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海上力量中心 - 澳大利亚 - 澳大利亚皇家海军
ADF 澳大利亚国防军 ADHQ 澳大利亚国防总部 ASW 反潜战 CIWS 近距武器系统 DE 决定性效果 DSTO 国防科学技术组织 EBO 基于效果的作战 EE 使能效果 EHF 超高频 ESM 电子支援措施 ET 使能技术或战术 FFG 阿德莱德级导弹护卫舰 FPS 功能性能规范 HQJOC 总部联合作战司令部 HSV 高速船 JTF 联合特遣部队 MEU 任务核心单位 OODA 观察、定位、决策、行动 RAN 澳大利亚皇家海军 R&D 研究与开发 SES 表面效应舰 SHF 超高频 SLOC 海上通信线 SM 潜艇 SURTASS 表面拖曳阵列声纳系统 SWATH 小型水面双体船 UAV 无人驾驶飞行器 UUV 无人驾驶水下航行器 US 美国 USN 美国海军 WWII 第二次世界大战
斯里兰卡的蓝色经济斯里兰卡...
全球海食品是一家位于斯里兰卡的海鲜加工公司，利用斯里兰卡的独特位置在印度洋包围，以提供全球增值的海鲜产品。Colombo Dockyard是斯里兰卡的领先造船厂和维修人员，并得到日本Onomichi Dockyard Company的支持，将日本的商业和技术最佳实践融合在一起。大师是南亚岛上最古老的海洋，水下和离岸服务提供商，伴随着该行业超过四十年的运营。海休闲游艇小组在岛上制造宪章和巡航双体船，僵硬的船体船和帆船帆船，是海洋休闲和旅游市场的先驱。一家为国际石油和天然气公司提供的能源物流和支持服务提供商，寻求上游和下游机会以及可再生能源解决方案，Hayleys Energy Services Lanka打算成为成熟的能源物流提供商。
开发无人地面车辆的电力管理到
这项研究重点是设计无人地面车辆（USV）的电气系统，以确保在调查操作期间的最佳性能。这艘USV船是双体船型船，具有更深的深度传感器，可以了解水的深度，并配备了远距离（Lora）作为数据发射器。USV电气系统设计结合了4050 mAh 11.1 V Lipo电池和IMAX B6AC充电器的使用，评估涵盖了电池充电，功耗和电压稳定性。试验表明，电池以45.08瓦的功率负载支持USV的运行约47.8分钟。电池充电显示了两个主要阶段：恒定电流和恒定电压，充满充电时间约为2.7小时。在操作过程中，电压消耗显示出明显的波动，强调了对电气系统设计的需求，该设计保持了电压稳定性以提高性能。从测试结果中发现，电池效率为91.29％。这些发现强调了适当的组件选择和有效的功率管理以实现可靠有效的USV操作的重要性。深入了解充电特性和功耗，设计的电气系统可以确保在各种调查条件下更稳定的USV操作和更好的性能。
釜山巨济固定链接
此外，还开发了准确、精密的短期和长期海浪和天气预报系统。在构件运输和浸没作业之前的一段时间内，该系统能够将预报的浪高精度控制在 10 厘米以内，从而可以在可接受的风险范围内进行浸没作业。隧道构件（TE）在预制场（PC）分批建造。码头淹没后，构件被运输到靠近 PC 场的系泊地点进行装配并等待有利的浸没天气。构件使用两个双体船浮筒浸没，并放置在海床上先前挖出的沟渠中。采用了绷紧系泊配置，以将海浪影响的运动降至最低。锚点由预先安装的板锚创建。由于隧道的总长度和安装深度，使用塔和全站仪的传统测量系统并不适用。因此，开发了新的测量方法，其中包括在浸没操作期间用于定位元件的拉线系统和超短基线 (USBL) 声学系统。使用专门设计的外部定位系统 (EPS) 对受波浪影响的 TE 进行精确定位，并将其放置在预先铺设的砂砾床上。
人工智能在人力资源管理中的作用，以优化员工生产力
摘要：人工智能 (AI) 通过提高效率、决策能力和员工生产力，极大地改变了包括人力资源管理在内的各个行业。招聘可以通过使用双体船来实现现代化，预测分析有助于提供数据驱动的见解，可用于发现技能差距和人员管理规划。人工智能的进步使得将人工智能与人力资源管理相结合以提高效率变得容易，尽管如此，许多道德问题、偏见和隐私问题使得在决策过程中完全实施人工智能变得困难。本文是一项文献计量研究，重点关注人工智能与人力资源管理的发展，以提高员工生产力并确定关键趋势和研究差距。本研究通过 Scopus、Web of Science 和 IEEE 等各种数据库研究了 2014 年至 2024 年 10 年的出版物，该研究进一步划分文献以突出被引用次数最多的作者、对该领域做出贡献的国家和按年份的贡献。本文重点研究人工智能在人力资源各个职能领域（如招聘、绩效和员工生产力）中的作用。研究结果强调了人工智能在多种人力资源实践中发挥的日益重要的作用。这项文献计量调查为旨在利用人工智能增强人力资源工作的研究人员和从业者提供了宝贵的发现。
