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World File Search System逻辑的
AMT：基于属性的模拟系统监控工具*
算法验证领域一直以模型检查时序逻辑公式的决策程序为中心。时序逻辑 [MP95] 是一种严格的规范形式主义，用于描述系统所需的行为。已经开发了许多将时序逻辑公式转换为相应自动机的有效算法 [VW86、SB00、GPVW95、GO01]，从而成功开发了 L TL 和 C TL 等逻辑，并将它们共同集成到主要验证工具中。基于时序逻辑的形式主义已被硬件行业采用，并成为标准 P SL [HFE04] 规范语言。为了推理定时系统，人们提出了许多实时形式化方法，它们要么是时间逻辑的扩展（M TL [Koy90]、M ITL [AFH96]、T CTL [Y97]），要么是正则表达式（定时正则表达式 [ACM02]）。然而，与非定时情况不同，这些逻辑与定时验证工具中使用的定时自动机 [AD94] 之间没有简单的对应关系。随着混合自动机 [MMP92] 的出现，连续域中的验证成为可能，混合自动机作为描述具有带开关的连续动态系统的模型，以及用于探索其状态空间的算法。尽管最近取得了很大进展 [ADF + 06]，但由于状态空间的爆炸式增长，可扩展性仍然是混合系统穷举验证的主要问题。此外，基于属性的混合系统验证才刚刚起步 [FGP06]。因此，连续系统的首选验证方法仍然是模拟/测试。然而，有人指出，验证的规范元素
用数据科学方法创建综合模型来评估移动技术对人类的影响
摘要：移动技术是人们日常生活中不可或缺的一部分，因为它们可用于各种目的，例如通信、娱乐、商业和教育。然而，当这些小工具被误用时，人体会暴露于它们产生的电磁场的持续辐射中。随着移动技术的进步，可用的通信服务正在改善；然而，随着移动设备频率范围的扩大，问题变得越来越严重。为了解决这个复杂的情况，有必要提出一种综合的方法，结合和处理从不同类型的研究和信息源获得的数据，例如热成像、脑电图、计算机模型和调查。在本文中，提出了一种基于数学和统计方法的复杂异构数据处理和分析模型，以深入研究移动设备的电磁辐射问题。数据科学选择/预处理是数据和知识处理的最重要方面之一，旨在成功有效地分析和融合来自多种来源的数据。数据/知识选择应用程序考虑了特殊类型的基于逻辑的绑定和指向约束。所提出的基于逻辑的统计建模方法既提供了算法实现，也提供了数据驱动实现，这些实现是可以进化的。因此，如果非预期和附带的数据/特征在选定/受限区域中的作用很大，则可以处理它们。在本研究中，数据驱动部分不使用人工神经网络；然而，这种组合在过去被成功应用。它是一个独立的子系统，可以控制统计部分和机器学习部分。所提出的建模适用于广泛的推理/智能系统。
使用模糊逻辑通过二维雷达估计空中物体高度
使用模糊逻辑的 2-D 雷达进行空中物体高度估计 SGK Murthy、MV Ramana Murthy、D Satya Narayana 摘要 - 多传感器跟踪是航空航天应用中广泛使用的技术，用于精确估计目标运动学。特别是海军跟踪系统在多传感器跟踪场景中利用不同类型的雷达（2-D、3-D）进行稳健估计。由于 2-D 雷达提供的信息仅包含距离和方位角值，因此很难使用 2-D 雷达估计空中物体的高度。为了克服这一限制，考虑采用几何方法来组合从位于两个不同位置的两个 2-D 雷达获得的信息。由于几何方法的解决方案取决于某些几何特征，因此不可能用一对传感器获得良好的结果。然而，为了获得更好的结果，提出了一种方法，并尝试使用两个以上的 2-D 雷达结合基于模糊逻辑的验证。本文讨论了与 2-D 雷达跟踪相关的问题，以及包括三角测量几何和基于模糊逻辑的验证方法在内的方法，以提高实时高度估计精度。