Franzen daniel w (30 Ergebnisse)
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Zustand: New. KlappentextrnrnCooperative threat reduction programs were born at the end of the Cold War, when it became apparent that thousands of nuclear weapons might break loose from effective command and control due to the Soviet Union s collapse. Since 1.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Cooperative threat reduction programs were born at the end of the Cold War, when it became apparent that thousands of nuclear weapons might break loose from effective command and control due to the Soviet Union's collapse. Since 1991, the United States has spent more than $12 billion to help…secure and destroy nuclear warheads in the former Soviet republics. Throughout their lives, these programs have been controversial, with proponents claiming they offer unique capabilities while critics cite wasted funds and slow progress. As more and more states undertake nuclear programs, threat reduction programs could become increasingly important--if cooperation with Russia is beneficial to US national security, cooperation with other states might also. Thus, an evaluation of cooperative threat reduction is timely and relevant. The research shows that despite some problems, cooperative threat reduction programs are a useful tool in the nation's security kit. They have been effective in eliminating nuclear weapons and securing nuclear materials, though they have led to instances of significant waste and are subject to differing views and political manipulation. Even in the right international context, expanding these programs to additional partner states or technical areas will require significant time and effort to achieve useful results.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Operations since Desert Storm continue to point out weaknesses. We present a review of the Phase I BDA decision, or physical damage assessment, and model the decision process using a Bayesian belief network. Through subject matter expert (i.e., the targeteers) elicitation sessions, imagery wa…s found to be critically important to the BDA process yet this information is generally not retained. This use of 'perfect information' is delineated in the BDA process models. We proposed a methodology based on Bayesian belief networks for incorporating this perfect information. We demonstrate the Bayesian belief network's capability to update conditional probability distributions using data generated in real world operations. This capability allows the network's conditional distributions to evolve, increasing model accuracy and reducing uncertainty in the decision.This work has been selected by scholars as being culturally important, and is part of the knowledge base of civilization as we know it. This work was reproduced from the original artifact, and remains as true to the original work as possible. Therefore, you will see the original copyright references, library stamps (as most of these works have been housed in our most important libraries around the world), and other notations in the work.This work is in the public domain in the United States of America, and possibly other nations. Within the United States, you may freely copy and distribute this work, as no entity (individual or corporate) has a copyright on the body of the work.As a reproduction of a historical artifact, this work may contain missing or blurred pages, poor pictures, errant marks, etc. Scholars believe, and we concur, that this work is important enough to be preserved, reproduced, and made generally available to the public. We appreciate your support of the preservation process, and thank you for being an important part of keeping this knowledge alive and relevant.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Operations since Desert Storm continue to point out weaknesses. We present a review of the Phase I BDA decision, or physical damage assessment, and model the decision process using a Bayesian belief network. Through subject matter expert (i.e., the targeteers) elicitation sessions, imagery was found… to be critically important to the BDA process yet this information is generally not retained. This use of 'perfect information' is delineated in the BDA process models. We proposed a methodology based on Bayesian belief networks for incorporating this perfect information. We demonstrate the Bayesian belief network's capability to update conditional probability distributions using data generated in real world operations. This capability allows the network's conditional distributions to evolve, increasing model accuracy and reducing uncertainty in the decision.This work has been selected by scholars as being culturally important, and is part of the knowledge base of civilization as we know it. This work was reproduced from the original artifact, and remains as true to the original work as possible. Therefore, you will see the original copyright references, library stamps (as most of these works have been housed in our most important libraries around the world), and other notations in the work.This work is in the public domain in the United States of America, and possibly other nations. Within the United States, you may freely copy and distribute this work, as no entity (individual or corporate) has a copyright on the body of the work.As a reproduction of a historical artifact, this work may contain missing or blurred pages, poor pictures, errant marks, etc. Scholars believe, and we concur, that this work is important enough to be preserved, reproduced, and made generally available to the public. We appreciate your support of the preservation process, and thank you for being an important part of keeping this knowledge alive and relevant.
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