XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可观测性
机器人与人工智能考试题目
1. 控制系统设计。控制系统的基本组件和系统配置。2. 系统的标准数学模型：输入输出模型、状态空间模型。3. 动态系统线性化与雅可比矩阵评估。4. 框图变换：串联、并联和反馈连接。5. 系统的结构特性：可控性和可观测性。6. 一阶和二阶系统：传递函数、阶跃响应、脉冲响应。7. 连续时间系统的稳定性：定义、s 平面根位置、Routh-Hurwitz
防空系统开发 - NATO STO
弹道导弹和巡航导弹技术正变得越来越丰富，许多国家都在积极追求远程导弹能力。飞毛腿-B 等平台的出现使得它们能够部署多种弹头，并促使人们开发导弹以寻求更大的射程或有效载荷能力。然而，拥有和开发弹道导弹仍然相对昂贵，而便宜得多的巡航导弹可能构成更大的威胁。导弹可能基于当前的导弹体，例如反舰导弹，或者甚至可以从头开始开发（可能包括低可观测性技术），使用小型燃气涡轮发动机提供动力。可以开发和整合低成本 GPS、惯性导航甚至基于数字地图的地形跟踪系统，以生产有效、经济实惠的巡航导弹。
改进主监视雷达的高度估计...
跟踪。由于 2-D 雷达提供的绘图数据仅包含距离和方位角信息，由于可观测性问题，无法使用单个传感器估计目标高度，因此需要结合从多个 2-D 雷达获得的信息（距离和方位角）。如果只有两个主雷达检测到飞机，则无法使用多点定位技术在空中交通管制系统中确定其高度。一次监视雷达 (PSR) 仅提供飞机的斜距和方位角测量，因此，空中交通管制 (ATC) 系统通常使用从飞机机载模式 C 应答器获得的高度信息来估计飞机的三维位置和速度。二次监视雷达 (SSR) 通常用于询问模式 C 和其他应答器并获取高度和其他
通过隐基因遗传算法优化多航天器地月空间领域感知系统
本文提出了一种优化问题公式，以通过多航天器监测解决地月空间域感知 (SDA) 的挑战。由于关注点范围广以及动态环境丰富，传统的地球架构设计方法难以满足地月 SDA 的设计要求；因此，越来越需要在地月轨道上部署多航天器系统以实现 SDA。基于多航天器的地月 SDA 架构的设计会产生一个复杂的多目标优化问题，其中必须同时考虑航天器数量、可观测性和轨道稳定性等参数。通过使用多目标隐基因遗传算法，本研究探索了与地月 SDA 问题相关的整个设计空间。演示案例研究表明，我们的方法可以提供针对成本和效率进行优化的架构。
征文通知 第 32 届 AIAA/AAS ...
该联合会议由 GN&C 和天体动力学技术委员会共同主办，诚邀提交有关空间态势感知 (SSA) 的制导、导航和控制方法的论文。特别鼓励提交涉及 SSA 的机器学习技术、低可观测性场景、新型传感架构和技术的论文。我们还征集了有关联合评估和受控碎片清除的不确定性量化方法进展的论文。提交联合会议需要遵守 GN&C 对完整草稿手稿的要求，其中必须包含足够的细节，以便指定审阅者进行知情评估。扩展摘要将不经审查直接退回。完整草稿手稿总长度不得超过 20 页，格式符合 AIAA SciTech 手稿模板。
F-35 联合攻击战斗机 (JSF) 计划 - 亲爱的同事
“隐身”或“低可观测性”飞机是指那些设计成难以被敌人发现的飞机。这一特性通常表现为通过精心塑造机身、特殊涂层、间隙密封和其他措施来减少飞机的雷达信号。隐身还包括以其他方式减少飞机的信号，因为对手可能会试图探测发动机热量、飞机雷达或通信设备的电磁辐射和其他信号。最小化这些信号并非没有代价。为隐身而塑造飞机与为速度而塑造飞机的方向不同。隐藏发动机和/或使用较小的动力装置会降低性能；减少电磁信号可能会在设计和战术上造成妥协。隐身涂层、接入口设计和密封件可能需要比传统飞机更长的维护时间和成本。
高性能国防和航空航天解决方案
雷达（L、S、C、X、Ku 波段）当今的先进雷达系统需要更强大、更强大的功能，以检测各种日益增长的全球威胁。Qorvo ® 拥有专为这些应用而设计的最大的高性能波束形成器 IC、MMIC 和分立元件产品组合。无论您想要在哪个频段运行，我们都可以提供您所需的产品和信号链专业知识，以保持领先地位。凭借最近对 Anokiwave 的收购，Qorvo 处于独特的地位，可以为客户提供独特的功能和差异化优势。通过使用集成所有核心波束控制和控制功能的硅波束形成器 IC 以及我们先进的 GaAs/GaN T/R FEM，客户可以将 RF 前端安装在辐射元件晶格内，用于降低 SWaP-C 和可观测性的平铺 X 波段低剖面天线。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
熵、复式记账和量子纠缠
本专著使用克劳德·香农 (Claude Shannon) 等人开发的信息理论来分析会计。在以下两种情况下可以推导出三向框架等价性：(i) 当状态可观测时；(ii) 当状态不可观测且只有信号可观测时，信号报告的状态有误。该等价性建立了会计数字、公司回报率和公司可用信息量的相等性，其中香农熵是信息度量。推导状态可观测等价性的主要假设是恒定的相对风险规避偏好、无套利价格和几何平均会计估值。状态不可观测性使用量子公理建模，因此使用量子概率；状态不可观测的方式与量子对象不可观测的方式相同。状态可观测等价性被视为状态不可观测等价性的特例。
人工智能 (AI) 和机器学习的基本数学...
简单来说，可观测性驱动着任何随机过程的概率特征。让 X t 成为离散状态变量，其值可以用整数 1,…S 表示，其中 S 是可能状态的数量。转换模型 p(X t |X t-1 ) 变为 SxS 矩阵 T，其中 T ij = p(X t =j | X t-1 =i)，T ij 是从 i 状态转换到 j 状态的概率。在这里，为了解决转换问题，我们通常将传感器模型置于矩阵形式，其中 e t 是时间 t 的证据变量，需要为每个状态使用 p(e t |X t =i) 指定，对于每个状态 i，保持 (O t)，第 i 个对角线项 p(e t |X t =i) 和其他值为 0。使用列向量后，前向和后向方程得出；