XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标集
战略及作战火箭和导弹
反应灵敏的火力，提供远程精确打击能力 • 射程超过 400 公里 • 带有全球定位系统的惯性导航系统 • 为 PrSM 目标集设计的增强杀伤力弹头 • 不敏感弹药推进系统和有效载荷 • 兼容高机动性火炮火箭系统和 M270
联合防区外武器 (JSOW) 移动目标能力的发展：AGM-154 Block Three 计划
目录 第一章：简介................................................................................................ 1 JSOW Block Three 目标集................................................................................................................... 2 时间关键型目标确定和杀伤链考虑因素................................................................................................ 3 JSOW Block Three 任务需求定义............................................................................................................. 5 分析范围和局限性.................................................................................................................................... 9 第二章：JSOW Block Three 假设.................................................................................... 11 背景.................................................................................................................................................... 11 目标位置误差和武器圆概率误差 (CEP) 讨论.................................................................................... 13 传感器假设.................................................................................................................................... 18 飞机假设.................................................................................................................................... 21 数据链假设................................................................................................................................ 25 总结........................................................................................................................................
2019 财年 - UFDC 图像阵列 2
精确瞄准作战涉及直接行动和反网络活动，这些活动由特种部队独特的情报、技术和瞄准流程支持。精确瞄准作战可用于对付需要远程移动和谨慎使用武力的极其困难的目标集。它们可用于为其他行动争取时间和空间以获得牵引力，如反叛乱行动中所示。精确瞄准作战还通过蓄意瞄准关键敌方节点来瓦解跨区域威胁网络，如反恐战役中所示。
生物神经网络的独特特性以及自下而上的方法的最新进展，以更好地生物学上合理的神经网络
尽管它看起来不可行且不切实际，但使用基于对神经科学的理解的自下而上的方法来构建人工智能（AI）是简单的。缺乏生物神经网络（BNNS）的普遍管理原理，迫使我们通过将有关神经元，突触和神经回路的各种特征转换为AI的各种特征来解决这个问题。在这篇综述中，我们描述了通过遵循神经科学相似的神经网络优化策略或植入优化结果，例如单个计算单元的属性和网络结构的特征，以构建生物学上合理的神经网络。此外，我们提出了神经网络试图实现的目标集与神经网络类别之间的关系形式主义，而神经网络类别则按照其架构特征与BNN的建筑特征相似。这种形式主义有望定义自上而下和自下而上的方法在建立生物学上合理的神经网络的潜在作用，并获得一张地图，以帮助导航神经科学与AI工程之间的差距。
N.C.森林服务城市和社区林业财政援助计划2025-1要求申请城市和社区林业基金会
这些项目具有以下预定的目标集，以指导项目的完成。1。项目团队获得了确保，举行了启动会议，在第1季度结束时采用了项目时间表和城市林业标准和规格。2。审查/更新/通过第1季度采用公共树条例。3。在（可能需要的可能需要的城市林业和通信咨询服务）中制定请求），在（申请人计划由TBD）结束时进行广告，奖励和安全合同。4。制定外展计划计划和产品，并在季度末（申请人计划）告知并参与该项目的信息。5。在季度结束之前完成城市林业咨询服务（申请人计划）。6。庆祝该项目完成的外展产品/外展活动将在季度结束之前完成（申请人计划）。使用上面列出的目标和目标＃来制定您的RFA工作计划和RFA预算指导文件，以完成项目计划过程。
MultiCrispr：用于数千个目标的主要编辑和平行定位的GRNA设计
针对编码基因组通过CRISPR/ CAS9技术引入核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速产生了多种方法，例如素数编辑，顶点接近标记或同源性修复，但是，支持生物信息学工具的支持落后于此。新的CRISPR/CAS9应用程序通常会重新征询特定的GRNA设计功能，并且通常缺少一种通用工具。在这里，我们介绍了R/生物导体工具MulticRispr，旨在设计单个grnas和复杂的grna libraries。包装易于使用；在效率和特定的效率上，检测，分数和锻炼;每个目标或CRISPR/CAS9序列可视化和聚集结果；最后返回GRNA的范围和序列。是通用的，多晶状体定义的，并实现了基因组算术框架，作为便利适应最近引入的技术的基础，例如素数编辑或尚未出现。其性能和设计构想（例如目标集） - 特定过滤渲染多晶层在处理类似筛选的方法时选择的工具。
使用转移学习进行运动图像检测的指南：实验研究
摘要 - 基于运动图像（MI）的脑部计算机界面（BCI）显示出有希望的运动恢复结果，术中意识检测或辅助技术控制。但是，由于脑电图（EEG）信号的高度可变性，它们主要是每次使用日期所需的冗长而乏味的校准时间，并且缺乏所有用户的可靠性，因此它们遭受了几个限制。可以使用转移学习算法在某种程度上解决此类问题。但是，到目前为止，此类算法的性能已经非常可变，何时可以安全地使用它们。因此，在本文中，我们研究了MI-BCI数据库（30个用户）上各种最先进的Riemannian转移学习算法的性能：1）受到监督和不受监督的转移学习； 2）对于目标域的各种可用培训脑电图数据； 3）会议内或会议间的转移； 4）对于Mi-BCI表演良好且较不愉快的用户。从此类实验中，我们得出了有关何时使用哪种算法的准则。重新介绍目标数据后，该目标集的几个样本被考虑在内。即使对于课内转移学习也是如此。同样，重新介入对于在会话之间难以产生稳定的运动图像的受试者特别有用。
multicrispr：用于主要编辑和数千个目标的并行定位的 gRNA 设计
近年来，通过 Crispr/Cas9 技术靶向编码基因组引入单核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速催生了多种方法，例如 Prime Editing、Crispr/Cas9 辅助 APEX 邻近标记蛋白质或同源定向修复 (HDR)，但支持这些方法的生物信息学工具却落后了。新应用通常需要特定的向导 RNA (gRNA) 设计功能，而通用的 gRNA 设计工具却严重缺失。在这里，我们回顾了 gRNA 设计软件并介绍了 multicrispr，这是一种基于 R 的工具，旨在设计单个 gRNA 以及并行靶向许多基因组位点的 gRNA 库。该软件包易于使用，可检测、评分和过滤 gRNA 的效率和特异性，可视化和汇总每个目标或 Crispr/Cas9 序列的结果，最后返回基因组范围以及首选的、无脱靶 gRNA 序列。为了通用，multicrispr 定义并实施了一个基因组算法框架，作为轻松适应尚未出现的技术的基础。其性能和新的 gRNA 设计概念（例如针对 gRNA 库的目标集特定过滤）使 multicrispr 成为处理类似筛选方法时的首选工具。