索引术语：模糊决策、模糊逻辑、使用 2-D 雷达进行目标跟踪 I。简介雷达技术的发展始于 20 世纪初的第二次世界大战。所有部队都使用雷达来控制天空和海洋。那个时代开发的雷达技术仍然用于跟踪空中和陆地物体。目标跟踪是一个重要的研究领域，涵盖了国防和商业应用的广阔领域[1]。了解空中情况是空域控制的一项基本任务。多雷达跟踪 (MRT) 是海军目标跟踪应用中广泛使用的技术。在多传感器数据融合系统中，从位于不同位置的多个雷达获得的信息被融合到手稿中 2010 年 5 月 20 日收到 SGK Murthy 在印度海得拉巴国防研究与发展实验室工作，电话：91-40-24151654，电子邮件：sgk_murthy@yahoo.com MV Ramana Murthy 在印度海得拉巴奥斯马尼亚大学数学系工作，电子邮件：mv_rm50@gmail.com D Satya Narayana 在印度海得拉巴奥斯马尼亚大学数学系工作
耐辐射 FPGA 手册
我们的 FPGA 已在需要有限逻辑量和适度性能水平的指挥和控制应用中的许多程序中取得了飞行记录。RT PolarFire ® FPGA 具有更高的逻辑密度和更高的性能，可显著提高信号处理吞吐量。太空有效载荷中高速数据路径的设计人员可以使用 RT PolarFire FPGA 来利用可编程逻辑的灵活性和易用性。这对于遥感仪器尤其重要，因为传感器分辨率的增长速度快于下行链路带宽，因此它们必须执行快速增加的机载处理量。
前端的数据链重建技术...
但是，该技术具有明显的限制，因为单个组件的失败将禁用整个数据链。为了自动断开前端卡的故障并重组数据传输通道以最大程度地减少数据丢失。对原始FEC设计进行了修改，以实现数据链重建功能。新设计的FEC使用基于FPGA（SF）的SDRAM和基于反将的FPGA（AF），它们执行了处理数字数据所需的所有逻辑功能。图2显示了FEC的实现草图。图3显示数据处理逻辑的一般操作图。
医疗保健领域的人工智能
虽然许多健康 AI 应用并不新鲜，但其他功能却是前所未有的。预测和生成 AI 模型都在医疗保健系统中使用；了解这些模型之间的区别很重要。预测 AI 采用基于规则的算法，这些算法是预定义的、基于逻辑的原则，局限于封闭的数据集。这些算法使用“if, then”指令自动执行任务，并可以生成有限范围的预测和估计。生成 AI 利用大量数据集进行学习，使其能够通过提示生成新数据，从而创建建议的解决方案、文本或其他新内容（如图像和声音）。
俄罗斯空战和乌克兰的防空需求
因此，毫不奇怪，全球公众、政界、军界和媒体对这场战争的持续关注达到了前所未有的程度，推动了外部分析。自入侵开始以来，公众和专业界的军事分析都主要关注俄罗斯地面部队的使用。1 这是合乎逻辑的，因为俄罗斯地面部队造成的破坏最大，拥有俄罗斯大部分常规火力，是俄罗斯军事能力的最重要组成部分。相比之下，俄罗斯空天军 (VKS) 在冲突期间的固定翼和直升机行动记录较少，除了那些直接参与日常反击行动的乌克兰空军、海军和陆军人员之外，人们对此了解甚少。
飞行模拟器保真度、训练转移以及教练在优化学习中的作用
第一台 Link Trainer。该设备有一套基本的仪器、一个原始的运动平台，没有视觉显示器 (Lee, 2009)。第二次世界大战爆发后，Link Trainer 被整合到飞行训练中并得到广泛使用。当时，训练事故率相当高，使用模拟器降低飞机事故率被认为是合乎逻辑的结果 (Valverde, 1973)。模拟器替代飞机的训练价值是直观的，基于常识 (Lee, 2009)。战后，由于战争期间的许多技术进步，模拟器取得了快速发展。模拟计算机的发展对这一发展至关重要。然而，飞行模拟器的学术研究直到 1949 年左右才开始 (Valverde, 1973)。这些研究今天仍在认真进行。