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a. 理查德森准将感谢大家的出席,并列举了几个例子来说明 CRAF 计划对国防的重要性。他向大家保证,在面临新挑战时,我们将继续进行良好的对话。他指出,太平洋战区是一个关键挑战,需要付出大量工作和努力才能解决该 AOR 的“距离暴政”。他表示,我们现在需要努力缩小这些差距,而不是等待危机的到来。他最后说:“没有人像他们想象的那样准备好了。”准备是我们实现目标的关键。b. VADM Mewbourne 欢迎大家参加现场 EWG 和他作为 TCDC 的最后一次 EWG。他个人感谢航母在他三年任期内的支持、合作和友谊。具体来说,他对向乌克兰提供的援助以及航母对新兴和紧急需求的灵活性和响应表示非常感谢。他承认国防部是一个难缠的客户;重申 CRAF 团队的支持是多么不可思议。他强调,USTRANSCOM 会努力避免在必要时启动。
a. 理查德森准将感谢大家的出席,并列举了几个例子来说明 CRAF 计划对国防的重要性。他向大家保证,在面临新挑战时,我们将继续进行良好的对话。他指出,太平洋战区是一个关键挑战,需要付出大量工作和努力才能解决该 AOR 的“距离暴政”。他表示,我们现在需要努力缩小这些差距,而不是等待危机的到来。他最后说:“没有人像他们想象的那样准备好了。”准备是我们实现目标的关键。b. VADM Mewbourne 欢迎大家参加现场 EWG 和他作为 TCDC 的最后一次 EWG。他个人感谢航母在他三年任期内的支持、合作和友谊。具体来说,他对向乌克兰提供的援助以及航母对新兴和紧急需求的灵活性和响应表示非常感谢。他承认国防部是一个难缠的客户;重申 CRAF 团队的支持是多么不可思议。他强调,USTRANSCOM 会努力避免在必要时启动。
摘要牛皮癣是一种由遗传和环境因素(包括社会心理困扰)的复杂相互作用引起的多因素,炎症性,慢性疾病。本综述的原因是生物心理社会模型的重要性以及为什么在治疗牛皮癣患者时应考虑它。我们旨在为牛皮癣的心理病理发生,心理社会合并症,心理社会评估和心理治疗干预提供当前的证据。将应激与牛皮癣联系起来的主要途径涉及下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴,交感神经 - 肾上腺膜轴,周围神经系统和免疫系统。据报道,对尴尬和社会污名的恐惧是牛皮癣发作或恶化的主要压力因素之一。精神障碍是银屑病患者中最常见的合并症,但仍然经常被忽视和治疗。先前的研究表明,睡眠障碍,抑郁症,焦虑,边缘性人格障碍和酒精使用率提高
现代隐形战斗机支援舰队维护模拟 Staci Colbacchini、Allison Gahafer、Lindsey McEvoy 和 Bryan Park 美国空军学院,C16Staci.Colbacchini、C16Allison.Gahafer、C16Lindsey.McEvoy、C16Bryan.Park@usafa.edu 摘要 - F-35 Lightning II 是第五代多用途隐形战斗机,预计将取代老化的“传统战斗机”及其在国防中的作用。该飞机由洛克希德马丁公司设计和生产。洛克希德马丁公司和美国空军认识到,适当的信息基础设施对于维持一支功能齐全、随时可执行任务的飞机舰队至关重要。因此,为了提供信息技术主干和能力来支持美国和盟军现有和未来的作战人员,美国空军开始采用现代电子信息系统。 F-35 配备了自主物流信息系统,使操作员能够提前规划、维护以及规划和维持新组建的舰队的系统。该系统内有一个问题票务系统,可作为解决 F-35 系统问题的一种手段。行动请求系统利用此票务系统有效地将票务传送给适当的工程组织,并返回给发起人以解决问题。本文研究了票务流程,目的是创建一个可用于
最近的IT基础设施攻击激增促使人们对数字供应链内的网络安全的关注更加重视。自2018年以来,美国国家标准技术研究所(NIST)报告说,固件攻击增加了500%。1 NIST最近还发布了许多文档,强调了将硬件,软件和固件作为强大网络安全计划的基础元素的重要性。为了减轻这些风险,有60%的供应链管理领导者计划在2025年之前在业务决策中优先考虑网络安全风险。2
摘要:在本论文中,我们研究了一组四旋翼飞行器的分散控制器的设计。四旋翼飞行器分为领导者和跟随者。领导者由人控制,而追随者则使用去中心化控制器来跟随领导者。追随者是自主的,不知道领导者的行为。本论文的新颖之处在于依靠 WiFi 模块等廉价传感器来估计与相邻四旋翼飞行器的距离。为了设计去中心化控制器,迭代学习与监督学习和模仿学习相结合,经历了几个阶段,包括日志收集、高级模型训练和设计“一个控制器”。然后控制器被集成到跟踪器中,使它们成为自治的。学习方法的主要优点是移动
考虑到由于过度捕捞而导致的过度开发股票的关键问题,建立了欧盟的数据收集框架(DCF)。在DCF中,成员国收集和分析与可持续渔业管理相关的数据。为了评估渔业的地位,有必要将捕鱼机队分为车队。但是,当前的DCF分割主要基于技术血管参数,例如容器长度和主要的渔具,通常不能准确地代表船舶的捕鱼活动。为了解决这个问题,我们开发了一种替代的车队细分方法,该方法提供了更现实的捕鱼活动概述。这种方法利用了多元统计数据,并与机器学习技术一起进行自动化。将这种方法应用于二十年的德国渔业数据,与DCF方法相比,该数据集具有较少段的数据集,DCF方法更贴近实际捕鱼策略。对当前和新型分割方案计算的生物库存健康指标的比较表明,当前方案通常会错过依靠过度开发的股票的细分市场迹象。应用的机器学习技术显示出较高的分类精度,错误分类很少见,并且仅发生在具有重叠捕获组合物的段中。由于机器学习几乎可以完美地分配给修订后的细分市场,因此我们希望成功实施该协议以供未来的车队SEG进行。此方法非常适合数据收集和分析程序,并且可以用作标准工具。因此,这种新颖的方法可以有助于改善捕鱼机队的分析和政策建议,以提供更好的渔业管理。
本论文中表达的观点为作者的观点,不反映美国空军、国防部或美国政府的官方政策或立场。本材料被宣布为美国政府的作品,不受美国版权保护。