船舶在制造过程中需要进行登记检验的,必须在制造过程中按照规定对船体、发动机、设备和固定装置的结构、材料、尺寸和工艺进行详细检验,并符合相关规定。【使用说明参考
换句话说,如果物体的重量小于它排开的水量,它就会漂浮。这就解释了为什么石头会下沉,而一艘大船会漂浮。石头很重,但它排开的水量很小。它下沉是因为它的重量大于它排开的少量水的重量。另一方面,一艘大船会漂浮,因为尽管它很重,但它排开的水量很大,而水的重量甚至更大。挑战:只使用一张铝箔,设计一艘能够容纳尽可能多的硬币而不会下沉的船。材料: 1 张 12 英寸 x 18 英寸的铝箔 一个容器,如水槽、浴缸或水桶,用于漂浮您的船 足够的水,使容器至少装满 5 英寸深的水 大约 50 个硬币或弹珠 实验: 在容器中装满至少 5 英寸深的水 使用下一页上的询问、思考和计划表来提出
(1)Al 1:数据采集/分析可以由操作员和系统执行,但是基于收集的信息的决定和行动是由操作员执行的。(2)Al 2:通过系统或板外远程操作收集/分析数据,并且由操作员执行决定和决定。该系统支持操作员的决策。通过系统或外部远程操作支持操作员的决策。(3)AL 3:数据采集/分析,决策和行动是通过系统或外部远程操作执行的。但是,需要操作员对系统的决策确认,如果操作员确认之前没有进行确认,则撤回了决定性的制定。如果系统故障或远程操作不正常,则需要操作员的响应。(4)AL 4:系统采取数据采集/分析,决策和行动由系统执行。操作员始终监视系统的决策和行动的信息。系统对异常操作方案的响应(系统故障等)是可能的。(5)AL 5:作为一个完整的自主级别,系统和操作员执行了所有功能,例如数据采集/分析,决策和行动。系统对异常操作方案的响应(系统故障等)是可能的。
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摘要:无人机系统 (UAS) 的进步为逐步提高智能和自主水平铺平了道路,支持新的操作模式,例如一对多 (OTM) 概念,其中单个操作员负责监控和协调多架无人机 (UAV) 的任务。本文介绍了支持 OTM 应用中自适应自动化的认知人机界面和交互 (CHMI 2) 的开发和评估。CHMI 2 系统包括一个神经生理传感器网络和基于机器学习的模型,用于推断用户认知状态,以及包含一组用于控制/显示功能和离散自主级别的转换逻辑的自适应引擎。在离线校准阶段,根据过去的表现和神经生理数据对用户认知状态的模型进行训练,随后在在线适应阶段使用这些模型来实时推断这些认知状态。为了研究 OTM 应用中自适应自动化,开发了一个涉及丛林火灾检测的场景,其中单个操作员负责指挥多个无人机平台在广阔区域内搜索和定位丛林火灾。我们介绍了开发的 UAS 模拟环境的架构和设计,以及各种人机界面 (HMI) 格式和功能,以通过人机在环 (HITL) 实验评估 CHMI 2 系统的可行性。随后将 CHMI 2 模块集成到模拟环境中,提供实现自适应自动化所需的感知、推理和适应能力。进行了 HITL 实验以验证 CHMI 2
注意事项:1. 按照示意图正确安装系统,注意不要用单根电缆直接连接同一个模块的正负极。2. 安装电缆前,请确保所有断路器处于闭合状态。3. 系统启动前,需对电池系统进行自运行测试。