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使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
科钦造船有限公司
具有船舶电子设备操作和维护经验。期望：具有印度海军舰艇上船舶通信和导航设备、最先进仪器和武器控制装置的调试、操作和维护以及值班经验。熟练掌握基于计算机的数据管理和记录保存。具有船舶通信系统故障排除和维护/维修经验，例如 EPABX、声控电话、主广播和公共广播系统（具有多个麦克风和扬声器站）、低功率/高功率无线/射频通信系统（VLF、LF、MF、HF、VHF/UHF 和微波频率范围）、船舶导航系统、火灾探测系统及其布线和互连。熟悉 LAN 并在主管领导下具有海军舰艇上 RF/无线和其他通信系统/导航系统的经验。具有航空母舰/主力舰上的经验将是额外的优势。MCEAR/CHEAR/EAR3/CHMECH(R)/MECH(R) 3 / AA3/ AM3/EAA3/ MECH(AR)3/ CHAA/CHAM/ CHEAAR/ CHMECH(AR)/ MCAA/MCAM/ MCEAAR/ MC(MECH)AR 等级是理想的。
航空用户需求和要求报告
图 1：分析航空用户需求的高级方法 7 图 2：2015 年至 2025 年按应用划分的 GNSS 设备出货量 17 图 3：主要市场参与者 18 图 4：ICAO 导航路线图 21 图 5：ICAO 监视路线图 22 图 6：进近运行、进近跑道和支持运行的导航设备 26 图 7：空间 GNSS 信号性能要求 – ICAO 附件 10 Vol. I 27 图 8：欧盟 28 国、挪威和瑞士的仪表进近程序跑道类型 32 图 9：ADS-B 在欧洲的强制适用性 35 图 10：美国 ADS-B 空域规则（14 CFR 第 91 部分 § 91.225） 37 图 11：EFVS 可提高夜间和低能见度天气条件下的态势感知能力 44 图 12：故障条件影响的概率和严重程度之间的关系 94 图 13：ADS-B 功能架构 114 图 14：ADS-B 进出扩展应用 116
2020 年佛蒙特州电子废弃物收集和回收标准计划
“电子设备”是指计算机；计算机显示器；计算机外围设备；含有阴极射线管的设备；打印机；或电视机，无论谁将设备交由收集者、运输者或回收者保管。“电子设备”不包括：任何机动车或其任何部件；照相机或摄像机；便携式或固定式收音机；无线电话；家用电器，如洗衣机、干衣机、热水器、冰箱、冰柜、微波炉、烤箱、炉灶或洗碗机；在功能或物理上属于较大设备一部分的设备，用于工业、图书馆、研发或商业环境；安全或反恐设备；监控仪器或系统；恒温器；手持式收发器；任何类型的电话；便携式数字助理或类似设备；计算器；全球定位系统接收器或类似导航设备；包含阴极射线管、阴极射线管设备、平板显示器或类似视频显示器（与较大设备不可分离）的商业医疗设备；或其他医疗器械，因为“器械”一词是根据《联邦食品、药品和化妆品法》第 21 USC § 321(h) 条定义的，并且该条款会不时进行修订。
Counter-UAS-directory.-July-2020.pdf - 无人空域
NO-DRONE 探测器 34 North Drones 于 2019 年 10 月宣布与 IDS North America 合作，为民用市场提供 NO-DRONE 雷达反无人机系统。NO-DRONE 雷达探测系统曾用于军事环境，旨在识别来袭的迫击炮、火炮和火箭弹等小物体，以及探测、定位和跟踪固定翼和旋翼无人机以及小型无人机。该系统提供 360° 全方位覆盖，无论白天还是夜晚，以及在恶劣天气条件下。该系统可以通过可选的“旋转提示”EO/IR 转塔和 RF 探测器进行升级，以增强无人机跟踪和识别能力。NO-DRONE 反无人机雷达系统利用一套 EMC/EMI 模拟工具来预测评估机场周围各种辐射和接收元件之间可能产生的干扰，从而模拟对任何现有导航设备合作伙伴已在中国湖海军航空武器站和国际上进行了演示和测试，该系统已安装在各个机场和监狱。NO-DRONE 系统还可以租用，由经过培训的操作员在移动平台上临时用于美国各地的设施和活动，随后在国际上用于无人机缓解，因为永久安装不切实际或不需要。
Counter-UAS-directory.-July-2020.pdf - 无人空域
NO-DRONE 探测器 34 North Drones 于 2019 年 10 月宣布与 IDS North America 合作，为民用市场提供 NO-DRONE 雷达反无人机系统。NO-DRONE 雷达探测系统以前用于军事环境，旨在识别来袭迫击炮、火炮和火箭弹等小物体，并探测、定位和跟踪固定翼和旋翼无人机以及小型无人机。该系统提供 360° 全方位覆盖，无论白天还是夜晚，以及在恶劣天气条件下。该系统可以升级为可选的“旋转提示” EO/IR 转塔和 RF 探测器，以增强无人机跟踪和识别能力。NO-DRONE 反无人机雷达系统利用一套 EMC/EMI 模拟工具来预测评估机场周围各种辐射和接收元件之间可能产生的干扰，该工具模拟了对任何现有导航设备和通信设备的任何潜在干扰。合作伙伴已在中国湖海军航空武器站和国际上进行了演示和测试，该系统已安装在各个机场和监狱。NO-DRONE 系统还可以通过移动平台租用，由经过培训的操作员在美国各地的设施和活动中临时使用，之后在国际上用于无人机缓解，因为永久安装不切实际或不需要。
