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M-Argo星际立方体Vittorio的目标选择...
计划将微型的小行星远程地球物理观察者（M-Argo）定为第一个独立的立方体任务，以与近地的小行星进行对集合并表征存在现场资源的小行星。除了执行科学任务外，M-Argo是当前正在开发的ESA技术计划中正在开发的小型深空技术的巨大演示者。M-Argo任务概念最初是由ESA并发设计设施（CDF）团队在2017年构想的。阶段A项目由Gomspace Luxembourg领导，并由ESA GSTP合同在2019 - 2020年由Politecnico di Milano提供支持。这项工作给出了与M-Argo的任务分析和设计有关的最初结果。，我们显示了开发的原始程序，以评估可及的NEO目标和随后的下调过程。内部间接求解器，低头轨迹优化器（LT2.0），已与逼真的推进器模型结合使用，具有可变输入功率，推力和特定的冲动。求解器与分析衍生物一起实现了准确的开关检测技术。已经解决了数百个时间和燃油最佳问题，旨在从次要的小行星中适当地从小星球中心数据库中过滤。分析表明，在3年的转移持续时间内从Sun-Earth L2出发时，M-Argo可能会发现约150个次要物体。中，已选择了41个目标，并提取了5个最有前途的对象的简短列表。我们的初步结果表明任务可行性。总的来说，M-Argo有可能实现全新的低成本，深空探索任务。
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
在冲突和脆弱环境中维护和维持社会保护
在选择目标时存在冲突方面的歧视：• 地方当局不愿将提格雷国内流离失所者纳入援助名单；联邦政府不愿将反对派战士纳入援助名单（埃塞俄比亚）。• 排除与非政府武装团体有联系的地点（萨赫勒）。转移：• 政府将人道主义援助转移到前线（埃塞俄比亚）；非政府武装团体和政府部队夺取援助物资（布基纳法索、索马里）—— SP 也是如此吗？• 当局试图影响 SP 和人道主义援助的目标选择，以获得政治庇护（也门、索马里）。• 限制援助方式（布基纳法索）。
定性与定量研究方法
amishamallah967@gmail.com和sskadam@mitacsc.ac.ac.ac.in摘要：本研究比较了有关策略，分析其对比，质量和缺点的主观和定量询问，其探讨了如何将这些方法应用于各种研究环境中，并分析了它们在数据收集，分析，分析，分析，分析，分析，分析，分析，分析和分析。主观研究通过主观信息提供了深刻的知识，并且可以调查复杂的奇迹。相反，定量研究通过统计分析提供了可衡量的可概括结果。此比较分析检查了何时最合适的情况，并讨论了两种方法如何增强研究结果。这些发现旨在指导研究人员为其研究目标选择最合适的方法，从而确保有效而有意义的结果。关键字：数据收集，分析
GANGMASTERS和劳动滥用当局年度报告和帐户
i。黑客服务公司，这些公司是提供功能的公司，通常是计算机系统渗透作为服务的支持基础架构。客户通常会确定需求，例如目标选择并消耗结果信息。这不包括共识访问，例如安全测试；和II。黑客雇员是由州，实体甚至个人雇用的无关的个人或参与者团体，以进行计算机系统渗透以满足客户要求。他们使用自己的工具和技术并意识到，在某些情况下可能会选择他们的目标。iii。脆弱性和利用市场描述了零日漏洞的商业贸易，并利用了可实现网络入侵的2。它不参考
利用人工智能提高合规性
feras2000@yahoo.com 文章历史： 摘要： 收讫日期：2022 年 1 月 1 日 （人工智能）在武装冲突中的作用引发了激烈的争论，由此产生的争议掩盖了自主性和人工智能在遵守国际人道主义法方面的优势。遵守国际人道法通常取决于对情况的了解，例如有关潜在目标的行为、附近受保护的人和物体以及可能危及计划的制定或判断的情况的信息。这项研究认为，（人工智能）可以帮助开发态势感知技术，使目标选择和附带损害估计更加准确，从而减少对平民的伤害，以便可以完成熟悉的预防措施，例如花费额外的时间和咨询更高级的官员。