中央情报局CIA通过Facebook等社交媒体对全球实施网络监视

美国中央情报局的开放资源中心通过监视社交媒体如Twitter和Facebook来掌握全球动态,曾准确预测埃及和突尼斯动乱。该中心每日处理500万条微博消息,并将收集的数据与调查机构的研究成果进行比对以确保准确性。

  11月5日消息,据美联社报道,美国中央情报局开放资源中心(Open Source Center)分析师专门负责进行网络监视,通过 tweeter 和 Facebook 消息掌握全球脉搏。该中心每日监视世界各地500万条微博消息。
  据报道,开放资源中心于9.11事件后在弗吉尼亚州北部麦克林成立,最初任务针对“反恐和防扩散”,并向美国总统递交研究报告。
  近年来,Facebook 和 Twitter 等社交媒体受到该中心分析师高度重视。他们通过监视社交媒体紧跟时事,准确预言了今年的埃及和突尼斯动 乱。
  长期以来,Facebook 都被传与美国中情局有秘密联系。甚至有传言称马克·扎尔伯格受雇于中情局建立 Facebook
作为美国国防部高级计划研究局(Defense Advanced Research Projects
Agency)试点。这些“莫须有”的传言未必可信,但毫无疑问全球各地的政府都在使用 Facebook 数据监视国民。
  据悉,美联社提及中情局将数据与调查机构研究进行比对,验证数据准确性。美国国内则有联邦调查局内部社交媒体监视系统。

 

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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