LCD-76-445 使用航空资源在美国更有效地开展业务
美国有 12,000 个机场，其中 4,000 多个为普通民众和军人服务。为了促进安全、管理空域和资源以及为这些功能提供所需的后勤保障，联邦政府已投资超过 16 亿美元用于支援航空。发现/结论：商务部、国防部和运输部提供重叠的服务，包括气象信息传播和空域管理，这些服务可以更有效地管理和协调。军事部门和联邦航空管理局 (FAA) 不必要地在相邻的空域中独立运营雷达进近控制设施。所有三个部门在某些地区都运营重复的气象设施，导致人员需求过多。FAA 和军方独立开发了导航辅助设备，军事部门正在维护很少使用的导航设备。此外，当空中交通几乎不存在时，唯一的军用机场就会运行。立法将航空功能和航空安全的主要责任委托给运输和商务部，并允许国防部在履行国防职责时拥有必要的自由度。三个部门之间缺乏协调导致设施和人员使用效率低下。建议：相关部门应支持高水平的努力，以开发可以规划和协调航空需求的方法，以确保经济和效率。总体而言，应审查民用和军用航空支持功能；应确定可以合并、取消或缩减的服务；并应利用机构和部门内的类似服务。（作者/SSj
自主船舶时代的岸上控制中心设计
摘要。随着高度自动化的船舶无人驾驶，其操作员将进入岸基控制中心。近年来，挪威科技大学建立了先进而灵活的研究基础设施，用于对自主船舶进行研究以及对这些船舶的监控和控制。基础设施包括 (1) milliAmpere1 和 milliAmpere2，这是两艘全电动自主城市客运渡轮，配备了先进的传感器和自主导航设备；(2) 岸上控制实验室，一个灵活的岸上控制中心，操作员可以在这里监视和控制一支自主船队；(3) 一个实验室部分，研究人员可以在这个实验室向控制中心的操作员发出指令，并记录、观察和分析他们的行为；(4) 一个毗邻控制室的观察室，利益相关者可以观察控制室正在进行的实验；(5) 渡轮模拟器 Autoferry Gemini，允许研究人员创建具有挑战性或高风险的场景，在这些场景中，操作员可以接受压力测试，而不会对船舶、船员和乘客造成危险；(6) 混合现实实验室 MRLAB，我们可以在虚拟环境中测试城市自主客运渡轮的物理设计；(7) 一个用于处理乘客并具有感应充电功能的码头。在本文中，我们首先描述了研究基础设施的目的和运行范围，以及技术设计、物理设置和设备。其次，我们提出了研究基础设施发展的路线图，以应对未来自主船舶及其监督和控制方面的研究挑战。第三，我们提出了未来几年将在实验室中探索的一系列研究问题。
自主船舶时代的岸上控制中心设计
摘要。随着高度自动化的船舶无人驾驶，其操作员将进入岸基控制中心。近年来，挪威科技大学建立了先进而灵活的研究基础设施，用于对自主船舶进行研究以及对这些船舶的监控和控制。基础设施包括 (1) milliAmpere1 和 milliAmpere2，这是两艘全电动自主城市客运渡轮，配备了先进的传感器和自主导航设备；(2) 岸上控制实验室，一个灵活的岸上控制中心，操作员可以在这里监控和控制一支自主船队；(3) 一个实验室部分，研究人员可以在这个实验室部分向控制中心的操作员发出指令，并记录、观察和分析他们的行为；(4) 一个毗邻控制室的观察室，利益相关者可以观察控制室正在进行的实验；(5) 渡轮模拟器 Autoferry Gemini，允许研究人员创建具有挑战性或高风险的场景，在这些场景中，操作员可以接受压力测试，而不会对船舶、船员和乘客造成危险；(6) 混合现实实验室 MRLAB，我们可以在虚拟环境中测试城市自主客运渡轮的物理设计；(7) 一个用于处理乘客并具有感应充电功能的码头。在本文中，我们首先描述了研究基础设施的目的和运行范围，以及技术设计、物理设置和设备。其次，我们提出了研究基础设施发展的路线图，以应对未来自主船舶及其监督和控制的研究挑战。第三，我们提出了未来几年将在实验室中探索的一些研究问题。
自主船舶时代的岸上控制中心设计
摘要。随着高度自动化的船舶无人驾驶，其操作员将进入岸基控制中心。近年来，挪威科技大学建立了先进而灵活的研究基础设施，用于对自主船舶进行研究以及对这些船舶的监控和控制。基础设施包括 (1) milliAmpere1 和 milliAmpere2，这是两艘全电动自主城市客运渡轮，配备了先进的传感器和自主导航设备；(2) 岸上控制实验室，一个灵活的岸上控制中心，操作员可以在这里监视和控制一支自主船队；(3) 一个实验室部分，研究人员可以在这个实验室向控制中心的操作员发出指令，并记录、观察和分析他们的行为；(4) 一个毗邻控制室的观察室，利益相关者可以观察控制室正在进行的实验；(5) 渡轮模拟器 Autoferry Gemini，允许研究人员创建具有挑战性或高风险的场景，在这些场景中，操作员可以接受压力测试，而不会对船舶、船员和乘客造成危险；(6) 混合现实实验室 MRLAB，我们可以在虚拟环境中测试城市自主客运渡轮的物理设计；(7) 一个用于处理乘客并具有感应充电功能的码头。在本文中，我们首先描述了研究基础设施的目的和运行范围，以及技术设计、物理设置和设备。其次，我们提出了研究基础设施发展的路线图，以应对未来自主船舶及其监督和控制方面的研究挑战。第三，我们提出了未来几年将在实验室中探索的一系列研究问题。