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。

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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