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World File Search System测试场景
GAO-21-226，F-35 联合攻击战斗机：国防部需要更新现代化计划并改进软件开发数据
美国国防部 (DOD) 推迟了关键测试的完成，直到 F-35 飞机模拟器的问题得到解决，GAO 去年也报告了这一点，并将再次推迟其全速生产决定。2020 年 8 月，项目办公室确定飞机模拟器（用于复制无法在真实环境测试中完成的复杂测试场景）不能完全代表 F-35 的能力，在修复之前不能用于进一步测试。从那时起，项目官员一直在制定一项新计划，以确保模拟器按预期工作。在他们最终确定计划并修复模拟器之前，下一个生产里程碑日期（将正式授权国防部从开发过渡到全面生产）仍未确定（见图）。
北方邦监管委员会 (UPERC) 发布通过区块链平台进行点对点 (P2P) 太阳能交易的指南
CESC 是印度第一家自 1899 年以来完全整合的电力公用事业公司，在加尔各答和豪拉发电和配电。与 ISGF 和 Powerledger 合作的试点项目的总体目标是探索和开发适合平台即服务的商业模式。该平台即服务计划作为加尔各答可扩展的区块链点对点 (P2P) 能源交易平台提供给 CESC 客户，该平台可在 CESC 产品组合中提供。该试点旨在启用 Powerledger 的点对点交易平台，并使用 1,000 个可通信型仪表运行为期 6 个月的试点。该试点执行了各种试点测试场景，包括固定 P2P、优惠和动态价格交易场景。该试点还评估了 DISCOM (CESC)、产消者和消费者的利益。该项目于 2022 年 7 月上线，拥有 1000 多名产消者和消费者。
acfs-快照-最佳实践.pdf
Oracle ACFS 与 Oracle Multitenant 结合使用，使客户能够利用可插拔数据库技术的快照。使用写时复制技术，Oracle ACFS 允许创建可插拔数据库的快照克隆，从而进一步扩大客户在测试和开发环境配置方面的选择。客户可以使用可插拔数据库克隆来测试新应用程序、运行所有测试场景等，而不会危及生产数据。存储在 Oracle ACFS 上的数据库只需几个步骤即可利用此功能。此功能允许 SQLplus 与 ACFS 结合使用，使客户能够从 SQLplus 终端内部创建 PDB 快照克隆，而无需切换到 acfsutil 命令。有关更多信息，请参阅 Oracle ACFS 管理员指南 2 。
公共场所清洁机器人：基于利益相关者访谈的基准测试的调查和提案
自动化已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并改变了各个行业和部门。这是一个显着进步的这样一个行业是自动清洁行业。尽管已经针对私人自主室内清洁机器人的开发[19,28,20]进行了大量研究，但探索公共空间的自主清洁机器人尚未进行相同的分析。自动化的公共清洁机器人有可能应对社会挑战，例如保持清洁度并为公共清洁行业的劳动力短缺提供有希望的解决方案。我们通过利益相关者访谈研究了公共部门的要求，并分析了清洁机器人的技术要求。基于两者，并进一步受到机器人竞赛的积极影响，我们提出了一种基准测试场景，以促进开发公共空间的清洁机器人。本文的贡献如下：
陆军新闻和信息中心 06.07.2022 ...
自2019年起，不断壮大的员工队伍，构成了新成立的系统中心“数字化维度之地”的基础。最重要的项目是战斗管理系统的测试。新系统将在各种操作测试场景中进行测试。战斗管理系统已被引入部队，并有助于提高领导能力并提供一致的局势信息。联邦国防部长将在动态演示中了解战斗管理系统在陆军主要武器系统上的表现，并深入了解“刺穿测试和试验”试验操作中的创新。此次访问的重点将放在与士兵和文职雇员的讨论上。诚挚邀请媒体代表陪同部队参观。请于 2022 年 7 月 8 日星期五上午 10 点之前使用随附的表格前往陆军新闻信息中心进行认证。
优化协作型自主小型...
