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World File Search System运行环境
职权范围 RTCA 特别委员会 228 ...
美国联邦航空管理局 (FAA) 成立了无人机系统集成办公室，旨在将无人机系统 (UAS) 安全高效地集成到国家空域系统 (NAS) 中。为了实现这一目标，UAS 集成办公室和主要的 UAS 利益相关者正与 UAS 社区密切合作，为 DAA 设备制定最低操作性能标准 (MOPS)。• 标准制定的第一阶段侧重于配备在 IFR 飞行规则下在 A 类空域内运行的民用 UAS。第一阶段 MOPS 的运行环境是 UAS 往返于 A 类或特殊用途空域，穿越 D、E 和 G 类空域。• 第二阶段将运行环境扩展至 1) 在 D、E 和 G 类空域中的扩展 UAS 操作，2) 在 C、D、E 和 G 类空域中的起飞和降落操作，以及 3) 穿越 B 类空域。地面操作仍不在范围内。 • 第三阶段将扩大 DAA 设备的支持操作，以解决适用于小型 UAS 以及更专业的 UAS 的用例。这包括以下用例：1) 高空伪卫星发射和回收操作、2) 性能更有限且靠近地形/障碍物的小型 UAS 平台、3) 先进空中机动 (AAM) 和 4) 第 135 部分货运操作。此外，UAS 集成办公室正在与 UAS 社区密切合作，以制定性能标准
陆军创新日 2025 挑战声明。......
TRL 1 基础研究：已经进行初步科学研究。定性地假设和观察原理。重点是新发现而不是应用。 TRL 2 应用研究：确定了初步的实际应用。确认了材料或工艺解决问题、满足需求或找到应用的潜力。 TRL 3 建立关键功能或概念证明：应用研究取得进展并开始早期开发。研究和实验室测量验证了该技术各个要素的分析预测。 TRL 4 Alpha 原型组件/流程的实验室测试/验证：组件/流程的设计、开发和实验室测试。结果提供证据，证明基于预计或建模的系统可以实现性能目标。 TRL 5 集成/半集成系统的实验室测试：在相关环境中实现系统组件和/或流程验证。 TRL 6 原型系统验证：在操作环境中进行系统/流程原型演示（beta 原型系统级）。 TRL 7 综合试点系统演示：在运行环境中进行系统/流程原型演示（综合试点系统级）。 TRL 8 系统纳入商业设计：实际系统/流程已完成并通过测试和演示（预商业演示）认证。 TRL 9 系统已验证并准备全面商业部署：实际系统已通过在运行环境中的成功运行得到验证，并准备全面商业部署。
S8825A 卫星和航空航天信道仿真工具集
在系统集成阶段使用 PROPSIM 模拟的运行环境来验证系统各个部分在任何给定条件下的功能。当各个组织执行开发项目时，由于要协调测试条件，针对条件的验证至关重要。确保每个子系统的最终产品质量验证符合商定的规范。卫星和机载无线电系统的运行生命周期比商用无线电的运行生命周期长。S8825A 卫星和航空航天信道仿真工具集可确保新组件在安装到实时系统之前具有兼容性。
2024 年 2 月风暴和停电事件 - 能源
我们清楚地认识到，我们的网络运行环境正在发生变化，恶劣天气事件也变得越来越频繁。我们的网络和影响其行为的监管环境没有足够快地适应这种变化。当前的监管环境没有为网络建立正确的责任制，无法通过有效的规划、准备、资源和响应管理来降低极端事件期间长时间停电的风险。如果不采取我们建议的变革，社区和企业将继续承担长时间停电带来的经济和社会后果。
747-8 新型环境控制系统内部
747-8 空调组件具有几个关键特性，可将其归类为真正的低温组件，可在所有高度下在低于水的冰点的温度下运行（见图2）。虽然早期的空调组件可以在所有条件下驱动低温，但由于运行环境和系统内实施的技术，需要对系统施加限制。因此，在 25,000 英尺（7,620 米）以下，环境结冰是一个因素，组件涡轮排放（即组件出口）在主分配室中混合再循环空气之前限制在约 35 华氏度（1.67 摄氏度）。在巡航时，结冰问题对操作来说并不是一个关键问题，许多组件确实会在条件允许的情况下驱动低温。
欧洲空中航行安全组织民事军事协调信息交换指南
本 EUROCONTROL 指南文件为军事当局、ATM/CNS 规划人员和负责定义、开发、实施和维护民用和军用 ATM/CNS 系统之间充分信息交换的民用和军用语音和数据交换专家提供技术指导。本文件概述了支持民用和军用 ATM/CNS 系统互操作性的地对地和空对地信息交换。它描述了支持这些信息交换的运行环境、技术限制、适用标准和其他相关信息。建议摘要插入在文件末尾。本文件已于 2020 年 10 月 7 日在第 27 次军事 ATM 委员会 (MAB) 会议上获得批准。
人工智能 - 有效算法评估和 SOX â•fi ITGC 和业务审计工具包的综合指南和示例
• 明确定义审计的目标和范围。审计人工智能系统的哪些具体方面？审计旨在回答哪些关键问题？例如，审计的重点是公平性、可解释性还是安全性？您是在审计整个人工智能系统还是特定组件？ • 确定要审计的人工智能系统的用途、架构和组件。这包括了解人工智能系统的类型（例如，机器学习、深度学习）、使用的数据、采用的算法和预期输出。 • 了解人工智能系统的运行环境，包括其预期用途、目标用户和潜在影响。例如，用于医疗诊断的人工智能系统与用于营销的人工智能系统将具有不同的道德考虑和风险因素。