Roboboat 2025：技术设计报告
1。总结我们的团队，由五名学员和一名来自土耳其国防大学海军学院的博士学位和一名博士生组成。学术顾问教授成立于2024年，参加了Roboboat 2025无人驾驶汽车比赛。由我们的团队设计的无人海事车辆具有稳定性和安全性的双体船船体，并使用Rhino3D软件开发。在研究和创新的驱动下，我们的团队遵守竞争的规格和限制，以设计能够完成所需任务的车辆。精心开发了设计参数，包括机械，电子和算法元素。使用实验室资源在设计阶段进行了性能测试，从而获得成功的结果。在这些评估后，开始生产阶段，并实际测试了设计，将分析结果与在实际海洋条件下获得的结果进行了比较。受到米尔格姆项目建筑师的已故海军上将ÖzdenÖrnek的启发，我们的敬业团队已成功完成了无人海上车辆的设计，并采用了作为未来榜样的原则。2。技术内容2.1竞争策略在设计竞争策略时，主要目标是确保所有任务的准确而完整的执行。在战略上计划了任务的顺序，以避免混合算法的复杂性，优先考虑可靠性和效率。使用专业分析软件分析了这些测试期间收集的数据，以完善性能指标。速度被认为是团队的次要优先级，其最佳速度值在表面测试过程中确定为任务开发阶段的一部分。
来自海事管理部门的新闻 - Godby Shipping
Midas 救援行动 07.11.2020 东大西洋 07.11.2020 - 04:30 船舶时间，接到来自 MRCC Lisboa 通过 fleet-77 的紧急呼叫，帆船 Hallucine 遇险，在我们以东 50 英里处。我们被要求继续前进并开始救援行动。尝试每十分钟通过 VHF 呼叫 SY Hallucine。还尝试呼叫渔船 Caixa Velho，它也在距离遇险地点约 50 英里的地方。- 06:22 与渔船 Caixa Velho 取得联系，要求他们打电话给 MRCC Lisboa 以获取更多信息并转发他们已与 Midas 联系的信息。- 07:20 葡萄牙空军飞机联系了 Midas；信息：可能有 4 人遇险。- 08:23 守望者看到飞机。 - 08:33 来自飞机的信息：在位置 42 26,15N, 012 30,22W 发现救生筏。 - 08:00 – 08:40 与舰桥上的船员汇报情况，修理救援艇和救生艇以便下水。 - 08:45 值班人员目视看到救生筏。 - 08:56 路过倾覆的双体船。 - 09:00 救生筏侧翻，发现无法使用船只救援或自由落体进行救援行动，救援艇在这种情况下完全没用，自由落体在下水后绝对无法升起。船只摇晃很大，阵风非常强，决定在尽可能靠近救生筏后，用绳索投掷火箭发射两根绳索。 - 09:20 将绳索快速绑在救生筏上，放入海中。 - 09:30 所有人获救到甲板上。 - 09:40 采访桥上获救人员，一人获悉失踪
船舶适用性测试——为未来做好准备 - NATO STO
为了支持美国海军海上力量 21 计划，舰船适用性测试和评估人员正在准备支持大量测试和评估项目。海上力量 21 的支柱包括海上基地、海上盾牌和海上打击，需要一系列新型和改进的飞机和空中舰船。舰船兼容性测试可能需要对各种飞机进行测试，从联合攻击战斗机的两种变体到 Firescout 无人直升机；从 C-130 货机到小型无人水上飞机。此外，从濒海战斗舰到 DDX 驱逐舰，从新型两栖攻击舰到最新的核动力航母技术 CVN-21，都需要进行飞机兼容性测试，CVN-21 将采用所有新型电动弹射器和拦阻装置设备。精确进近着陆系统组已在测试基于 GPS 的新型联合精确进近着陆系统的使能技术，该系统将显著改变空中交通管制环境，使所有飞机都具备精确进近能力，并提供在航空母舰上操作战斗机大小的无人作战飞行器的手段。这些飞机/舰船测试和评估项目将需要开发新的方法。它们还需要测试人员研究和修改几十年来未曾使用过的测试技术。我们还面临着寻找方法来尽量减少测试要求和人力，同时仍为舰队运营商提供最大可能的安全操作范围的挑战。从旋翼机到倾转旋翼机到固定翼飞机，从水上飞机到双体船再到超级航母，舰船适用性测试和评估组将负责在高度动态和具有挑战性的环境中测试飞机/舰船的兼容性。本演讲将简要概述即将实施的项目，并讨论测试和评估挑战。
面向学术界的隐私保护型 LLM 离线 AI 工具...
