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2024财年计划： - 将继续利用DOD Out Cycle Baa以恰当的时间发布SBIR/STTR主题。 - 将继续根据2022 SBIR/STTR重新授权法发布SBIR和/或STTR开放主题。 将在2023财年的初始版本中汲取的经验教训，并为2024财年实施。。 - 将继续其尽职调查计划业务评估计划，从2023财年的实施中获取的教训，并在2024财年改进和简化它们。 - 将继续利用DARPA SBIR/STTR主题，以最大程度地支持更大的DARPA计划，以确保成功过渡SBIR/STTR技术。 - 将继续利用SBIR/STTR计划可用的各种资金途径。 这包括第一阶段，第二阶段，直接直接进入II期，共同基金，跨代理奖，II期增强和SBIR XL Pilot。 - 将继续使用DARPA S SBIR XL飞行员，该飞行员旨在通过重新想象SBIR将思想转变为成功的小型企业来增加DARPA资助的技术的机会。 SBIR XL的目标包括：（1）增加DARPA技术开发计划的相关性； （2）强调过渡和商业化是评估过程的一部分，包括建立具体的商业化里程碑； （3）提高奖励天花板，以支持运营量表部署的努力，从而增加了技术过渡和商业化的可能性； （4）减少奖励时间表。2024财年计划： - 将继续利用DOD Out Cycle Baa以恰当的时间发布SBIR/STTR主题。- 将继续根据2022 SBIR/STTR重新授权法发布SBIR和/或STTR开放主题。将在2023财年的初始版本中汲取的经验教训，并为2024财年实施。- 将继续其尽职调查计划业务评估计划，从2023财年的实施中获取的教训，并在2024财年改进和简化它们。- 将继续利用DARPA SBIR/STTR主题，以最大程度地支持更大的DARPA计划，以确保成功过渡SBIR/STTR技术。- 将继续利用SBIR/STTR计划可用的各种资金途径。这包括第一阶段，第二阶段，直接直接进入II期，共同基金，跨代理奖，II期增强和SBIR XL Pilot。- 将继续使用DARPA S SBIR XL飞行员，该飞行员旨在通过重新想象SBIR将思想转变为成功的小型企业来增加DARPA资助的技术的机会。SBIR XL的目标包括：（1）增加DARPA技术开发计划的相关性； （2）强调过渡和商业化是评估过程的一部分，包括建立具体的商业化里程碑； （3）提高奖励天花板，以支持运营量表部署的努力，从而增加了技术过渡和商业化的可能性； （4）减少奖励时间表。- 将继续与OUSD（R＆E）关键技术领域一起链接，其中包括：（1）FutureG； （2）信任的AI和自治； （3）生物技术； （4）高级计算和软件； （5）集成感应和网络； （6）定向能量）； （7）超为型； （8）微电子； （9）集成网络系统系统； （10）量子科学； （11）太空技术； （12）可再生能源产生和存储； （13）高级材料； （14）人机界面。
未分类的 Dcpo.rtnic.nl 的 Slate
6. 4 月 24 日，布莱克夫人抵达危地马拉，亲自审查了寻找尼古拉斯·布莱克的行动。陪同她的还有她的儿子兰迪·布莱克、家人朋友卢西姆·约卡哈和爱德华·戈夫，他们都是惠特工业公司的律师。布莱克夫人一行于 4 月 25 日会见了皮埃德温大使，并于同一天听取了包括国防武官在内的代表团官员的详细汇报。 4 月 27 日，布莱克一行在国防武官的陪同下，拜访了第 20 军区代理指挥官，该地区是失踪人员最后一次出现的地方。布莱克夫人于 4 月 28 日离开危地马拉。
北约未分类的言论
1. 根据其职权范围（SGM-43-51），委员会审查了比利时、加拿大、丹麦、法国、意大利、荷兰、英国和美国对 SG 83/1 的回应。这些估计反映了 12 月底和 1951 年初可供核算的国家计划，但美国除外，美国于 1951 年 8 月 10 日提交了修订数字。它们没有衡量填补 DC 28 中显示的国家军力投入总额与整个中期防御计划的军力需求之间的差距所需的需求。委员会没有发现任何重大的不一致或缺陷，以至于妨碍对各国按照常设小组的假设实施国防计划所需的人力、物力和金钱总额进行评估。对于发现的解释差异，委员会已在必要时进行了调整，他们认为，这些差异不会显著影响有关回报的准确性。
未分类的最终 DSD AARO 历史报告
本报告是全领域异常解决办公室 (AARO) 历史记录报告 (HR2) 的第一卷，该报告回顾了美国政府 (USG) 有关不明异常现象 (UAP) 的记录。在完成本报告时，AARO 回顾了自 1945 年以来所有官方 USG 调查工作，研究了机密和非机密档案，进行了大约 30 次采访，并与分别负责受控和特殊访问计划监督的情报界 (IC) 和国防部 (DoD) 官员合作。AARO 将根据《国防授权法》第 6802 节规定的 2023 财政年度 (FY23) 日期发布第二卷；第二卷将对 AARO 在第一卷发布日期之后获得的信息进行分析。
GEOINT 社区及其他领域的人工智能和机器学习 (AI/ML) 现状
1.确保高管领导层使用全面的沟通计划来强调对 GEOINT 工作流程、分析技巧和分析师培训中的流程和技术的 AI/ML 现代化的支持。2.为 GEOINT 分析师和员工创建一个未分类的 AI/ML 培训管道，重点关注如何查找和加载图像、创建和管理计算机视觉模型以及评估模型性能。3.提供未分类的（影响级别 2）AI/ML 测试平台环境，该环境存储在混合云环境中 - 包括本地和云中。如今，对于分析师来说，找到未分类的图像、将该内容加载到开发测试平台、添加图像分类器以及训练和测试模型是一项挑战。随着自动图像标记、张量处理单元 (TPU) 等强大芯片以及主要云提供商等现代技术的出现，创建和维护 AI/ML 测试平台变得相当简单。此外，确保有一个一致的流程将未分类的图像加载到应用程序中，允许分析师拥有衍生产品的所有下游权利，并确保应用程序可以发展到全球规模。4.建立公共基准数据集、元数据和性能指标，以对 AI/ML 模型性能进行比较评估。
有史以来最干净的废物
Hydrodrodyn Systems的Hylecleaner是一项拥有全球专利的独特技术，可实现新的回收塑料方法。在废物的世界中，氢化器甚至将污垢和未分类的塑料转化为可销售的，干净的原产原料原料。