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RÉSUMÉDans cet article, on décrit le développement et on fait la démonstration d'un processeur COD (Covert Operations Detection) conçu dans le but de fournir une capacité automatisée pour la détection de comportements anormaux et / ou menaçants dans des environnements complexes. La version actuelle utilise des données sur les parcours des navires, obtenues au cours de l'expérience Fleet Battle Experiment, pour faire la démonstration de la capacité de ce système à identifier différents navires basé sur des données de parcours uniquement et pour détecter rapidement un comportement anormal incluant la simulation d'opérations de minage, avec un degré de confiance statistiquement élevé. Le développement de l'algorithme fait appel à une technique qui n'est pas basée sur des modèles et qui est conçue pour offrir une détection robuste des anomalies dans des conditions changeantes. Le processeur est basé sur un algorithme de groupage non dirigé (Self Organizing Map or SOM1) développé par Kohonen (1997)2. Les caractéristiques des données de parcours, comme la répartition des vitesses sur une courte période de temps, sont utilisées pour définir des groupements correspondant à des comportements caractéristiques. Les localisations des groupements dans l'espace multidimensionnel des caractéristiques sont projetées sur une grille dimensionnelle inférieure (i.e. 2-D) pour l'identification efficace des groupements. Les données associées aux groupements isolés ou faiblement peuplés représentent un comportement potentiellement anormal. Les contacts douteux sont signalés automatiquement pour recherche ou action additionnelle. Des efforts sont en cours pour transférer ce potentiel opérationnel à la flotte. La capacité de classification automatique du COD permettra aux commandants de déployer de façon plus efficace ses ressources pour poursuivre, suivre, éviter ou ignorer les multiples contacts trouvés dans l'espace de combat. Le centre d'intérêt est orienté à l'heure actuelle vers les opérations secrètes de minage et autres comportements douteux le long du littoral, mais la technique pourra éventuellement s'étendre à une vaste gamme d'applications incluant le repérage et le suivi des navires à l'échelle du globe, le ciblage en temps critique, le respect des lois en matière de pêche et l'interdiction des drogues.

Sources of burnable material within U.S. cities are analyzed. Based on a detailed evaluation of construction practices, storage of burnable contents, building function and layout, and density of buildings in city districts, we derive urban fuel load densities in terms of land use type and geographic location. Residential building fuel loads vary regionally from 123 to 150 kg m-2; non-residential building classes have loads from 39 to 273 kg m-2. The results indicate that average U.S. urban area fuel loads range from 14 to 21 kg m-2.