poojamarbade13@gmail.com 6 摘要：大型语言模型 (LLM) 在生成式人工智能 (AI) 工具中的广泛采用引发了人们对用户隐私的重大担忧。为了应对这一挑战，我们提出了 Private ChatGPT，这是一种用于 LLM 的隐私保护模型。它专注于在数据管理和预处理期间保护用户隐私，并确保在训练过程中保留私人上下文。我们使用强化学习 (RL) 整合差异隐私和私人训练，以保护用户隐私同时保持实用性。我们的评估证明了差异隐私在隐私和模型性能之间取得平衡的有效性。关键词：隐私保护、基于 LLM（大型语言模型）、离线人工智能工具、学术、商业、自然语言 1。介绍 大型语言模型 (LLM) 的快速发展彻底改变了各个领域的自然语言生成，包括双体船、内容创作和自动写作。然而，这一进步带来了一个关键问题：用户隐私。LLM 具有强大的分析和生成文本的能力，无意中泄露了有关用户的敏感信息。在本文中，我们解决了基于 LLM 的离线人工智能工具中的隐私保护挑战。我们提出的模型 Priv Chat GPT 旨在在实用性和隐私之间取得微妙的平衡。通过使用强化学习 (RL) 集成差异隐私和私人训练，我们创建了一个强大的框架，既能保护用户数据，又能保持 LLM 的有效性。目的/目标 A.目的 本会议论文的目的是介绍和阐明一种突破性的解决方案，以解决将自然语言生成 (NLG) 技术（特别是大型语言模型 (LLM)）的优势与
Microsoft Word - SR 1460 报告 - 正文.doc
15.补充说明由船舶结构委员会赞助。由其成员机构 16 共同资助。摘要 使用有限元和封闭式方法分析了焊接铝加固板，以确定焊接导致的强度降低。目前商业和军事对大型高速船舶的兴趣导致了铝制单体船、双体船和三体船的发展。在这些船舶的设计中，尽量减少轻型船舶的重量，从而减少结构重量，具有重要意义。焊接铝会导致焊缝周围区域的材料性能发生重大变化。5xxx 系列和 6xxx 系列合金的强度很大一部分来自冷加工或热加工，这些工艺受到焊接热输入的影响。焊接过程中受热影响的区域称为热影响区或 HAZ。对于通过熔焊连接的高强度 5xxx 和 6xxx 系列合金，HAZ 通常比母材弱 30% 到 50%。铝中 HAZ 强度下降 30% 到 50% 尚未得到充分研究。当前的设计方法假设所有金属都会具有这种降低的强度，而局部弱化已被证明对压缩和拉伸的整体强度影响较小。这种方法可能会严重低估焊接结构的强度，并可能对最终的容器设计造成重大的重量损失。本研究旨在为修改设计标准提供依据。针对不同的板-加强筋组合以及 AL5083 和 AL6082 开发和分析了细网格有限元模型。使用了非线性应力-应变曲线。使用以下属性执行非线性有限元分析：a)。母材，b)。HAZ，c)。母材和 HAZ（延伸 3 倍板厚）。针对拉伸、压缩和弯曲载荷分析了这些模型。对于这三种情况中的每一种，都制定了极限状态标准来比较结果。