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寻找费尔纳：2022 年密码学荣誉堂入选者重新发现背后的故事 - 今日历史，2023 年 3 月 28 日
自然而然，我开始研究 NSA 自己的档案和记录。在这里，我发现了大量有关 Ferner 工作的信息。令人惊讶的是，他不仅是陆军成功对抗日本外交 PURPLE 机器的重要贡献者，他还与 Frank Rowlett 共同领导了该项目。从那时起，他的贡献不断增强：解决了极具挑战性的日本和德国系统；推动了使用机器进行密码分析的最新技术；担任美国和外国密码分析合作伙伴的技术联络人；教授其他密码分析人员如何解决机器系统；领导由陆军最精英技术专家组成的组织，即使他自己仍在担任这些专家。他不应该被遗忘在密码学领域。
圣费尔南多市 - 2022-2026 财年战略目标
2. 每两年审查并更新一次城市综合财务政策。综合财务政策涉及的政策领域包括：1) 长期财务规划，2) 审计、财务报告和披露，3) 税收，4) 投资和现金管理，5) 资本资产和资本改善项目，6) 财务储备和基金余额，7) 离职后福利资金，8) 补助金管理，9) 使用费和服务费，10) 成本分配，以及 11) 债务管理。
费尔法克斯县阿片类药物应对计划
解决阿片类药物泛滥问题一直是费尔法克斯县的一项长期任务。自 2017 年监事会首次要求制定应对阿片类药物泛滥问题的计划并成立阿片类药物和药物使用工作组以来，县政府在加强为受阿片类药物使用影响的个人提供的资源和服务方面取得了重大进展（在线查看 fairfaxcounty.gov/topics/opioids 上的 21 财年重点表）。显著的成就包括增加了药物储存和处置选项的可用性和认知度；住院治疗的等待时间显著减少；扩大了治疗和同伴支持选项；建立了药物治疗档案和监狱阿片类药物使用障碍计划的药物治疗；等等。大量的当地资金和强大的跨系统合作使这些和其他成就成为可能。这一进展促使费尔法克斯卫生区的致命阿片类药物过量服用人数大幅减少，从 2017 年的 114 人减少到 2018 年的 83 人，再到 2019 年的 83 人。不幸的是，在 2020 年和 2021 年的疫情期间，这种下降趋势并没有持续下去，这迫使该县调整其阿片类药物应对策略。
圣费尔南多市停车管理总体规划（PMMP）
一项管理良好的停车计划导致一个社区成功地为居民和企业提供停车位，改善社区的安全性以及整个社区的经济成功。任何访问圣费尔南多的人的第一次接触将与停车计划一起 - 他们将记住的关于这座城市的最后一个要素是他们在停车资产方面的经历。停车计划旨在使这种体验成为积极的经历。Major Elements The goals defined for the PMMP by the City of San Fernando are as follows: Engage community members and stakeholders in problem-solving for parking solutions Support efforts to stimulate local economies and revitalize commercial districts Apply findings from the San Fernando Corridors Specific Plan Position the City to capture the full benefits of potential transit-oriented development
格雷舍姆-费尔维尤小道 2025-27 - 俄勒冈地铁
拟议设计 该项目将修建一条 12 英尺的透水路面多用途道路，横跨 NE Halsey 街，沿着 NE 201st 大道西侧修建 0.6 英里，至 NE Sandy 大道以南 1130 英尺处。该项目将在两端与现有的 Gresham-Fairview 小道相连，并修建一条新的 RRFB 交叉路口，以连接到 I-84 多用途道路。这条道路将尽可能通过 6 英尺的绿化带与交通隔开，并将遵循 2012-2014 年为该项目购买的几条地役权的路线。在铁路轨道的地下通道处，道路将向东移动并降低，以适应现有铁路桥墩之间西侧 10 英尺宽的道路。
费尔菲尔德 2021 年总体规划
该镇已经意识到犹他县的发展，并已采取措施应对。这个过程始于 2004 年费尔菲尔德成立之时。然而，随着该县继续迅速崛起，费尔菲尔德需要采取更多行动来应对。幸运的是，费尔菲尔德有机会利用这种增长来优化经济发展并增加其税基。开发商已与该镇联系，商讨增加住宅数量、建造太阳能发电场和扩建机场的问题。费尔菲尔德居民还讨论了在弗洛伊德营建造博物馆或创建历史/考古遗址。该总体规划将突出重点领域并指导该镇的商业发展
费尔法克斯县社区范围的能源与气候行动计划
工作组被控一项艰巨的任务 - 制定反映费尔法克斯县社区需求的气候缓解目标，策略和行动。作为另一个挑战，CECAP规划过程恰逢COVID-19大流行的发作以及过渡到虚拟会议环境的需求。随后必须改编社区参与过程。我想赞扬所有参与计划过程的所有参与，以期在这段时间内灵活性和耐心。尽管遇到了这些困难，但在大费尔法克斯县社区的意见下，工作组制定了一个雄心勃勃但可实现的计划，以解决该县面临的独特问题和机遇。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。