摘要：随着战区日益复杂和对手不断推进，开发大量具有成本效益的无人机系统可能会为美国军队提供令人信服的能力。因此，研究问题涉及现有小型无人机系统的最佳组合，这些系统在给定预算和集群规模的情况下，提供最佳性能指标，即检测时间的平均/标准差和任务成功率。对这些小型无人机的要求是它们属于美国空军第 1-3 组无人机。研究小组使用 Python 模拟在 5 海里半径范围内的随机目标位置内收集不同小型无人机的单独性能数据。然后将这些指标输入优化程序，该程序在给定某些硬约束的情况下选择最佳组合。结果表明，6 个 ALADiN 和 24 个 Parallel Firefly 的组合是所有三种测试场景中的最佳组合。总成本为 160 万美元。利用模拟结果，该团队还能够推荐哪些属性对于成功完成任务最为重要，从而节省开发过程中的时间和金钱。
协作自主小型无人机系统 (sUAS) 的优化
摘要：随着战区日益复杂和对手不断推进，开发大量具有成本效益的无人机系统可能会为美国军队提供令人信服的能力。因此，研究问题涉及现有小型无人机系统的最佳组合，这些系统在给定预算和集群规模的情况下，提供最佳性能指标，即平均/标准偏差的检测时间，以及任务成功率。这些小型无人机系统的要求是它们属于美国空军 1-3 组无人机系统。研究小组使用 Python 模拟在 5 海里半径范围内的随机目标位置内收集不同小型无人机系统的单独性能数据。然后将这些指标输入到优化程序中，该程序在某些硬约束条件下选择最佳组合。结果表明，6 个 ALADiN 和 24 个并行 Firefly 的组合是所有三个测试场景中的最佳组合。总成本为 160 万美元。利用模拟得出的结论，该团队还能够推荐哪些属性对于成功的任务最为重要，从而节省开发过程中的时间和金钱。
使用小体积测试台和灵活电源逆变器测试智能电网场景
摘要：由于向未来智能电网的过渡，可再生能源 (RES) 的普及率不断提高，需要大量参与电力流动的电力转换器。这些设备中的每一个都需要使用复杂的控制和通信系统，因此需要一个用于测试真实场景的平台。迄今为止，已经提出了几种测试技术，这些技术需要在成本、测试覆盖率和测试保真度之间进行权衡。本文介绍了一种通过开发模拟器来测试微电网的方法，重点是微型逆变器单元和灵活配置不同电网拓扑的可能性。与其他方法相比，我们的测试平台的特点是体积小，并且出于安全目的显著降低了电压。检查主要集中在逆变器行为上。测试场景包括负载变化时的行为、并网和孤岛模式之间的转换、后续逆变器的连接和移除以及逆变器的优先级。
用于脑肿瘤分类的超参数调节卷积神经网络
脑瘤已被各行各业公认为最危险的疾病。及早发现肿瘤疾病对于确定脑瘤扩散以便实施适当治疗至关重要。本研究提出了一种卷积神经网络 (CNN) 方法来检测 MRI 图像上的脑瘤。本研究收集了 3264 个数据集，其中包含胶质瘤（926 张图像）、脑膜瘤（937 张图像）、垂体瘤（901 张图像）和其他无肿瘤（500 张图像）的详细图像。研究提出将 CNN 方法与超参数调整相结合，以在脑瘤类型分类中获得最佳结果。超参数调整充当导航器，以在所提出的 CNN 模型中实现最佳参数。在本研究中，模型测试采用了三种不同的场景。在第三 (3rd) 模型测试场景中，脑瘤分类的准确率为 96%。
通过监督的视图贡献加权
最近基于深度学习的多视图人检测（MVD）方法在现有数据集上显示出令人鼓舞的结果。但是，当前方法主要在具有数量有限的多视图框架和固定相机视图的小型单个场景上进行培训和评估。结果，这些方法可能不可行，可以在更大，更复杂的场景中检测出严重的阻塞和摄像机误差错误。本文着重于通过开发有监督的观点加权方法来改善多视图人的检测，该方法可以更好地融合大型场景下的多相机信息。此外，还采用了大型合成数据集来增强模型的概括性，并实现了更实际的评估和比较。通过简单的域适应技术进一步证明了模型在新测试场景上的性能。实验结果证明了我们方法在实现有希望的跨场所多视角人检测表现方面的有效性。