XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System当前任务
火星 2020 任务的最终环境影响声明
本 FEIS 旨在协助有关计划于 2020 年发射的火星 2020 任务的拟议行动和替代方案（包括无行动替代方案）的决策过程。本 FEIS 提供与实施拟议的火星 2020 任务的潜在环境影响相关的信息，该任务将采用新的科学仪器，以便在原地寻找过去生命的迹象，选择并存储一套可返回的样本，并展示未来机器人和人类探索火星的技术。美国宇航局提议的火星 2020 任务将使用为火星科学实验室 (MSL) 探测器好奇号开发的成熟设计和技术，该探测器于 2012 年 8 月抵达火星。根据拟议的行动，火星 2020 探测器将由多任务放射性同位素热电发电机 (MMRTG) 提供动力。NASA 将根据过去和当前任务的数据选择一个具有科学重要性的着陆点。
火星 2020 任务最终环境影响声明
本 FEIS 旨在协助有关计划于 2020 年发射的火星 2020 任务的拟议行动和替代方案（包括不采取行动替代方案）的决策过程。本 FEIS 提供与实施拟议的火星 2020 任务的潜在环境影响相关的信息，该任务将采用新型科学仪器寻找原地过去生命的迹象，选择一套样本并将其存储在可返回的缓存中，并演示未来机器人和人类探索火星的技术。NASA 拟议的火星 2020 任务将使用为 2012 年 8 月抵达火星的火星科学实验室 (MSL) 探测器好奇号开发的成熟设计和技术。根据拟议的行动，火星 2020 探测器将由多任务放射性同位素热电发电机 (MMRTG) 提供动力。NASA 将根据过去和当前任务的数据选择一个具有科学重要性的着陆点。
任务导向型创新政策的监测与评估：从理论到实践
对任务导向型创新政策 (MOIP) 进行有效的监测和评估 (M&E) 有助于政府和合作伙伴改进基于证据的政策制定和任务设计、协调和实施，从而增强经济和社会影响。它促进了任务生命周期不同阶段的持续学习，并促进了对这些政策投入的大量资源的责任制。更重要的是，在当前任务尚未产生可衡量影响的早期阶段，监测和评估应有助于证实 MOIP 作为本已复杂且拥挤的政策环境中的附加框架的附加价值。这一点尤其重要，因为 MOIP 以及旨在转变社会技术系统以应对社会挑战的其他主动政策正受到一些政策制定者和利益相关者越来越多的批评。然而，MOIP 不断发展的复杂性、多维性和多层次性使得很难在行动和结果之间建立因果关系。
认识性探索可概括的计划和...
本文在关系，非平稳的随机环境中介绍了一种持续计划和模型学习的新方法。这种功能对于在不确定和不断发展的现实世界中的连续决策系统的部署至关重要。在此类实践环境中工作，具有未知（和非平稳）过渡系统和不断变化的任务，所提出的框架模型模型差距在代理人的当前知识状态中，并使用它们来进行集中，调查的探索。使用这些探索收集的数据用于学习可概括的概率模型，用于解决当前任务，尽管环境动力学发生了持续变化。在几个非平稳基准领域上的经验评估表明，这种方法在样本复杂性方面显着优于计划和RL基准。理论结果表明，当平稳性保持时，该系统表现出理想的收敛性。
桑迪亚国家实验室/新墨西哥州持续运营的场地范围环境影响声明 (DOE/EIS-0556)
• 根据“不采取行动”替代方案，SNL/NM 当前支持当前任务的运营将继续。该替代方案代表维持现状，并将包括已完成 NEPA 审查并已做出决定的计划和活动。 • 根据“现代化运营”替代方案，现有计划和活动将继续，并将在必要时通过现代化设施提供支持。该替代方案包括 (1) 建造替代设施、(2) 升级现有设施和基础设施，以及 (3) 净化、退役和拆除项目。NNSA 将更换即将报废的设施，升级设施以延长其使用寿命，并改善工作环境，使 NNSA 能够满足运营要求。该替代方案还包括减少运营碳足迹和/或净零排放计划的项目。它不会扩展现有能力和运营。 • 扩展运营替代方案（NNSA 的首选方案）将包括现代化行动，以及将扩展现有能力以外的项目。这种替代方案包括（1）建造和运营新设施；（2）对现有设施进行升级，从而改变这些设施的性质和能力。
量子单向的承诺
尽管强化学习（RL）可以解决许多具有挑战性的顺序决策问题，但在重新任务中实现零拍摄的转移仍然是一个挑战。困难在于为术任务找到一个良好的表示形式，以便代理商了解其对以前看到的任务的方式。为了实现零拍传递，我们介绍了函数编码器，该函数编码器是一种表示算法的表示算法，该算法将函数代表为学习的非线性基函数的加权组合。通过使用函数编码器来表示奖励功能或过渡函数，代理就当前任务如何与通过相干向量代表的预先看到的任务相关联。因此，代理能够在运行时间之间实现在相关任务之间进行转移，而无需训练。，我们通过通过功能编码器任务表示形式来增强基本的RL算法来展示三个RL字段中最先进的数据效率，渐近性能和训练稳定性。
