XiaoMi-AI文件搜索系统
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无人机敏捷主动目标感知的强化学习
摘要 — 主动目标感知是在环境中发现和分类未知数量目标的任务，在搜索和救援任务中至关重要。本文开发了一种深度强化学习方法来规划信息轨迹，从而增加无人驾驶飞行器 (UAV) 发现失踪目标的可能性。我们的方法有效地 (1) 探索环境以发现新目标，(2) 利用其当前对目标状态的信念并结合不准确的传感器模型进行高保真分类，以及 (3) 通过使用运动原语库为敏捷无人机生成动态可行轨迹。在随机生成的环境中进行的大量模拟表明，我们的方法在发现和分类目标方面比其他几种基线更有效。与启发式信息路径规划方法相比，我们的方法的一个独特特点是，它对先验信念与真实目标分布的不同偏差具有鲁棒性，从而减轻了针对应用条件设计启发式方法的挑战。
AI驱动的SD-WAN通过敏捷、高效、有弹性的网络加速数字化转型 |解决方案简介
AI 驱动的 SD-WAN 是一种先进的、以服务为中心的网络解决方案，将软件定义路由提升到了一个新水平。它是当今数字业务的理想选择，它为当今以云为中心的企业提供灵活、安全且有弹性的 WAN 连接，具有突破性的经济性和简便性。AI 驱动的 SD-WAN 消除了传统网络产品和传统 SD-WAN 解决方案固有的低效率和成本限制，与其他网络平台相比，带宽消耗减少了 30% 或更多。
量子软件开发的敏捷实践
量子软件系统是一种新兴的软件工程 (SE) 类型，它利用量子比特 (Qubit) 和量子门 (Qgates) 的原理来解决当今经典计算机无法在合理时间内有效解决的复杂计算问题。据其支持者称，敏捷软件开发实践有可能解决量子软件开发中特有的许多问题。然而，缺乏证据证实敏捷实践是否适合并可以被软件团队采用，就像它们在量子软件开发的背景下一样。为了解决这一不足，我们进行了一项实证研究，以调查使用敏捷实践开发量子软件的需求和挑战。虽然我们对 10 个国家的 26 名从业人员进行的半结构化访谈强调了敏捷实践在这一领域的适用性，但访谈结果也揭示了阻碍这些实践有效融入的新挑战。我们的研究结果为进一步将敏捷实践与开发下一代量子软件进行情境化和无缝集成提供了跳板。
RISC-V 工具链和基于敏捷开发的开放...
本文提出了一种低功耗神经形态处理器——文曲星 22A，它将通用 CPU 功能与 SNN 相结合，利用 RISC-V SNN 扩展指令对其进行高效计算。文曲星 22A 的主要思想是将 SNN 计算单元集成到通用 CPU 的流水线中，利用定制的 RISC-V SNN 指令 1.0（RV-SNN 1.0）、精简泄漏积分和发射 (LIF) 模型和二元随机脉冲时序相关塑性 (STDP) 实现低功耗计算。文曲星 22A 的源代码已在 Gitee 1 和 GitHub 1 上在线发布。我们将文曲星 22A 应用于 MNIST 数据集的识别，以与其他 SNN 系统进行比较。实验结果表明，文曲星22A相比加速器解决方案ODIN能耗降低了5.13倍，3位ODIN在线学习的分类准确率约为85.00%，1位文曲星22A的分类准确率约为91.91%。
使用 zenon® 的 DS Agile SCADA/HMI 宣传册
DS Agile 使用 zenon 确保中央数据归档的作用。数据的高可用性或数据高可用性基于服务器和历史数据库的对称热/备用冗余。通过定义一个“辅助”服务器来充当“备用”服务器的角色，可以实现故障安全。服务器之间的连接由看门狗监控。为了避免在服务器故障和检测到故障之间的时间内丢失数据，备用服务器始终缓冲所有数据。如果备用服务器不是“主”服务器，也会进行此数据缓冲。服务器发生故障后，此缓冲区将与来自服务器的最新数据和新传入的数据合并（合并），因此不会丢失或重复数据。因此，控制系统可保证无缝冗余。
社会保障管理局的敏捷软件开发
SSA 实施了一些适当的控制和实践来管理其敏捷软件开发项目。但是，我们发现该机构有机会改进其控制措施、实施额外控制措施并完善其敏捷方法的使用。SSA 为某些领域制定了灵活的敏捷开发指南，但它没有充分授权，其质量保证流程也没有强制执行某些关键的敏捷最佳实践。我们发现 SSA 没有遵循与计划工作交付有关的关键敏捷开发最佳实践的情况；系统要求、功能和特性的适当开发；敏捷开发团队的规模和组成；团队政策和其他基本实践的定义；经验教训；以人为本的设计实践；测试；同行评审。
数字孪生评估、敏捷验证流程和虚拟化技术
本报告总结了对国防部 (DOD) 数字孪生实践现状的评估和相关验证、确认和认证 (VV&A) 工作，以及在武器系统和部署部队中使用商业虚拟化技术的计划。该报告基于作战测试和评估主任办公室 (DOT&E) 对 DOT&E 监督下的项目和软件采购途径进行的调查。DOT&E 通过采访选定的项目办公室和 DOT&E 工作人员验证了调查数据。本报告是对众议院报告 117-118 的回应，以配合众议院军事委员会关于 HR 4350、公法 117-81 2022 财政年度国防授权法案的报告。
敏捷固定翼无人机的建模与姿态控制...
线性控制方法。一种常见的候选方法是非线性动态逆，它涉及使用微分代数方法将非线性模型转换为完整或部分模型。动态逆的基本原理是使用代数方法的逆变换来消除从输入到输出的非线性（输入/输出线性化），从而获得系统的非线性控制器。这是通过强制稳定的线性误差动力学来实现的。优点是它可以实现简单的设计，不需要繁琐的增益调度，具有易于在线实施的特点，因为它可以产生控制器的“闭式解”，并且保证了误差动力学的渐近稳定性。这种方法的缺点是对建模不准确性很敏感，并且与线性方法不同，这种方法在大多数情况下会得到一个模型相关的控制器。
美国陆军未来司令部人工智能和敏捷软件......
1.本目录旨在为您提供有关 2023 - 2024 财年美国陆军未来司令部、新兴技术机会 (AFC ETO)：陆军软件工厂和人工智能技术员计划的信息。成功完成相应计划的学术部分后，候选人将获得 ASI，这将为作为新兴技术领导者的高需求、低密度职位提供分配机会。参加陆军软件工厂 (ASF) 计划或陆军人工智能技术员 (AAIT) 计划的士兵在毕业时需要至少 60 个月的服役义务，IAW MILPER 22-082。义务是 IAW AR 601-280（陆军保留计划），2021 年 6 月 16 日。B.，AR 614-200（入伍任务分配和利用管理），2019 年 1 月 25 日。C.，DA PAM 601-280（陆军保留计划程序），2019 年 10 月 16 日。D.，军事人员管理主任备忘录，主题：“对 AR 614-200 第 4-6 段和表 4-1 政策的例外情况，关于陆军未来司令部新兴技术机会培训的剩余服务要求的变更”，2021 年 12 月 3 日。本目录为描述性内容，不应解释为法规或政策。这些信息将帮助您确定选择项目的偏好。在选择过程中，将考虑资格、学术成就、项目赞助商指导和其他关键因素。此目录适用于现役人员第 1 部分；可能会单独发布针对国民警卫队或预备役士兵和 DA 文职人员的特定机会。内容：a. 美国陆军软件工厂（第 6 和第 7 组）b. AFC 人工智能 - AI 技术员计划（第 4 组）
