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World File Search System空间能力
没有证据表明，野鸡的足部特征会影响评估颜色辨别和空间能力的认知表现
摘要 大脑两侧的差异化专业化促进了信息的并行处理，这在很多动物中都有所体现。据报道，侧化程度更高的动物（表现为持续优先使用肢体）通常表现出优越的认知能力和其他行为优势。我们检测了 135 只幼年雉鸡 (Phasianus colchicus) 的侧化程度，通过它们在自发踏步任务中的足部特征来判断，并将这一指标与个体在 3 项视觉或空间学习和记忆检测中的表现联系起来。我们没有发现任何证据表明明显的足部特征会提高任何任务的认知能力。我们也没有发现任何证据表明中等的足部特征与更好的认知表现有关。这种缺乏关联令人惊讶，因为之前的研究表明，雉鸡在种群中略微偏向右足，而当被放归野外时，足部特征更高的个体更容易死亡。极端侧化受到限制的原因之一是，它会导致认知表现较差，或者最佳认知表现与某种中等程度的侧化有关。这种稳定的选择可以解释在大多数已研究的非人类物种中看到的中等侧化模式。然而，我们在这项研究中没有发现任何证据来支持这种解释。
实现快速增长的空间能力
图 1：国防情报局的反太空威胁连续体（DIA，2022 年） ..... 9 图 2：轨道类型和用途（DIA，2022 年） ...................................................................................... 12 图 3：美国空军 C-17 运输机上的便携式三星座 GNSS 接收器（作者照片） ............................................................................. 38 图 4：AN/TRN-47 TACAN（CWO Bryan Nygaard） ............................................................................. 44 图 5：第一太空旅士兵提供隶属于机动部队的次要太空任务（SSGT Dennis Hoffman） ............................................................................................................. 48 图 6：太空监视网络地理位置（USSTRATCOM 图表） ...................................................................................................... 80 表 1：按太空任务区域划分的需求、损失和二阶效应 ............................................................................................. 25 表 2：太空发射设施 ............................................................................................................................. 78 表3：卫星控制网主要设施...................................................................................................... 78 表 4：空间监视网主要设施................................................................................................... 79 表 5：常见低地球轨道极地轨道风险概况........................................................................................ 82
基于虚拟现实的空间能力评估
在虚拟现实（VR）研究领域，方法论进步，技术创新和新颖应用的协同作用至关重要。我们的工作在VR环境中进行的空间能力评估背景下封装了这些方面。本文提出了VR，眼睛跟踪和脑电图（EEG）的全面综合框架，该框架无缝地结合了测量参与者的行为性能，并同时收集时间戳记的眼球跟踪和EEG数据，以促进某些条件和增加这种态度的潜在影响，以使空间能力在某些条件和增加的范围内都受到影响和注意力的影响。该框架涵盖了参与者的凝视模式（例如固定和扫视），脑电图数据（例如Alpha，Beta，Gamma和Theta波模式）以及心理测试和行为测试的测试。在技术方面，我们利用Unity 3D游戏引擎作为通过模拟更改空间探索条件来运行空间能力任务的核心。我们模拟了两种类型的空间探索条件：（1）微重力条件，其中参与者的白痴（身体）轴静态和动态地与其视觉轴进行了错位； （2）火星地形的条件，提供视觉参考框架（用于）但有限且陌生的地标物体。我们特别针对人类的空间能力和空间感知。对于空间感知，我们应用了大小和距离感知测试的数字化版本来衡量参与者对大小和距离的主观感知。To assess spatial ability, we digitalized behav- ioral tests of Purdue Spatial Visualization Test: Rotations (PSVT: R), the Mental Cutting Test (MCT), and the Perspective Taking Ability (PTA) test and integrated them into the VR settings to evaluate participants' spatial visualization, spatial relations, and spatial orientation abil- ity, respectively.C＃脚本的套件策划了VR体验，实现了实时数据收集和同步。这项技术创新包括从不同来源的数据流（例如Vive控制器，远射设备和EEG硬件）集成，以确保具有凝聚力和全面的数据集。我们的研究中的一个关键挑战是同步来自脑电图，眼睛跟踪和VR任务的数据，以促进全面的分析。为了应对这一挑战，我们采用了Opensync库的统一接口，该工具旨在统一心理学和神经科学领域中不同的数据源。这种方法可确保所有收集的措施共同参考，从而对参与者绩效，凝视行为和脑电图活动有意义分析。基于统一的系统无缝地包含任务参数，参与者数据和VIVE控制器输入，提供了一个多功能平台，用于在不同域中进行评估。
创造性爱好与视觉空间能力之间的关系
非常高兴，我想对Shannon Whitten博士表示感谢。感谢您成为一名令人难以置信的导师。您对学生的研究和真正关怀的热情一直是一个巨大的灵感，并塑造了我个人。没有您的指导，
加强英国主权空间能力的优先级
1英国航天局（2022）从公共太空投资中的回报和福利2021。可在以下网址提供：https：//www.gov.uk/government/publications/returns-and-benefits-from-public-space-investments-investments--2021/ returns-and-benefits-from-public-public-space-Investments-2021-2021 22. 2政府科学办公室（2018年）卫星卫星卫星时间和位置：Blacksed-derdered-dereperived-dister-derecred-dise-Blackets-time and Blackett reivers。可在以下网址提供：https：//www.gov.uk/government/ Publications/satellite-derive-derive-derive-derive-derive-dime-and-position-and-position-blackett-review 3英国航天局（2023年）英国太空行业的规模和健康2022。可在以下网址提供：https：//www.gov.uk/government/publications/the-size-size-size-size-size-space-space-industry-2022/size-health-health-health-health-the-space-space-industry-2022 4美国银行（2023）（2023）新的空间时代：新的空间时代：扩大太空经济。可在以下网址提供：https：//business.bofa.com/en-us/content/bank-of-america-institute/transformation/tressive/explionion of-the-space-economy-economy-january-2023.html
空间能力矩阵：卫星能力特征的开发和应用
由于太空商业化和军事化程度的提高，太空态势理解 (SSU) 超越了太空态势感知 (SSA)，因此必不可少。要真正了解潜在的对手能力，仅仅探测和识别卫星是不够的。威胁评估和态势理解的第一步是表征观测卫星的能力。本研究旨在通过独特的（一组）特征来确定对手卫星的能力。特征包括物理、态势和行为方面。关系信息模型用于将特征映射到能力，将特征映射到观察和信息处理方法。创建了此模型的概念演示器并将其实现到工具中。模型和工具都称为空间能力矩阵 (SCM)。SCM 可以识别卫星能力，也可以找到对确定能力贡献最大的特征。该模型用于确定表征观测卫星能力的最佳测量组合，以及对增强此过程的新型传感器技术和处理的需求。通过实际示例展示了能力矩阵在军事应用和研究用途中的潜力。为了帮助 SCM 从空间态势感知 (SSA) 过渡到空间态势理解 (SSU)，需要进一步开发，主要是添加更多数据并创建用户友好界面，并进行测试。
商业空间能力和市场概况
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这得益于我们的核心价值观：质量和客观性，以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺。为确保我们的研究和分析严谨、客观、不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策，避免出现和实际出现财务和其他利益冲突；并通过承诺公开发表我们的研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。