kfc：知识重建和饲料
将生成模型适应持续学习（又称cgl）最近引起了对计算机视觉的极大兴趣（Huang等，2024； Belouadah等，2021）。CGL的臭名昭著的问题是灾难性的遗忘，这反映了这样一个事实，即当发电机学习新任务时，它会忘记其以前学习的任务（Parisi等，2019）。主要的CGL方法是生成性重播（GR）（Shin等，2017; Van de Ven等，2020），该方法在混合数据集中重新训练了一个新的发电机，该数据集合了从先前的生成器和当前任务的真实样品产生的伪样品。一些扩展的CGL方法仅在当前任务数据上训练发电机，例如CEWC（Seff等，2017）和Mgan（Wu等，2018; Liu等，2020）等。然而，这些方法主要在条件生成的对抗网络（CGAN）上进行了研究，并且它们对于单个增量任务是可行的，而对于多个顺序任务，CGAN可以诱导不稳定的训练，从而导致下质量的样品（CONG等，2020）。
审查火星样品中可移动和不可移动的航天器的热控制综合审查
2 Srisavangavadhana公主医学院，Chulabhorn Royal Academy，906 Kamphaeng Phet Phet 6 Rd。 太空探索已经成为科学家的焦点。 在所有行星中，火星是最接近我们星球的人，它具有发现生命迹象的痕迹。 地球具有关键的环境条件，是地球本身或太阳的关键环境条件。 如今，出于特定目的，有几个飞船发送到火星。 当前任务之一是样本收集任务，该任务收集了火星样品并将其发送回地球。 NASA发起了目前的这项任务的一名漫游者，其主要目的是在地球上收集样本至少为期两年。 样品检索着陆器将在大约六个月内进行操作，以收到流动站收集的样品并将其发送回地球。 每个航天器还基于其任务目标和时期需要不同种类的功率来源和热管理系统。 根据我们的观点研究和讨论了选择每个功率和热控制源的概述和考虑点。 关键字：火星样品收集任务，毅力任务，样本检索着陆器，热控制系统，太空探索。2 Srisavangavadhana公主医学院，Chulabhorn Royal Academy，906 Kamphaeng Phet Phet 6 Rd。太空探索已经成为科学家的焦点。在所有行星中，火星是最接近我们星球的人，它具有发现生命迹象的痕迹。地球具有关键的环境条件，是地球本身或太阳的关键环境条件。如今，出于特定目的，有几个飞船发送到火星。当前任务之一是样本收集任务，该任务收集了火星样品并将其发送回地球。NASA发起了目前的这项任务的一名漫游者，其主要目的是在地球上收集样本至少为期两年。样品检索着陆器将在大约六个月内进行操作，以收到流动站收集的样品并将其发送回地球。每个航天器还基于其任务目标和时期需要不同种类的功率来源和热管理系统。根据我们的观点研究和讨论了选择每个功率和热控制源的概述和考虑点。关键字：火星样品收集任务，毅力任务，样本检索着陆器，热控制系统，太空探索。
空中任务接受
机载任务接受/拒绝声明 我了解，我被分配至一个机载单位_________________ 我在此接受此机载任务_________________ 我在此拒绝此机载任务，原因如下________________：( ) 医疗状况 ( ) 不符合 ABN 资格 ( ) 其他 我了解，如果拒绝此机载任务，我的 SQI“P”将被撤销。我进一步了解，如果我因任何非医疗状况（故意空降终止）原因而拒绝，并且我的累计空降状态不足 36 个月，我将不再被授权在任何军装上佩戴跳伞员徽章。（参考：AR 614-200、PARA 5-3j 和 XVIII ABN CORPS REG 600-3）____________________ 我目前被分配到跳伞位置（是）（否）。如果是，请问分配几个月________________。如果是，并且您拒绝此任务，您将失去当前的空降位置，并将被报告为超员，可执行全球任务。在当前任务之前，我已经以跳伞状态服役了___________个月 打印：姓氏、名字、中间名首字母和社会保险号签名 今天的日期
CISLUNAR轨迹维护的生命和操纵检测模式
对Cislunar操作的兴趣增加需要将太空域的意识能力扩展到地球的地球范围内。成功的太空领域意识需要对空间对象行为的知识和分类。此信息可以用作未来和当前任务计划的决策工具。通过发展描述性生活模式来获取空间对象行为的信息的方法。生活的描述模式从空间对象建立了一组预期的动作或运动。这项研究开发了生活的描述性电气化模式，用于在Earth-moon系统中L1和L2 Lagrange点附近重复自然轨迹。a L 2最佳模型预测控制和冲动控制器被实现，以在高层象征的模型中维护所需的轨迹。证明了基于最佳控制的估计器可检测电气维持操作，并实现了一级支持向量分类器，以确定空间对象相对于既定的固定存储模式的空间对象的异常行为。