摘要。雷暴及其相关危害对社会和经济构成了重大威胁。在1980年至2022年之间,雷暴估计造成了1900亿欧元的经济损失。 在罗马尼亚,云到地面(CG)闪电造成的速度是欧洲最高的。 这项研究旨在通过更新2010 - 2022年期间的CG闪电气候来重新评估罗马尼亚闪电的风险,并在雷暴环境的频率中分析长期变化(1941-2022)。 数据是从到达的时间差闪电网络(ATDNET)和ERA5重新分析中获得的。 在研究期间,每年在罗马尼亚发生760,000架灰烬,最大平均年平均年平均灰灰密度约为6.5倍km-2 yr-1在1980年至2022年之间,雷暴估计造成了1900亿欧元的经济损失。在罗马尼亚,云到地面(CG)闪电造成的速度是欧洲最高的。这项研究旨在通过更新2010 - 2022年期间的CG闪电气候来重新评估罗马尼亚闪电的风险,并在雷暴环境的频率中分析长期变化(1941-2022)。数据是从到达的时间差闪电网络(ATDNET)和ERA5重新分析中获得的。在研究期间,每年在罗马尼亚发生760,000架灰烬,最大平均年平均年平均灰灰密度约为6.5倍km-2 yr-1
二维空间 三维空间 第四代操作系统 到达角 辅助全球定位系统 机载预警和空中指挥系统 加性高斯白噪声 基站 基于集群的路由协议 Cramer-Rao 下界 国防部增强型-119 联邦通信委员会 精度几何稀释 全球定位系统 组重复间隔 分层状态路由 初始作战能力 K-最近邻 局域网 基于位置的服务 视距 远程导航 位置服务中心 移动站 非视距 位置、计时、导航 相对距离 微发现 自组织路由 无线电地图 接收信号强度 接收信号强度指示器 到达时间差 到达时间 飞行时间 世界时协调 超宽带 Wi-Fi 定位系统
目前,产业界、学术界或联盟尚未建立协调机制来引入需要在整个计算技术堆栈中进行优化的颠覆性技术。这必然是政府应发挥的正确作用,即建立跨领域的科学基础,解决一阶计算堆栈(图 1 中的第二列)的协调和扩大规模挑战。通过同时投入足够的资源来攻克这些难题,可以大幅缩短从发现到产业投资将新技术推向市场所需的时间。从历史上看,即使是“直接”技术,例如 CMOS 半导体制造中的光刻转换和晶体管改进,这一时间差也达 12 至 20 年。除非采取更协调、更综合的方法,否则影响计算堆栈多个层的进步很可能需要更长的时间。
抽象的Cuore升级具有粒子识别(CUPID)是Li 2 Moo 4(LMO)低温量热量表的预见量尺度阵列,并具有双重热和光信号的双重读数。它的科学目标是在寻找中微子群体中完全探索中微子质量的倒层次结构。候选同位素的独立双β衰变的堆积是相关的背景。我们通过在意大利实验室nazionali del Gran Sasso的地下运行的一小阵列LMO晶体中,在一小阵列的LMO晶体中注入joule加热器脉冲,并通过注射焦耳加热器脉冲。这允许标记堆积脉冲并控制数据中个体热脉冲的时间差和基础幅度。我们介绍了受监督的学习分类器在数据和已达到的堆积拒绝效率上的性能。
随机近似是一类算法,这些算法迭代,递增和随机更新,包括,例如,包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性,即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中,我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置,从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性,尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低,这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字:随机近似,增强学习,稳定性,几乎确定的收敛性,资格跟踪
众所周知,美国全球定位系统 (GPS) 等全球导航卫星系统 (GNSS) 的信号被用于美军所依赖的所有系统。然而,在美国与敌军交战的地区,GPS/GNSS 特别不可靠,因为干扰和欺骗对对手有利。我们提出了一种解决方案,该解决方案使用软件定义的接收器和先进的算法,利用低地球轨道 (LEO) 机会信号 (SOOP) 的到达时间差 (TDOA) 提供备用定位、导航和授时 (A-PNT)。在这种使用 LEO 信号的模式下,不需要对源信号有机密了解。事实上,不需要先验了解 LEO 轨道参数,也不需要知道信号的传输时间。该系统设计为独立工作,也可用于补充通常用于导航系统(包括 GNSS 和惯性导航)的现有导航传感器。扩展使用多个 LEO 星座将有助于优化 RF 挑战环境中的性能和弹性。
估计检测时间。为了解释使用 OPV 和检测到任何后续出现之间的时间差,我们估计了出现等待时间和报告等待时间(监测滞后)的分布。出现等待时间分布定义为从潜在播种事件(即 OPV2 SIA)到指数病毒日期的时间,并使用混合突变模型估计,给定 SIA 中的 OPV2 暴露和监测类型。从病毒日期(即 AFP 发病日期或 ES 收集日期)中减去每个出现组中的指数分离株的病毒年龄,以生成可能发生播种的概率时间段。使用 SIA 开始日期、OPV2 剂量数和到出现地区的距离,基于空间衰减辐射模型 11 来估计 OPV2 暴露。使用对数正态分布估计所有出现的出现等待时间,并再次忽略 ES 以反映仅有 AFP 监测的环境中的等待时间。