罗机场工作的人（包括关于永久，临时或固定期限的雇佣合同（“同事”）的董事和同事）。本政策使用“供应商”一词来介绍希思罗机场的任何个人或公司，无论是作为承包商，供应商，顾问还是顾问，以及是否提供工程，服务或供应商，包括避免疑问的任何潜在供应商（包括E.G.在采购过程中出价）。出于本政策的目的，希思罗机场将“利益冲突”定义为任何情况和/或立场，或者有可能造成希思罗机场利益之间的冲突，另一方面，另一方面，与希思罗（Heathrow）订婚的一方的利益或参与的一方利益之间的冲突。这种参与可以是直接的（即作为承包商，顾问或供应商）或间接（例如作为分包商或供应商的相关公司；或由于政党与第三方的关系或联系）。
“小行星7 年内可能撞地球”？
《中国科学报》： 如果存在撞击地球的风险， 在不加干预的情况下，这颗小行星可能落在地 球的哪个位置，造成多大的伤害？ 李明涛： 这颗小行星大概率不会直接落在 地球表面，而是在空中就解体。 如果落于地球，最大的可能性是落进海里。 根据目前我们计算出的陨落带，2024 YR4 理论 上会陨落在南美洲- 非洲- 南亚这个条带，而在 这个条带里，海洋占据相当大比例。如果陨落在远 海，那么对人类社会应该没有太大影响；如果陨落 在近海，可能会引发海啸，使海滨城市受到影响。 如果陨落在陆地上，小行星在空中解体时 产生的冲击波、热辐射、光辐射等，有可能摧毁 一个中等城市面积的区域。 1908 年，通古斯大爆炸摧毁了俄罗斯西伯 利亚通古斯河附近地区约2000 平方公里的针叶 林。爆炸的“肇事者”可能是一个直径约65 米左 右的小天体。 2013 年，一个直径约20 米的小行 星撞击地球后，在俄罗斯车里雅宾斯克上空二 三十公里处爆炸，爆炸当量相当于约30 颗原子 弹，导致当地近1500 人受伤、3000 栋房屋受损， 损失大概为2 亿元左右。 如果按照以上事件推算，2024 YR4 倘若落 在城市区，可能会摧毁一座中等城市，导致上万 人受伤，经济损失可能远远超过车里雅宾斯克 事件。 《中国科学报》： 按照人类现有技术，能够采 取哪些措施？ 李明涛： 目前最成熟的技术手段是发射航 天器，高速撞击小行星，使其改变轨道，与地球 擦肩而过。 2022 年，美国国家航空航天局 （NASA）的“双小行星重定向测试”（DART）任 务已经验证了人类有能力改变小行星轨道。
使用分层狄利克雷点过程进行在线神经序列检测
神经序列检测在神经科学研究中起着至关重要的作用。最近令人印象深刻的作品利用卷积非负矩阵分解和 Neyman-Scott 过程来解决这个问题。然而，它们仍然面临两个限制。首先，它们将整个数据集容纳到内存中并执行多次迭代更新，当数据集很大或频繁增长时，这可能效率低下。其次，它们依赖于序列类型数量的先验知识，当未来情况未知时，这对于数据来说可能不切实际。为了解决这些限制，我们提出了一个分层狄利克雷点过程模型来有效地进行神经序列检测。我们的模型不需要计算整个数据，而是可以使用粒子过滤器以在线无监督的方式顺序检测序列。此外，狄利克雷先验使我们的模型能够根据需要自动动态引入新的序列类型，从而避免提前指定类型的数量。我们在来自鸣禽高级发声中心和啮齿动物海马的合成数据和神经记录上体现了这些优势。
