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。
1957 年之前,德莱顿的模拟经验仅限于使用其他组织的能力。1955 年至 1957 年期间,德莱顿工程人员使用美国空军模拟器对两个项目进行了模拟,这对决定获得内部能力产生了重大影响。在第一个项目中,使用模拟计算机的模拟使人们了解了滚转耦合现象,在第二个项目中,模拟准确预测了 3 马赫速度下的 X-2 横向控制问题。这些发现的重要性促使德莱顿决定获得模拟计算机能力。尤其是 X-2 的经验使工程人员相信模拟在未来的 X-15 项目中将发挥重要作用。
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。
技术出版物。已完成研究或重要研究阶段的报告,介绍 NASA 项目的结果,并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 的同行评审正式专业论文的对应文件,但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。
RE:HF9,2025年2月9日,Swedzinski主席和众议院能源,金融和政策委员会成员,DFL环境核心小组自2015年以来一直是DFL的社区核心小组。我们的使命是教育和动员明尼苏达州的公民解决气候危机,并保护,保存和恢复自然环境。我们写了反对HF 9的文章,我们认为这将不利于我们国家成功过渡到碳自由能的努力。HF 9急剧削弱了明尼苏达州的2040年100%无碳法律。第2节中的规定使电力公司无法通过提高费率反复遵守标准再遵守该标准的需求变得太容易了。公共公用事业委员会已经能够根据Minn Stat下延迟实施。216b.1691 subd。2b。简单地说,我们没有另外3,6年或更长时间来减少排放以防止最严重的气候影响。我们有达到2040年100%无碳目标的技术。缺少的只是政治意愿。HR9提高了长期以来对新的核电的暂停。明尼苏达州不需要我们也不可能负担新的核电站。我们具有丰富的风能和太阳能电位,当与智能电网,高效率传输线和存储空间合作时,可提供较低的成本能量。其他州的核项目已被证明花费的时间太长,无法以太阳能和风能高得多的成本允许和建造。HR9防止未使用的退休发电厂被拆除。我们没有生产核反应堆所需的燃料,也没有在数十万年前安全地存储废物的地方。这阻碍了利用土地清洁可再生能源的巨大机会。考虑明尼苏达州贝克尔的退休舍科工厂的现场发生了什么。该地点正在建设的大型太阳能项目预计将为他们的经济贡献约2.4亿美元。此外,这些基于化石燃料的发电厂经常被放置在不成比例地应对这些行动附近生活的影响的地区。居民应该看到这些地点是净化和重新利用的,以实现有益用途。HR9有利于昂贵的,效率低下的碳捕获和固存。不需要将这种做法作为优先方法,实际上可能与其他将为明尼苏达州带来好处的解决方案使用。减少昂贵的化石燃料的使用是我们环境和健康的双赢。真诚的,DFLEC执行委员会dflenvironmentalcaucus@gmail.com dflenvironment.org
下载完成后,安装将自动开始,按“下一步”继续完成安装屏幕,以完成 PC Trainer 的安装。PC Trainer 安装完成后,将下载实际的 GTNXi PC Trainer。下载完成后,将开始安装此组件,按“下一步”继续。
想象一下在国际空间站、前往月球的 Gateway 或前往火星的宇宙飞船中度过一整天的微重力生活。从早上起床到晚上睡觉,你会做什么?这些事情有什么不同?宇航员在微重力环境下吃饭、每天至少锻炼 2 小时、刷牙,但这并不完全一样,因为所有东西都漂浮着!他们也努力工作,尽情玩乐——从进行重要的科学研究到在太空中编织或弹吉他。你可以进行哪些微重力实验来了解微重力生活的不同之处?你可以创新(和测试!)哪些发明或技术来帮助宇航员在微重力环境下生活?
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。
法国航空队 (EFVA),成为法国民用和军事飞行员冠军的组成部分,成为 2012 年欧洲冠军头衔的保护对象。丹尼斯队长,EVAAE 飞行员,获得 EFVA 决定奥登(2022 年法国和世界冠军)和拉卢埃队长将参加比赛并重新加入。
