XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System飞行规范
使用机器学习进行业务推断和风险建模
中断，因此，它们被归类为“高影响、低概率”（HILP）事件。航空事故报告由专家审查，但全面了解事故及其整体影响也很重要。这项研究提供了一个可解释的机器学习框架来预测飞机损坏。此外，它描述了通过使用模拟工具检测到的飞行规范模式，并阐明了特定航空事故的根本原因。因此，我们可以以 85% 的准确率和 84% 的同类准确率预测飞机损坏。最重要的是，我们模拟了可能的飞行类型、飞机类型和飞行员专业知识的组合以得出见解，并建议航空利益相关者（例如机场管理人员、航空公司、飞行培训公司和航空政策制定者）可以采取的行动。简而言之，我们将预测结果与模拟相结合，以解释发现并规定行动。
基于意图的正式轨迹描述语言
摘要 — 本文介绍了一种改进的意图相关形式语言层次结构，用于描述飞机轨迹。这些语言允许在不同级别上完整或部分地指定飞机轨迹，本文所述功能的扩展使其适用于定义更复杂的任务，例如无人驾驶汽车或军用飞机的任务。本文对每种语言的词汇、语法和图形表示细节进行了完整的描述，并通过一组具有不同粒度的飞行规范的清晰示例展示了它们的适用性。所描述的语言层次结构已被证明是一种适合描述具有不同详细程度和不同应用的飞机轨迹的框架。它的多功能性和灵活性通过一组识别特征操作示例的场景得到证明。索引词 — 空中交通管理；形式语言；飞机意图；飞行意图；轨迹计算