“Cognizant 可加速整个企业的 AI 部署,从而提供可信、自动化、基于智能的决策这一无与伦比的商业价值。企业 AI 采用经过验证的实施方法,利用我们的超大规模合作伙伴的本地服务,并由获得专利的实战工具和加速器提供支持,将模型从试点转移到生产,并在整个企业内实现 AI 工业化,从而在数月内(而不是数年内)提供可衡量且可靠的业务成果。”
描述:中程监视 ThalesRaytheonSystems 的紧凑型、机动性、经过实战验证的 AN/TPQ-36 Firefinder 雷达能够准确、快速且自动地定位中程敌方迫击炮、火炮和火箭发射器。它可以处理来自多个位置的武器同时射击,在第一轮就探测并报告其位置。前线部队和装甲部队不再需要长时间暴露在敌方迫击炮、火炮和火箭弹的袭击之下。AN/TPQ-36 可以引导准确的反击以压制敌方阵地。
NRL 花了近二十年时间致力于将无人太空机器人卫星维修从研发概念转变为国家级实战能力。机器人维修有望通过提供精细检查、重新定位、维修和升级现有航天器的能力,开创一个在轨运行弹性越来越强的新时代。NRL 开发了安全的自主机器人控制,并专注于了解所有独特元素之间的相互作用,这些元素必须协同工作才能使卫星维修成为现实。
编号书名索书号1 脸的秘密: 「看」人的科学= The secret of the face / 176.3 /865.3 2 白话大数据与机器学习/ 312.136 /836.1 3 机器学习: 使用Python进行预测分析的基本技术/ 312.32P97 /8634 4 AI影像深度学习启蒙: 用Python进行人脸口罩识别/ 312.32P97 8523 5 Python机器学习超进化: AI影像辨识跨界应用实战/ 312.32P97 8644.1 6 30分钟就读懂: 机器学习从数学开始/ 312.32P97 8765 2022
战术 GPS 着陆模式为选定的飞行航路点提供 3D 引导。飞行计划包含用户和数字航空飞行信息文件 (DAFIF) 航路点、出发、进近、初始程序和垂直障碍物数据,这些数据叠加在各种移动地图类型上,可通过 USB 提供引导和更新。AN/ASN-128E 可在最苛刻的环境中使用,提供全尺寸移动地图触摸屏显示器,在阳光下和夜视镜下也易于阅读。该系统经过实战验证,可提供作战优势。
技术优势面临风险。潜在对手正在以冷战以来前所未有的方式挑战美国在常规军事能力方面的领先地位。我们的技术优势基于我们研发工作的有效性。这些工作涵盖科学技术、组件开发、早期原型设计、全面开发以及将技术融入到实战产品中。国防部的研发工作由政府实验室、非营利研究机构以及大大小小的国防公司进行。创新来自所有这些来源,但越来越多地,它也来自商业部门和海外。我们有效利用所有这些创新和技术来源的能力取决于我们员工的专业精神。BBP 3.0 计划旨在提高国防部在所有这些方面的绩效。
无人机是现代战争中的重要武器装备之一,在民用领域也得到了广泛的应用。随着无人机发挥的作用越来越大,世界各国在加快研发和装备先进无人机系统的同时,为了提高无人机的应用效果,越来越重视基于实战需求的训练体系与方法的研究。目前,不同类型的无人机仿真训练系统得到了广泛的开发和应用,其首要目的就是通过仿真训练提高飞行人员的能力。为了实施真实的飞行操控训练,需要建立飞行模拟环境[1],飞行模拟的效果越接近真实的无人机飞行状态,无人机操控人员的技能将得到更大的提高。
IR 战略办公室 (ISO) 的目标是改善所有 IMA 的实战体验。ISO 制定了以下示例四年计划,以保持 CAT 1 IMA 的 RAT 时效性。每个类别都有许多培训选项。下表展示了一个场景,其中 IMA 每年第一季度花费一个 IDT 进行 CBT,参加 IR 通话和指挥官通话,并在四年周期内参加三次实践培训。CBT 位于 Ready Airman Training 模块中的 My Learning 中。此示例计划和其他 Ready Airman Training 信息可在 AFFORGEN Connect 网站上找到,可通过 AF 门户访问。
将实战与虚拟和建设性模拟相结合的实验。MC02 由美国联合部队司令部 (USJFCOM) 于 2002 年 7 月和 8 月进行,是一系列联合实验的顶峰。该实验历时两年多,旨在评估联合特遣部队 (JTF) 在给定一组赋能和支持概念的情况下,在本世纪内执行快速决战 (ROO) 作战概念的能力。实验的假设显示在右侧框中。MC02 评估了常设联合部队总部 (SJFHQ)、基于效果的作战 (E BO) 和作战净评估 (ON A) 的 ROO 赋能概念。ROO 支持概念协作信息环境 (CIE)、联合机构间协调组 (JlACG)、联合战区后勤管理 (JTLM) 和联合