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World File Search System飞行
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
电池电旋翼配置的参数分析要飞行火星
摘要NASA Ingenuity直升机的成功承诺，未来对火星的探索将包括与流浪者和着陆器一致的Aerobots。但是，由于其小而基本的设计，Ingenuity缺乏远程耐力和科学有效载荷能力。在一系列优化的火星无人机概念开发中，我们在本文中介绍了基于旋转EVTOL设计配置的初始尺寸，基于对悬停和垂直攀爬的执行参数分析，使用简化的Rotorcraft Momentum理论，用于一组更具挑战性的Martian Aerobot Mission，并符合最大的SpaceCraft Airoshell Limit lim Limit spacececraft Airsherlaft Airoshell Limit limimimep。发现串联转子构型是最有效的配置，而传统的单个主转子配置具有小直径，表现出最差的性能。
南部大学农业基于工作的学习飞行员
SARDI青年园艺计划的目标是促进健康的饮食习惯，并向我们为基本农业和园艺实践提供的青年提供教育支持。萨迪赞助商，并为从学校到青年非营利组织的众多社区合作伙伴提供农业支持。
第 10A 章 结构飞行试验手册
本手册旨在提供结构飞行测试领域所涵盖的众多学科的“粗略”概述。它提供了新工程师在尽可能短的时间内投入工作所需的基本知识和介绍。它假设至少具备本科工程概念的知识。每个领域都提供了基本假设、适用的标准和法规、常见的测试方法、经验法则和示例。开发或方程式被最小化，并为那些需要更全面地理解支持数学的人提供现成的文本或手册的具体参考。本手册并非教科书，因此补充阅读应该成为结构工程师的正常做法。提供了一个全面的索引以供快速参考，每章都包含该章的术语列表。我们已尝试使手册比教科书更具可读性。
带有嵌入式系统的无人飞行器基于深度学习的对象检测
编辑委员会博士Mustafa Necmiİlhan博士 - 加兹大学 - Özlemçakir博士 - DokuzEylül大学协会。MehmetMerveÖzaydın-AnkaraHacıBayramVeli University Assoc。
飞行20年 - 塑造航空的未来
航空作为其固有的全球性质以及降低环境影响所涉及的复杂性，是最含碳和挑战性的部门之一。航空中可持续性的动力是由监管要求，消费者期望以及该行业做正确的事情的承诺所推动的。政府和国际机构正在实施更严格的排放标准，而旅行者越来越优先考虑可持续性驱动的选择。监管要求和消费者偏好的这种融合正在推动该行业朝着更可持续的实践迈进。成立于2004年，Vista通过开创了一种新的飞行方式，彻底改变了商业航空航天途径：在没有拥有飞机的责任的情况下，提供了通往全球飞机的船队。迄今为止，Vista
智能飞行控制系统 - CORE
莱特兄弟中的一位讲述了自己对抗阵风的亲身经历，他写道：“利用自动机器克服这些干扰的问题吸引了许多聪明才智的注意力，但对我和我兄弟来说，完全依靠智能控制似乎更可取”[1, 2]。莱特兄弟的驾驶行为依赖于对视觉和惯性线索的正确解读，展现了生物智能控制。过去，人类飞行员通过手动灵活性、知情规划和任务协调来驾驶飞机。随着飞机特性和技术的发展，飞机操作越来越依赖于机电传感器、计算机和执行器。面板显示器增强了决策能力，稳定性增强系统提高了飞行质量，制导逻辑将机器智能带到了现代飞机大部分任务中“无人值守”飞行的地步。
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
Edugain OpenID联邦飞行员
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