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具体指挥：为什么战斗训练中心应优先在城市指挥所进行训练
在参加战斗训练中心 (CTC) 准备参加大规模作战行动 (LSCO) 的美国陆军旅战斗队 (BCT) 面临的最棘手挑战之一，是如何保持对敌人的指挥与控制，而这些敌人配备了先进的高空监视系统和电子战技术，可以迅速定位和协助瞄准指挥所。为有效执行指挥与控制行动，总部必须确保其在协作所有作战职能以指导行动时接收和传输数据的能力。传统上，指挥官选择通过将参谋计划人员物理上集中部署在一个隐蔽的固定位置来同步多域行动，作为一种连续性手段。但是，虽然将参谋人员集中部署可以促进良好的指挥与控制，但从该总部向下属单位发出的大量现代通信电子签名越来越有可能被敌方部队轻易检测到 (OPFOR)。
FM 1-506：飞机动力装置基础知识 - BITS
挥发性。挥发性液体是一种在加热或接触可蒸发的气体时能够轻易从液体变为蒸汽的液体。由于液体燃料必须处于蒸汽状态才能燃烧，因此在为飞机发动机选择合适的燃料时，挥发性是需要考虑的重要特性。挥发性决定了燃料的启动加速气锁和分布特性。汽油和 JP 燃料非常令人满意，因为它们可以在精炼过程中混合以提供所需的特性。由于燃气涡轮发动机中恒压燃烧的性质，高挥发性燃料是不必要的。JP 燃料的挥发性相当低，而航空汽油的挥发性很高。将航空汽油等高挥发性燃料与 JP 燃料等低挥发性燃料进行比较，可以明显看出以下效果。高挥发性燃料 –
婴儿妊娠 28 至 32 周 - ...
孕龄未满 30 周的 pēpi 更容易出现脑内或脑周围出血。通过对 pēpi 头部进行超声波扫描可以轻易发现出血情况。如果 pēpi 出生时孕龄未满 32 周或体重不足 1500 克，则需要在出生后常规进行这些扫描。出血量可能很小，且发生在不影响大脑发育的部位，例如脑室。这些出血通常会消退而不会对大脑造成损害。大出血并不常见，但如果发生这种情况，照顾您婴儿的医生会与您讨论这可能会对您的 pēpi 产生哪些长期影响。有时，直到四到六周大时扫描才会显示问题。那时总会重复扫描，以便为您提供有关任何影响的更多详细信息。
CP24/11：季度咨询文件44
2.25基于2024年CIC的应用程序的数据，我们预计每10个应用程序中有4个人需要一个DBS检查以前不需要的地方，并且目前没有一个人。计算我们期望为每个新公司授权的其他DB的数量不成比例，因为我们无法轻易访问数据来告诉我们这一点。相反，我们假设1至5个新的DBS检查范围。这并不代表上限和下限，而是我们期望真正平均值下降的合理范围。我们在2022年看到了4,400份新授权和CIC的申请，在2022年看到了3,500个申请。根据这两年的平均值，我们预计每年将进行3,000至12,100次DBS支票，每年总计53,000英镑至217,000英镑（每年平均每公司平均值），总计耗资53,000英镑至217,000英镑（介于13英镑至55英镑之间）。
EMFI 适用于汽车系统的安全关键测试吗？
摘要。电磁故障注入 (EMFI) 是一种众所周知的引入故障以进行数字设备安全分析的方法。此类故障可视为与数字设备中已知自然发生的故障类似，这是设计安全关键系统时的一个已知问题。已经为安全关键系统制定了许多标准，包括制定使用粒子源增加自然发生故障率的标准。在这项工作中，我们证明了桌面 EMFI 工具可用于完成类似的测试，但具有更多的控制，从而有效地加快了评估过程。我们证明，使用 EMFI 工具进行安全评估使我们能够重现汽车 ECU 中存在的一个备受关注的安全问题 - 以前使用其他技术无法轻易重现的问题。
减少马里兰州的温室气体排放
COVID-19 疫情导致经济和出行活动减少。疫情对温室气体排放最明显的影响是在交通运输领域，具体而言是道路汽油和航空排放，这是由于该州自 2020 年 3 月开始实施的限制措施和居家令以及此后的持续干扰所致。其他行业（例如电力使用）并未表现出可轻易归因于疫情（例如天气和燃料变化）的明显影响。为了解释这一点，MDE 分析了 2020 年排放清单的替代模型，该模型使用 2017 年道路汽油和航空排放水平作为疫情前水平的保守估计。由此，全州总排放量比 2006 年的水平减少了 26%。因此，即使没有发生与疫情相关的交通减排，马里兰州也将实现到 2020 年减少 25% 的目标。
学习如何在大脑中展开：迈向优化视图
大脑的变化如何导致学习？要回答这个问题，请考虑一个人工神经网络（ANN），其中学习通过优化给定的目标或成本功能进行进行。此“优化框架”可能会提供有关大脑学习方式的新见解，因为通过训练以执行相同任务的ANN可以概括神经活动的许多特质特征。尽管如此，在整个学习过程中神经种群活动如何变化的关键特征无法轻易根据视觉来解释，并且不是ANN的特征。在这里，我们详细介绍了以下三个功能：（1）整个学习中神经变异性的影响，（2）即使在简单任务期间也使用多个学习过程，以及（3）存在大型任务 - 非专业活动的变化。我们建议了解这些特征在大脑中的作用将是使用优化框架来描述生物学习的关键。
使用电源为锂电池充电
正确充电锂细胞（锂离子）是一个非常重要的功能，不能轻易掌握，大多数锂细胞都需要精确控制的过程，必须密切关注细胞制造商的建议。最重要的项目是电荷电压和电流。li-ion细胞需要充电器的恒定电流恒定电压（CC/CV）类型。电荷电流以0.5c至1c的速率流入电池，直到电池电压达到4.20伏。此时，充电器切换到恒定电压模式，有时称为CC至CV点。在这一点上，充电器必须非常准确地保持电压，而电荷电流降至C/10或C/20。电流降至该水平，充电器应断开连接并防止进一步的电流流入单元格。
带加权的多主体无监督迁移...
运动想象信号由用户生成，在基于脑电图的系统中，该信号记录在头皮上；然而，头皮上记录的信号不仅取决于所涉及神经元的位置，还取决于神经元树突的方向，这会影响电流的方向 [6]。因此，不同用户的 MI 信号会有所不同，为一个用户训练的分类器不能轻易用于另一个用户 [7]，[8]。即使对于同一个用户，也常常需要频繁重新校准，以适应生成的运动想象信号中可能出现的漂移 [9]，[10]。有许多迁移学习尝试使用现有数据以无监督的方式为新用户训练分类器，即使用新用户的未标记校准数据 [11]。在这些方法中，子空间对齐 [12] 找到了一种线性映射来将特征从源域适配到目标域，但是，它不使用源域中的可用标签。