Fusing Intel and EW Data into the Army’s Data Centric NGC2 Architecture
专注于通过敏捷采购为陆军提供先进的情报、电子战和传感器能力是 PEO IEW&S 的核心……
SPACECOM prepping data fusion pilot to create ‘common operational picture’
太空领域意识是 SPACECOM 指挥官斯蒂芬·怀廷将军表示目前需要改进指挥和控制能力的任务领域之一。
Mapping the Impact of Data Fusion on Freedom, Security, and Human Rights
该小组讨论由高级研究员 Arthur Holland Michel 主持，探讨了数据融合的影响，并探讨了有关其开发和使用的道德问题。
22-732 Fusing Data into a Battle Damage Assessment for the Commander
本文作为陆军条令的补充，描述了 BDA 的所有要素，以帮助分析人员为指挥官提供的不仅仅是数字......
文章 Vigilant Aerospace 在与 OSU 的最新无人机飞行中与 FlightHorizon 测试雷达、多传感器数据融合和空中交通警报首先出现在 Vigilant Aerospace Systems, Inc. 上。
Winter Storm Threat Looms Over Thanksgiving Travel Week In Mid-Atlantic & Northeast
冬季风暴威胁中大西洋和东北部感恩节旅游周 就在中大西洋和东北部地区的人们还没有从上周席卷该地区的暴风雪和雨水的侵袭中恢复过来之际，另一场风暴可能会在感恩节旅游假期前影响华盛顿特区和纽约市之间的 95 号州际公路网络。私人气象预报员 BAMWX 在 X 上写道，超过 100 个混合天气模型集合显示，感恩节前后，一场冬季风暴可能横穿大西洋中部地区，进入东北部部分地区。“目前，#thanksgiving 的多模型概率 % 预测开始表明周三至周四有 4 英寸以上的降雪风险，”BAMWX 表示。在 BAM，我们 Clarity 中的数据融合了超过 100 种不同的天气模型集合。然后，我们创建概率图来查看
人工智能在环境、保护和地理空间应用中的应用人工智能 (AI) 为关键的环境挑战提供了有希望的解决方案，包括气候变化建模、能源效率提高、景观侵蚀预测、入侵物种管理和濒危物种保护。在此背景下，计算机视觉技术，尤其是卷积神经网络 (CNN)，发挥着关键作用。这些深度学习模型使我们能够从地理空间数据、卫星图像和环境传感器网络中提取有意义的信息。地理空间数据通常与计算机视觉相结合，为明智的决策提供见解。本次特别会议旨在吸引涉及人工智能与环境问题交叉领域的论文。感兴趣的主题包括但不限于：气候变化及其影响的建模方法气候变化影响的预测模型分析卫星图像、激光雷达数据和其他遥感源栖息地建模和生态位分析。人工智能驱
John Hannan, Ph.d., The Chem-Bio Defense S&T Portfolio - Digital Battlespace Management Division
DTRA 数字战场管理部门主管 John Hannan 博士为作战人员提供全面的化学和生物数据融合和分析能力，以支持态势感知、决策和威胁管理。
Беспилотник сможет ощущать мир, как человек
Cognitive Technologies 开发了认知数据融合技术，该技术可以在计算机视觉模型中最有效地使用来自各种传感器（摄像机、雷达、激光雷达等）的组合数据，直接发送到计算单元。
SAS Exploration and Production Optimization Analytics for the Oil and Gas Industry
数据集成、风险评估和不确定性量化是石油勘探和开发的关键问题。石油公司被迫在地质更加复杂和偏远的地区进行勘探，以开采更深的碳氢化合物矿藏。由于数据质量本质上较差的领域中的问题变得过于复杂，并且与不良预测（干洞）相关的成本增加，因此适当整合学科、数据融合、降低风险和不确定性管理的需求变得非常重要。 SAS Analytics 为与风险和不确定性相关的问题提供潜在答案，并认可储量信息并确保根据预定义的目标遵守开采计划。借助 SAS Analytics，您可以使用大量上游数据来制定影响储量开采的有效、高效和及时的决策。
