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在短时间和长时间标准上的水文盆地上的水和能源预算
摘要。从观察值中更准确地量化区域水和能量漏气对于确定气候和地球系统模型的能力及其模拟未来变化的能力至关重要。本研究使用卫星观测来对2002年至2013年选定的大型河流盆地的陆地水和能量预算的每月估计。在优化之前，盆地的水预算残留物在1.5％至35％之间，净辐射与相应的湍流范围在长期平均值中范围为1至12 W m-2之间。为了进一步评估这些不一致的人，基于整合了漏斗观测值，将漏液添加的表面存储（SIF）用于水和能量。这暴露了季节性水存储中的不匹配，并使宽限期（重力恢复和气候实验）与其他漏斗观察结果所建议的储存之间的重要年度差异增加。我们的优化确保了频率估计值与短（每月）和更长的时间尺度的宽限期的总储能发生变化，同时也通过使用序列方法来平衡长期的长期能量预算。使用χ2检验，在操作过程中进行的所有频道调整都很小，在不确定性估计中，并且保留了观察结果的年度变异性。优化还降低了单个频道组件的形式不确定性。与以前文献的结果相比，诸如密西西比州，刚果和黄河等盆地的结果相比，我们的结果表明，在每种情况下，与宽限期的可变性和趋势都更好地达成了共识。
90 分钟或更短时间内看世界：火箭物流和未来……
这篇研究文章在 2022 年 CJCS 国防和军事战略论文竞赛的战略研究论文类别中获得第二名。虽然 JFSC 的许多学生都取得了很高的研究水平，但提交给比赛的论文代表了专业军事教育机构每年完成的一些最好的研究、写作和思考。获得认可的手稿达到了极高的标准。其他比赛获奖者将在《联合部队季刊》上找到。由 1 CDR Von P. H. Fernandes、Maj Ashley Gunn、MAJ Lucas Hoffmann 和 Lt Col Nita McQuitery 撰写 1959 年，海军少将亨利·埃克尔斯 (Henry Eccles) 将后勤描述为“国家经济与其作战部队战术行动之间的桥梁”。 1 火箭后勤，即使用轨道级火箭将货物从地球上的一个地方运送到另一个地方，有可能大大缩短这一距离。自埃克尔斯发表声明以来的 70 年里，对更快、更高效的后勤行动的竞争需求改变了国防部 (DoD) 开展后勤的方式以及后勤对全球军事行动的贡献。高效、精简的后勤不仅为指挥官提供了行动自由，而且扩大了作战范围。国防部开展高效后勤行动的能力决定了美国在全球范围内投射力量的程度和范围。虽然空运成为第二次世界大战后勤行动的一个特色，但货船继续为全球军事行动运输绝大多数物资和军事装备。空运加快了后勤工作，但需要付出财政成本，并且对重量和体积有限制。然而，空运速度对于美国欧洲司令部、美国非洲司令部、美国南方司令部和美国印太司令部战区的一些后勤挑战来说仍然不够快。美国太空军有一个新的尖端研发项目，即先锋计划，该计划正在探索使用轨道级火箭进行点对点运输。火箭物流承诺比战场上的空运速度更快，但成本更高，对货物类型的限制也更多，在本文的范围内，货物类型定义为人员和设备。与民用运输任务不同，军事任务没有可预测的目的地，无法投资基础设施开发以确保顺利着陆。2因此，先锋计划寻求的解决方案是拥有全地形最终下降系统，具有坚固的外部结构以处理着陆时的异物碎片 (FOD)，并使用新技术，例如目前由 NASA 开创的技术，这将允许下降的火箭在最终下降过程中创建着陆台。
在自然短时间内进行快速、精确的基因组工程......
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2022 年 5 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.05.25.493454 doi：bioRxiv 预印本
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是发展数字技术和创建高科技服务。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家给它们设定了额外的任务：处理和合成语音，准备用于做出复杂综合决策的分析材料，执行与人类结果水平相当的任务，进行训练甚至自动自学，最终创造出一个“强大”的人工智能。智力。所通过和制定的法律法规明确了近期内通过使用人工智能技术必须实现的主要目标、任务和预期成果。然而，人工智能技术的使用引发了与创造新的技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权属于第三方）相关的其他问题。用于后续分析的信息搜索是在与相关权利对象相关的数据库中进行的，这些数据库通过互联网信息和电信网络提供有限的访问权限。在这方面，需要澄清从受保护的数据库中搜索和处理此类信息的合法性。本文提供了 p
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是数字技术的发展和高科技服务的创造。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家为它们设定了额外的任务：处理和合成语音、准备分析材料以做出复杂、综合的决策、执行人类表现水平的任务、训练甚至自动自学，最终创造出“强大的人工智能”。 “ 人工智能。已通过和正在制定的法律规定了在不久的将来通过使用人工智能技术必须实现的主要目的、目的和预期结果。然而，人工智能技术的使用引发了与创建新技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权利属于第三方）相关的其他问题。除其他外，用于后续分析的信息搜索是在与相关权对象相关的数据库中进行的，通过互联网信息和电信网络提供有限的访问。在这方面，需要澄清从受保护数据库中搜索和处理信息的合法性。文章提供了司法实践的例子，说明通过高科技服务使用数据库材料的事实的确立和证明的难度。文章还指出了侵犯个人数据位于可通过互联网访问的数据库中的第三方权利和合法利益的风险。关键词：数据库；数据;知识产权;信息和电信网络；专有权；人工智能;用法;计算机程序；相关权利；技术。引用：Buzova N. V.人工智能和数据库作为相关权客体的使用 // Lex russica。- 2020。- T.73.- 第 8 号。- S.62-69。- DOI：10.17803/1729-5920.2020.165.8.062-069
寻找最短时间量子目标的图示
操纵量子系统（例如自旋或人造原子）的常用方法是使用适当调整的控制脉冲。为了在相干性丧失之前完成量子信息任务，在尽可能短的时间内实现控制至关重要。本文我们报告了在 NMR 实验中以接近时间最优的方式制备保真度高于 99% 的贝尔态，这可以通过结合建模和实验的协同能力来实现。制备贝尔态的脉冲是通过实验发现的，这些实验通过与模型一起工作的基于梯度的优化算法递归辅助。因此，我们利用了基于模型的数值优化设计和基于实验的学习控制之间的相互作用。利用两种方法之间的平衡协同作用（由每种方法的特定情况能力决定），应该具有广泛的应用，可以加速寻找最佳量子控制。