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车队行驶速度
CACI 与我们的合作伙伴一起，为美国海军的 Spectral 任务带来最丰富的经验、技术深度和卓越的项目。凭借数十年经过任务验证的信号情报 (SIGINT) 经验，我们的主题专家 (SME) 通过为海军的多域战场开发创新的新技术来提高“舰队速度”。我们的 Spectral 解决方案汇集了一流的 SIGINT、电子战 (EW) 和网络能力，这些能力都基于广泛的任务专业知识，可实现海军的关键项目目标。CACI 使用世界一流的 Agile 软件开发和 DevSecOps 来按需提供关键的作战能力。CACI 的系统设计为政府提供了微服务、大数据分析和系统弹性方面的行业最佳实践，以最低的总生命周期成本提供最大的能力、灵活性、可维护性和可升级性。 CACI 已与行业领导者 BAE Systems、戴尔科技、诺斯罗普·格鲁曼、雷神技术公司和 Sierra Nevada Corporation 合作，为美国海军的 Spectral 任务提供无与伦比的支持能力，而 CACI 本身也为更广泛的 EW 和网络任务集带来了多项关键技术。
朝零排放行驶
电气化是全球运输部门脱碳化的一种策略，国家正在采用更严格的燃料排放规范，并增加了低碳燃料，生物燃料，合成燃料，基于氢的燃料电池和低碳电力的采用量。运输部门的电化被广泛视为减少对石油产物依赖并最大程度地降低运输环境影响的有效方法。电池电动汽车（BEV）是跨运输类别的最佳替代品，尤其是对于乘用车（PC）和轻型商用车（LCV），由于其效率更高，与基于氢的燃料电池汽车（FCEV）相比。BEV预计将实现大量的市场渗透率，PC的需求增长，电动汽车在2022年达到14％的汽车销售。15相比之下，由于重型商用车（HCV）所需的电池尺寸较大，较长的充电时间和成本增加，因此基于氢的车辆面临限制。此外，由于能源效率较低，它们导致了更高的总体CO 2排放，这使BEV成为脱碳运输部门的效率更高，更具成本效益的解决方案。
卡车行驶调查 - ROSA P
Keith Hall（休斯顿-加尔维斯顿地区委员会） Gerald Rawling（芝加哥地区交通研究） Cathy Arthur（马里科帕政府协会） Ron Taste（纽约和新泽西港务局） Adiele Nwankwo（密歇根州东南部政府委员会） Murray McLeod 和 Greg Little（安大略省交通部） Zac Graham（德克萨斯州交通部） Jack Fulcher（加州公用事业委员会） Nancy McGuckin（Barton Aschman Associates，Inc.） Earl Ruiter（Cambridge Systematics，Inc.） Paul Roberts（Transmode Consultants） Marsha Anderson（Street Smarts） Dan Murray（美国卡车运输协会） Michael Arendes（北美联运协会） Clyde Woodle（卡车运输研究所） David Pearson（德克萨斯州交通研究所） Daniel Blower（密歇根大学交通研究所）
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队列行驶轨道测试与风洞数据的相关性
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
快速行驶车辆产生的灰尘行为的实时模拟
模拟物理上逼真的复杂粉尘行为在培训、教育、艺术、广告和娱乐方面非常有用。目前还没有公开的模型可以实时模拟行驶车辆产生的粉尘行为。在本文中，我们使用粒子系统、计算流体动力学和行为模拟技术来实时模拟粉尘行为。首先，我们分析影响粉尘产生的力和因素以及粉尘颗粒产生后的行为。然后，我们构建基于物理的经验模型来生成粉尘颗粒并相应地控制行为。我们通过将粉尘行为分为三个阶段，并为每个阶段建立简化的粒子系统模型，进一步简化数值计算。我们采用运动模糊、粒子混合、纹理映射和其他计算机图形技术来实现最终结果。我们的贡献包括构建基于物理的经验模型来生成尘埃行为并实现实时行为模拟。
使用机器学习的系外行驶信号处理
摘要本教程提供了针对系外行星的过境方法的全面介绍，重点介绍了机器学习技术的应用。我们将涵盖光曲线分析的基础知识，传统的一种方法的限制以及使用基于机器学习的方法的优势。通过动手练习，Parthcipant将学习如何将这些技术应用于现实世界数据，从而获得iDen的候选候选者系外行星的pracɵcal经验并了解其适当的经验。