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World File Search System距翼缘
面向扑翼飞行机器人的电子稳像算法设计
引用本文: 刘胜南, 付强, 冯楠, 张春华, 贺威.面向扑翼飞行机器人的电子稳像算法设计[J].北科大：工程科学学报 , 2024, 46(9): 1544- 1553. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2023.10.06.001 LIU Shengnan, FU Qiang, FENG Nan, ZHANG Chunhua, HE Wei.Design of an electronic image stabilization algorithm for flapping-wing flying robots[J].Chinese Journal of Engineering , 2024, 46(9): 1544-1553. doi: 10.13374/j.issn2095- 9389.2023.10.06.001
SSC 项目 SR-1456 - 船舶结构委员会
图 2：(a) 距板边缘的距离 (mm) vs 板应力 (MPa)；(b) 距翼缘的距离 (mm) vs 翼缘应力 (MPa)；(c) 距板与腹板连接处的距离 (mm) vs 腹板应力 (MPa)。(Hu and Jiang 1998)
路缘管理策略 - 旧金山
在首先为最高优先级功能分配路边空间后，剩余的路边空间将分配给较低优先级功能。某些功能优先级较低并不意味着不会为其分配任何空间，只是优先满足较高优先级的需求。事实上，由于较高优先级往往更节省空间，因此通常会为较低优先级留出大量剩余空间。
推荐以制定路缘管理计划
环境和气候委员会的临时运输小组委员会已经创建了一个演示文稿和参考图，量化了伯克利境内30多个街道上的装载区总数，包括所有商业分区的走廊。一个小组委员会的成员使用Google卫星图像，Google Street View以及在某些情况下沿着街道进行物理行走，以确认加载区域的存在。基于此方法，大约有330-360个装载区（黄色路缘）和220-240 <1小时的停车位（主要是绿色路缘）。在研究的街道上还有82个残疾人停车位。大多数这些装载区域（59％）都在包含自行车道的街道上。但是，这些装载区域中很少直接在大型公寓楼或交通繁忙的餐馆前。总体而言，现有的加载区域位于优化的位置。在所研究的街道上加载区域的最高密度发生在Southside社区的五个街区的电报大道上，那里大约有50％的店面可以直接遏制到加载区域。
旋翼 - AUSA
旋翼 AH-64 阿帕奇长弓直升机提供昼夜和恶劣天气攻击直升机能力。阿帕奇是美国陆军的主要攻击直升机。它是一种反应迅速的机载武器系统，可以近距离和纵深作战，摧毁、扰乱或延缓敌军。阿帕奇飞机有四个版本：最初的 AH-64A 阿帕奇和阿帕奇长弓 Block I、II 和 III。AH-64A 阿帕奇于 1984 年首次进入服役。该飞机专为在世界各地作战和生存而设计。它配备了目标捕获指示瞄准器和飞行员夜视传感器，允许其两名机组人员在黑暗和恶劣天气下导航和攻击。阿帕奇的主要任务是使用“地狱火”导弹摧毁高价值目标。它还能够使用 30 毫米 M230 机头自动炮和 Hydra 70 火箭弹，对各种目标都具有致命性。阿帕奇的最大速度为 145 节。它的最大总重量范围为 240 海里（A 型）和 230 海里（D 型），并具有使用内部和外部油箱扩展范围的能力。阿帕奇拥有全套飞机生存设备，能够承受关键区域 23 毫米以下子弹的打击。阿帕奇武器包括地狱火导弹（RF/SAL 版本）、2.75 英寸火箭弹（所有版本）和 30 毫米 HEI 弹。AH-64D 长弓 Block II 是通过新生产和再制造 AH-64A 飞机的组合部署的。AH-64D 采用了长弓火控雷达 (FCR)，能够在白天或夜晚、恶劣天气和战场模糊条件下使用
翼战略计划
2021 年 2 月 15 日 致所有 75 ABW 飞行员和监护人的备忘录 来自：75 ABW/CC 主题：空军基地联队战略计划 1. 我们的空军面临着来自广泛领域的挑战，我们的飞行员和监护人经常同时被拉向多个方向。为了帮助我们所有人朝着同一个方向前进，联队领导团队更新了我们的 75 ABW 战略计划。在其中，我们的每一位飞行员和监护人都可以找到明确的期望，以指导完成支持我们联队使命的日常任务——无论是部署还是在驻地。我鼓励各级领导与我们联队的所有成员分享这个计划，以用于日常运营并作为指导持续流程改进工作和资源优先排序的参考。 2. 正如我们的新任参谋长所说，我们必须“加速改变……否则就会失败”。要应对超越我们周围变化的速度，我们所有人都需要把精力放在优先任务上才能取得成功；该计划概述了这些优先事项。我期待看到我们能够共同取得的成就。詹妮丝·M·卡罗尔，美国空军司令上校
VLM通过图像子缘综合探索
机器人技术中的自主导航传统上依赖于预定的航路点和结构化图，从而限制了动态，真实世界环境中的可扩展性。缺乏通知的语言操作数据集进一步使语言驱动的导航模型的发展变得复杂。受到大规模视觉语言模型（VLM），图像生成模型和基于视觉的机器人控制的最新进展的启发，我们提出了使用VLM引导的图像子缘合成（ELVISS）探索探索的框架，以增强使用用户指示的机器人导航任务的勘探。此框架利用VLMS的语义推理将复杂的任务分解为更简单的任务，并通过生成由低级策略执行的与任务相关的图像子搜索来执行它们。我们还结合了一个基于VLM的子量验证循环，以最大程度地减少执行未生成的子观念。实验结果表明，我们的验证循环显着改善了执行操作与我们的指令的对齐，并且我们的结果系统能够执行基于广义的基于搜索的说明。