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优化地面防空以支持国土防御巡航导弹威胁
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
陆军无人地面车辆能力
回顾这一年，很难回忆起任何与高级国家安全人物的重要对话不包括 AUKUS，在许多人看来，AUKUS 似乎已经从一项模糊的技术共享协议演变成可以解决澳大利亚所有问题的协议。华盛顿和伦敦是否也持这种观点尚不清楚，但在国内，每当人们提出重大国防问题时，它似乎已经成为某种安全词。AUKUS 作为万能药的吸引力很容易理解——令人欣慰地回归美好的旧英语圈。国防人员再也不需要学习第二语言或费心了解不同的文化，而是可以安全地在美国和英国之间往返。Allan Gyngell 对澳大利亚外交政策的研究（写于 AUKUS 之前）的标题简洁地概括了这一点：“对被抛弃的恐惧”，这再次上演，所有人都能看到。这一点在 11 月初的澳大利亚潜艇研究所会议上得到了充分展示，感觉就像是上辈子的事了。一位又一位的发言人滔滔不绝地谈论着 AUKUS 将如何为我们带来一支核动力潜艇舰队的强大能力。没有人谈到如何实现这一目标的实际情况。公平地说，潜艇特遣队显然将在 3 月份详细说明前进的方向——尽管没有理由认为澳大利亚的工业等问题
陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
空间系统地面段数据分析探索
摘要。空间系统必须处理由空间和地面传感器收集的大量时空地球和空间观测数据。尽管通信中存在数据延迟，但数据收集速度非常快，并且建立了复杂的地面站网络来收集和存档遥测数据。地面部分接收到的数据可以提供给最终用户。除了存档数据之外，可用数据还为数据分析提供了机会，可以支持决策过程或为目标需求提供新的见解。不幸的是，对于从业者来说，识别空间领域数据分析的潜力和挑战并不容易。在本文中，我们反思并综合了现有文献的发现，并为在空间系统环境中建立和应用数据分析提供了综合概述。为此，我们首先介绍空间系统中采用的流程，并描述数据科学和机器学习过程。最后，我们确定了可以映射到数据分析问题的关键问题。
地面控制人工智能（AI）政策.docx
1. 增强而非替代 人工智能应被用作增强人类创造力和生产力的工具，而不是替代我们创意团队的艺术视野或工艺。我们相信人类思想和智慧的力量，人工智能应该增强而不是削弱这种力量。 2. 透明度和道德使用 在生产过程中使用人工智能的任何行为都必须透明，特别是当它有可能影响最终产品的真实性或原创性时。当在创作过程中使用人工智能工具时，我们会坦诚地告知客户和合作者。 3. 保护知识产权和创作完整性 使用人工智能时应尊重知识产权的所有权，包括我们自己的和第三方的知识产权。人工智能生成的内容不得侵犯受版权保护的材料，并且必须严格遵守许可法和协议。
全球设备指南第 1 卷：地面系统
美国军队训练中的作战环境。COE OPFOR 包括“混合威胁”，代表用于训练应用和场景的理性和适应性对手。COE 时间段反映了当前训练以及延伸至近期的训练。本章涉及当前时间框架系统。这些表格中的设备列表提供了方便的基线示例，这些示例按能力层级排列，可用于组成用于训练场景的 OPFOR 设备阵列。有关 2014 年之后系统技术能力和趋势的指导，用户可以查看第 10 章“对策、升级和新兴技术”。这些表格提供了近期和中期的能力层级。OPFOR 设备分为四个“层级”，以便为对手描绘系统
地球卫星和空中及地面活动的探测
致谢 作者谨向瑞典航天界表示感谢；感谢瑞典国家航天委员会的 Kerstin Fredga 教授、Per Tegnér、Per Nobinder、Silja Strömberg、Lennart Nordh 博士等；感谢 Göran Johansson、Olle Norberg、Claes-Göran Borg、Peter Möller、Hans Eckersand、Peter Sohtell、Per Zetterquist、Jörgen Hartnor、Tord Freygård 以及航天工业内众多其他太空爱好者。在瑞典国防界，我要感谢国防物资管理局的 Manuel Wik、Mats Lindhé、Lars Andersson、Thomas Ödman、Björn Jonsson 和 Curt Eidefeldt；感谢瑞典国防学院的 Bo Huldt 教授邀请我为战略年鉴做出贡献；瑞典武装部队的 Anders Eklund、Anders Frost、Urban Ivarsson、Lars Carlstein、Göran Tode、Rickard Nordenberg、Ulf Kurkiewicz 和 Peter Wivstam；以及瑞典国防无线电研究所的 Bo Lithner。法国外交部（对外关系部 - 文化关系总局）提供的奖学金使我得以在 1982 年至 1983 年期间在巴黎度过了三个学期，在巴黎大学学习理论物理学和天体物理学。我还要感谢林雪平技术大学的 Torsten Ericsson 教授在我担任巴黎助理技术专员期间的指导，以及 KTH 的 Anders Eliasson 博士。还要感谢爱因斯坦和薛定谔的前学生、意大利帕维亚大学的 Bruno Bertotti 教授，他认可我在日内瓦联合国“防止外空军备竞赛特设委员会”的工作，并邀请我作为第四届卡斯蒂利翁切洛国际会议“促进核裁军 - 防止核武器扩散”的发言人。关于我在日内瓦的工作