XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System项目审查
罗伯特·p 的声明。 storch - 国防部
早上好，McCaul 主席、Meeks 排名成员以及尊敬的委员会成员。感谢你们邀请我来讨论国防部 (DoD) 监察长办公室 (OIG) 对美国对乌克兰安全援助的持续监督，我们正积极参与这项工作，与来自国务院 (State) OIG、美国国际开发署 (USAID) OIG 和其他许多机构的监督同事一起，采取协调一致的全政府方式。通过这些协调努力，我们正在合作确保对美国对乌克兰的军事、经济、人道主义和其他援助的各个方面进行全面、有力和透明的监督。自 2022 年 2 月俄罗斯入侵以来，国防部监察长办公室已完成五个与乌克兰有关的监督项目，正在进行和计划进行 21 项审计和评估，旨在涵盖美国对乌克兰的所有安全援助，并确保在这些工作中正确使用美国纳税人的钱。除了这些项目审查外，国防部监察长办公室的国防刑事调查局 (DCIS) 还在开展广泛的欺诈预防和调查活动，以确保美国对乌克兰安全援助的完整性，并发现和阻止任何与此有关的不法行为。此外，我们正在与我们的监督伙伴合作，在基辅大使馆建立持久的存在，以进一步加强我们未来的努力。在过去的一年里，国会已拨款约 1134 亿美元用于联邦政府各部门支持乌克兰应对行动的努力。国防部拨出的 623 亿美元资金用于支持乌克兰的安全援助需求和美国欧洲司令部责任区内的作战任务需求；通过总统裁军和超额国防物品授权补充国防部向乌克兰提供的库存；以及偿还向乌克兰提供的国防服务、教育和培训费用。我今天的证词将详细介绍乌克兰监督机构间工作组的协调方法，以确保全面监督美国对乌克兰的援助，并总结国防部督察长办公室过去、现在和未来对这一动态和不断发展的行动领域美国安全援助各方面的监督。由于我们在监督中遵循的流程确保了我们工作的准确性和权威性，我无法分享正在进行的工作的成果，我们正在利用一切机会探索敏捷报告选项，以最大限度地提高我们报告监督工作结果的及时性和透明度。乌克兰监督跨部门工作组 我们与联邦监督伙伴一起成立了乌克兰监督跨部门工作组（工作组），以确保采用综合全面的全政府方式监督美国政府对俄罗斯入侵乌克兰的反应。我们与国务院和美国国际开发署监察长办公室合作，于 2022 年 6 月主动成立了该工作组——距离 2022 年 2 月 24 日俄罗斯入侵还不到 4 个月——因为我们发现需要采取综合、专业的社区范围的方法来监督美国政府对俄罗斯入侵乌克兰的复杂、快速且资源密集的反应。
硕士课程大纲
第 3 天：UV 映射概述 – 介绍如何展开网格并准备进行纹理处理。第 4 天：使用图像映射进行纹理处理 – 使用图像映射和 UV 坐标将基本纹理应用于您的车辆模型。第 5 天：高级 UV 映射技术 – 探索更复杂的展开方法，以获得更好的纹理应用。第 6 天：着色和材质 – 了解如何使用 Blender 的着色器系统创建和分配逼真的材质。第 7 天：3D 场景的照明 – 为您的车辆模型设置有效的照明，以增强纹理可见性和真实感。第 8 天：渲染设置和优化 – 了解高质量渲染和性能优化所需的设置。第 9 天：项目审查和改进 – 根据讲师反馈确定纹理、材质和渲染设置。第 10 天：项目 1 提交和审查 – 提交您的渲染车辆项目并参与同行评审。项目 2：渲染场景（第 20 天截止）第 11 天：环境建模简介 - 学习构建 3D 环境的技术，重点是场景构图。第 12 天：建模背景元素 - 开始建模基本场景元素，例如建筑物、树木和地形。第 13 天：纹理场景模型 - 使用各种技术和图像贴图将纹理应用于背景和前景模型。第 14 天：环境场景的照明 - 尝试不同类型的照明设置以在场景中营造氛围。第 15 天：高级材质创建 - 为场景中的自然和人造物体创建逼真的材质（例如玻璃、金属）。第 16 天：摄像机角度和构图 - 设置摄像机视图并尝试构图以增强场景的视觉冲击力。第 17 天：粒子系统和效果 - 学习如何创建粒子系统以实现烟雾、雨或雾等环境效果。第 18 天：渲染和后期处理 - 了解如何渲染整个场景并在 Blender 中应用后期处理技术。第 19 天：场景审查和反馈 – 根据讲师反馈完善场景并准备最终渲染。第 20 天：项目 2 提交和审查 – 提交渲染的场景项目并参与同行评审和讨论。项目 3：渲染角色（截止时间为第 30 天）第 21 天：角色建模简介 – 开始创建基本的 3D 角色模型，重点关注解剖和比例。第 22 天：角色雕刻技巧 – 使用 Blender 的雕刻工具添加细节并完善角色的形态。第 23 天：角色 UV 贴图 – 展开角色模型以实现高效纹理。
AI在Space NASA
NASA利用人工智能（AI）来支持其任务和研究项目，分析数据，开发航天器和飞机的自主系统，以及自动化项目审查等任务。AI工具已被美国国家航空航天局（NASA）使用了数十年，利用机器学习来对大型数据集进行分类，预测和识别模式。这些工具使代理商能够简化决策，节省资源并更有效地利用其劳动力。例如，Pixl是持久漫游者上的X射线光谱仪，它采用自适应采样AI来检查火星上的岩石，从而精确地扫描了甚至小靶标，例如盐晶粒。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。 该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。 NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。 该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。 此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。 例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。一组人员和承包商开发了新的算法，这些算法使空间工具可以更有效地处理数据，从而使他们能够快速自主地向地面上的科学家提供关键信息，以自主确定哪种地球现象最重要。目标是自动应对火山喷发，洪水或有害藻类的事件，改善观察结果和人类安全。开发AI驱动的空间探索工具对我们对宇宙的理解具有重要意义。chien是该领域的先驱，使用国际空间站（ISS）上的高级计算机制定了原型算法。他在各种处理器上测试了这些算法，包括嵌入式商用商业算法，例如Snapdragon 855和Myriad X，以及传统的航天器处理器PPC-750和Sabertooth。结果表明，这些嵌入式处理器适用于空间遥感，从而更容易将AI集成到新的任务中。通过处理板上的数据，Chien的算法阻止重要信息埋在较大的传输中。这项技术不仅在观察其他行星的仪器中都具有潜在的应用程序。团队还正在测试神经网络模型以解释火星卫星图像，这可以使卫星能够检测出新的冲击力，这是陨石的证据。“我们的漫游者的数据不仅将被传输回地球，而且还用来告知关于流动站可以安全探索的决定，” JPL数据科学家Emily Dunkel说。流动站可能会与神经网络结合使用这些强大的处理器来确定安全驾驶路线。团队使用Cognisat框架在无数X上部署模型，简化了板载深度学习模型的开发，并为NASA的太空任务铺平了道路。根据Ubotica高级工程师LéonieBuckley的说法，这种进步表明，硬件和软件系统已准备好进行太空探索。随着气候变化改变我们的星球，像Chien这样的系统使科学仪器能够与他们观察到的地球系统一样动态。现在正在将计算技术的快速进步纳入NASA任务中，反映了智能手机等个人设备中可用的巨大功能。