20 世纪 80 年代中期,一系列与微下击暴流(强大的雷暴引起的下沉气流和发散性地面风切变)相关的商用飞机事故促使美国联邦航空管理局开发了终端多普勒气象雷达 (TDWR),为美国大型机场提供风切变检测和预警服务。林肯实验室的任务是开发 TDWR 原型以及所需的信号处理和模式识别算法,以提供高度可靠、全自动的风切变现象检测。该原型在科罗拉多州丹佛、密苏里州堪萨斯城和佛罗里达州奥兰多进行了 TDWR 运行演示。这些测试验证了 TDWR 概念的技术和操作可行性,并提供了有关风切变区域特征的宝贵数据,支持针对不同环境的检测算法优化。林肯实验室的 TDWR 原型活动促使美国联邦航空管理局从雷神公司采购了 45 台 TDWR。TDWR 网络在 20 世纪 90 年代全面部署,自 1994 年以来,美国没有发生过重大风切变相关事故。林肯实验室继续支持美国联邦航空管理局优化 TDWR 风切变检测算法的性能;现代化 TDWR 数据处理架构;并实施其他算法,包括雷暴跟踪和运动预测功能。
研究这些条约的时间线有助于了解哪些活动被这些条款禁止,并为当前的辩论提供背景。其中最著名的条约之一是 1967 年的《外层空间条约》(OST)。其中,有关外层空间行为的规定包括(除其他外)平等进入外层空间和天体、不对月球或其他天体提出主权要求以及禁止将核武器送入轨道(《外层空间条约》,nd)。虽然这些规定看起来很明确,但也有关于执行的批评。首先,几个拥有外层空间能力的国家没有签署该条约(Latimer,2021 年)。其次,当时,国家内的私人行为者只能通过其国家特定的法律和国际先例受到惩罚(Latimer,2021 年)。
其他个人属性以及参与过程。作者通过 AAC 和 BCI-AAC 领域的当前引用来支持他们的观点。结论:本文旨在为未来的研究如何利用 CFIR 支持那些身体严重受损的人进行有意义的 BCI-AAC 翻译提供深思熟虑的考虑。我们认为,尽管 BCI-AAC 的发展仍然存在重大障碍,但纳入实施研究对于 BCI-AAC 领域来说可能是及时的,有助于解释最终用户的多样性,克服实施障碍,并支持 BCI-AAC 技术的顺利和有效翻译。此外,临床医生、使用 AAC 的个人、他们的支持网络和工程师越早共同改善 BCI-AAC 结果和翻译效率,BCI-AAC 就越早成为 AAC 武器库中的日常工具。
强化学习是一项令人兴奋的新兴技术,可广泛适用于国防部 (DoD) 的一系列任务领域。它是一种机器学习的形式,其中根据代理的表现通过奖励和惩罚来训练代理。深度强化学习 (DRL) 已显示出在复杂和高维环境中找到有效策略的能力,例如学习玩《星际争霸》或《古代防御》等策略游戏。因此,国防部正在投资模拟环境,以训练自主代理解决具有挑战性的国防部问题。例如,该实验室帮助开发了美国陆军环境,用于训练人工智能代理以防御无人机系统、火箭、火炮和迫击炮威胁。同样,国防高级研究计划局开发了 AlphaDogfight 环境来训练完全自主的飞行员进行空战。
1.17 值得注意的是,这些早期版本的计划(初步协商、问题和选项以及首选方案)的计划期从 2017 年到 2036 年。在本出版计划中,计划期已更新,从 2017 年到 2036 年更改为 2020 年到 2038 年,所有证据基础文件都已更新以支持此计划期。此计划期已更新,因为 NPPF 要求战略政策从采用开始至少展望 15 年,以预测和响应长期需求和机遇,例如基础设施重大改进带来的机遇。由于该计划预计将于 2021/22 年采用,具体取决于 PINS 时间表,因此计划期已更新以反映计划的预期采用日期,以确保在采用计划时可以满足 15 年期限。
报告文档页面表格批准OMB 编号 0704-0188 估计此信息收集的公共报告负担每份回应平均需要 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此信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的意见(包括减轻此负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告理事会(0704-0188),1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有其他规定,如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号,任何人都不会因未能遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将表格寄回上述地址。 1. 报告日期(日-月-年)2020-05-21
只有通过研究和反思,社区才能找到一条前进的道路,为当代和后代创造最好的未来。《经济适用房协调行动计划》基于大量信息,描绘了林肯市目前的住房市场。第一章中的市场分析基于对先前住房研究和报告的回顾,包括市中心南部社区发展组织 (SDCDO) 的经济适用房小组委员会计划、各种数据,以及与公众和各种利益相关者团体的密切合作。此外,“一个林肯计划”中的概念(见下页的标注框)有助于确定问题和机会并制定前进的道路。该计划旨在支持林肯市住房市场的发展,以反映构成该市的多元化居民社区。通过这种方式,该过程包括了代表广泛住房提供者和寻找住房者的利益相关者。在整个计划制定过程中,我们都在征求反馈意见,从一开始超过 24 个利益相关者小组的讨论开始,到流程结束时为期两个半月的公开评论期结束,其中包括公开会议、演示以及对草案文件提出反馈的机会。
雷达系统能够适应收集要求的变化,而不会在任务执行和产品分发之间产生过多的延迟,这为探索各种新的操作概念创造了机会。为了最大限度地减少这种延迟,雷达系统应实时生成雷达控制参数,而无需人工参与,并且必须使用低级编程语言将原始射频数据缩减并处理为标准化格式。学生将与实验室工作人员合作,根据 MATLAB 中的算法描述生成可重复使用、高度优化的 C++ 模块,遵循标准化接口,以控制雷达和处理返回信号。这些模块将使用合成和/或收集的数据进行测试,以便将它们部署到实验室运营的机载系统中。该计划将增加学生对优化代码开发、雷达控制、数字信号处理和集成软件设计的知识。
摘要 光学设计和电子电路方面的最新进展使得近端传感器从被动式过渡到主动式。主动传感器不依赖自然光的反射,而是测量来自作物的调制光的反射,因此它们可以在所有光照条件下工作。这项研究比较了主动和被动冠层传感器在预测梅洛葡萄园 25-32 个随机选择位置的生物量产量方面的潜力。这两种传感器都提供了从转色期冠层天底视图估算的归一化植被指数 (NDVI),这可以很好地预测修剪重量。虽然被动传感器的红色 NDVI 更多地解释了生物量的变化(R 2 = 0.82),但它与修剪重量的关系是非线性的,最好用二次回归来描述(NDVI = 0.55 - 0.50 wt - 0.21 wt 2)。琥珀色 NDVI-生物量关系理论上的线性度更高,但在高生物量条件下无法验证。叶片中稳定同位素含量(13 C 和 15 N)的线性相关性提供了证据,表明冠层反射率可以检测到由于缺水和肥料氮吸收有限而导致的植物压力。因此,这些移动传感器提供的冠层反射率数据可用于改善葡萄园的特定地点管理实践。