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World File Search System目标识别
整合邻近刺激数据以增强基于 SSVEP 的 BCI
摘要 — 为了增强基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的目标识别性能，已经提出了各种空间滤波器。当前的方法仅从相应刺激中提取目标相关信息来学习空间滤波器参数。然而，来自邻近刺激的 SSVEP 数据也包含目标刺激的频率信息，可用于进一步提高目标识别性能。在本文中，我们提出了一种结合来自邻近刺激的 SSVEP 来增强目标相关频率信息的新方法。首先，通过最大化对应于目标及其邻近刺激的 SSVEP 数据的协方差之和来获得空间滤波器。然后计算空间滤波模板和测试数据之间的相关特征以进行目标检测。为了进行性能评估，我们使用来自 35 名受试者的 40 类基准数据集和来自 11 名受试者的 12 个目标自收集数据集进行了离线实验。与最先进的空间滤波方法相比，所提出的方法在分类准确率和信息传输速率 (ITR) 方面表现出优势。比较结果证明了所提出的空间滤波器对于基于 SSVEP 的 BCI 中的目标识别的有效性。
与姿势无关的自动目标检测和...
■尽管已经开发了许多对象识别技术来处理激光雷达（LADAR）扫描的地形场景，但这些技术在目标歧视方面的成功有限，部分原因是低分辨率数据和可用计算能力的限制。我们提出了一个独立于姿势的自动目标检测和识别系统，该系统使用来自空气寄生的三维成像LADAR传感器的数据。自动目标识别系统使用目标模型的几何形状和尺寸签名来检测和识别较重的顶篷和伪装盖下的目标。在五个测量的场景上展示了系统性能，在开放式和重型顶盖盖上均出现了目标，该目标的目标占据了范围的1％至10％。在十二个测得的数据场景中成功证明了系统的自动目标识别部分，在开放式和重冠层和伪装覆盖范围内，目标均已出现。还证明了在任意方向多个可移动零件的目标的正确目标识别。该系统达到了高识别率以及较低的假警报率。提出的工作的直接益处是在对军事地面车辆的自动目标识别领域中，其中感兴趣的车辆可能包括相对于身体的铰接式组件，并且可能具有许多可能的配置。其他应用领域包括人类对国土安全性的发现和认可，以及对大型或扩展地形场景的注册。t
在战术层面整合空间操作-Fort Moore
但经常被机动指挥官忽略，太空域提供了机动空间，如果不控制，将直接限制地面战斗中可用的机动自由。根据国防情报局（DIA）2019年报告“对太空安全性的挑战”，空间运营为地面力量提供了支持“地理位置和导航，目标识别，目标识别以及对对手活动的空间”的服务。“位置，导航，时机，时机（PNT）卫星；情报，监视和侦察（ISR）卫星；和基于轨道威胁的计数空间系统提供这些服务。这些服务中最关键的是基于威胁的计数器空间系统。他们直接攻击和反击ISR，PNT和导弹警告卫星对于在地面上提供功能至关重要。
掌握你的起步 - MS3 2021a
我们在 EWI 大楼的消声室，Fred 正在这里准备“我们的测试对象”L. Carrer、A.Yarovoy，《使用 UWB 3-D 雷达成像和自动目标识别进行隐藏武器检测》，载于 2014 年第 8 届欧洲雷达会议 EURAD 论文集。
神经网络传感器数据融合方法 - Alianna J. Maren
aliannajmaren.com › 下载 PDF 作者：R Akita — 作者：R Akita 神经网络技术可用于执行船上多传感器相似和不相似数据的融合，以实现高置信度目标识别。8 页
ULISSES 超轻声波增强系统
ULISSES 地面站提供以下功能：• 通过 USB 准备 ULISSES 目标库以加载到机载 ULISSES 声学处理器中 • 将按照 Stanag 4283 格式化的原始 Sonobuoy 数据从 ULISSES 可移动磁盘导入地面站。地面站允许实时处理（快速时间分析）记录的 Sonobuoy 数据 • 为操作员提供一组目标库功能，以改进目标识别和分类过程。
战斗识别
回报。使用武器需要确定敌方身份。美国空军增强型识别和传感激光雷达 (ERASER) ATD 旨在通过使用主动激光技术改进空中和地面目标的机载识别过程。该计划的努力将集中在将 ERASER 激光和信号处理技术集成到试验机上进行飞行演示。ERASER 提供的目标 ID 将补充来自作战人员整体 ID 套件的其他 ID 源。ERASER 将结合为地面目标 ID 开发的 2D 激光成像技术和 CID 算法。美国空军还将使用合成孔径和高距离分辨率技术来提高空对地雷达成像 (AGRI) 战术雷达 ID 能力。海军打算开发一种综合 CID 能力，利用多种目标信息源（合作和非合作）。除了空军正在实施的 ERASER 和 AGRI 方法外，还有针对其他传感器模式（被动和主动）的相关自动目标识别 (ATR) 程序正在研究中；特别是替代合成孔径雷达 (SAR) ATR、特定发射器识别、精密电子支持测量和固态激光振动传感。美国海军非合作空中目标识别计划将演示基于多普勒的成像过程，以提供空中目标类别估计。美国海军沿海监视/移动目标识别计划将提供小型舰艇成像的演示。美国海军激光 CID 项目采用激光测振、高距离分辨率 1D 剖面、2D 轮廓提取以及依赖于优化激光源照射时独特目标反射率特性的技术。根据此 DTO，表面目标 ID 的退出标准是声明概率为 85%，识别置信概率为 98%。
基于遗传筛查平台-KU Scholarworks
摘要：小分子药物靶标识别是表型药物发现中必不可少的限制步骤，并且仍然是一个主要挑战。在这里，我们通过利用群集定期间隔短的圆柱体重复序列（CRISPR）敲除库来报告一个新颖的平台，用于识别信号通路的激活剂的目标识别。此平台将自杀基因的表达链接到创建选择系统的小分子激活信号通路。使用该系统，使用CRISPR单个指南（SG）RNA库进行功能丢失筛选，积极地富集了靶标的细胞。然后通过测序发现药物靶标和其他感兴趣分子活性所需的其他必要基因。我们在BDW568上测试了该平台，BDW568是一种新发现的I型干扰素信号传导激活剂，并确定了干扰素基因（STING）的刺激剂是其靶标和羧酸酯酶1（CES1），是激活BDW568的关键代谢酶。我们提供的平台可以是一种通用方法，适用于激活不同信号通路的各种小分子的目标识别。■简介