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高海拔的大脑：从分子信号传导到认知性能
高海拔（HA）（将其定义为海拔2500 m以上的海拔高度），由多种恶劣的环境条件进行了特征。大多数生理适应发生在响应大气压力下的响应，导致氧气压力降低并导致血液氧化饱和度降低（SPO 2），低氧血症。大脑容易受到氧气供应改变的影响。因此，HA暴露会导致情绪状态的不良变化，例如抑郁症[1]和焦虑[2]，以及神经认知的改变，例如记忆障碍[3]以及短期和长期HA暴露后的注意力障碍[4，5]。尽管许多报道涉及在上升到HA后发生的生理和神经系统改变，但对HA的长期和永久居民的认知和脑改变的研究较少。大脑功能不仅受到上升后的缺氧影响[6] [6]，而且在HA [7]和天然高地的长期暴露后也受到了影响[8]。在暴露于HA的未批准的个体中，睡眠方式可能已经在1600 m以上的海拔高度上受到影响，在某些人的2500 m ON和3000 m以上的受试者中，情绪状态的变化会在某些个体中观察到欣快感或抑郁症的变化。情绪状态改变，包括欣快，争吵，烦躁和冷漠，在快速急性暴露于HA并在48至52 h后返回基线状态后暂时发生[9-11]。In contrast, short- and long-term exposure to HA causes biological, inflam- matory, and structural brain changes that increase the risk of experiencing anxiety and depression symptoms [ 12 ] and neurocognitive dysfunctions such as slower reaction times, reduced attention (>3500 m), impaired learning, spatial and working memory (>4000 m), and impaired retrieval (>5500 m) (Figure 1 ) [ 7 , 8、13、14]。
优化系留高空平台地面控制站的电池维护和可靠性
本文介绍了一种集成系统，通过战略性地管理 k-out-of-n ：G，COLD 系统中电池的修复和补充，确保系留高空平台系统 (HAPS) 不间断电源供应。我们假设电池是相同的，它们的寿命彼此独立且呈指数分布。电池因故障而独立劣化并等待修复。当工作电池数量减少到 L ð L < n Þ 时，修复设施启动，当运行电池数量下降到 N ð N < L Þ 时，下达 n −k + 1 块电池的补货订单。我们推导出系统状态概率的显式解并分析关键性能指标。此外，我们采用粒子群优化 (PSO) 算法来确定所提优化问题的最佳成本，并使用 Morris 方法进行灵敏度分析。结果为 HAPS 的有效电池管理策略提供了见解，确保可靠的电源供应同时最大限度地降低成本。 [DOI: 10.1115/1.4067545]
高海拔地区的大脑：从分子信号传导到认知表现
高海拔 (HA)（定义为海拔 2500 m 以上的高度）的特点是环境条件多种恶劣。大多数生理适应都是对降低的气压的反应，这会导致氧分压降低，从而引起血氧饱和度 (SpO 2 ) 降低和低氧血症。大脑易受氧气供应变化的影响。因此，接触 HA 会导致情绪状态发生不良变化，例如抑郁 [1] 和焦虑 [2]，以及神经认知变化，例如短期和长期接触 HA 后出现的记忆力减退 [3] 和注意力障碍 [4,5]。尽管已有大量报告涉及上升到 HA 后发生的生理和神经变化，但对长期和永久居住在 HA 的人的认知和大脑变化的研究较少。缺氧不仅会影响上升到 HA 后 [6] 的大脑功能，还会对长期暴露于 HA [7] 和高地本地人 [8] 的大脑功能产生影响。对于未适应环境的个体，暴露于 HA 后，在海拔 1600 米以上时睡眠模式可能已经受到影响，从海拔 2500 米开始，某些个体的情绪状态会发生变化，如欣快或抑郁，而海拔 3000 米以上时，受试者可能会出现头痛、头晕和精神错乱。情绪状态改变，包括欣快、争吵、易怒和冷漠，在快速急性暴露于 HA 后会暂时出现，并在 48 至 52 小时后恢复到基线状态 [9-11]。相比之下，短期和长期暴露于 HA 会导致大脑发生生物学、炎症和结构性变化，从而增加出现焦虑和抑郁症状的风险 [ 12 ] 以及神经认知功能障碍，如反应时间变慢、注意力下降（> 3500 米）、学习、空间和工作记忆受损（> 4000 米）以及检索受损（> 5500 米）（图 1）[ 7 、 8 、 13 、 14 ]。
使用SIFT功能
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）在各种应用中都是必不可少的，包括监视，城市场景分析和农业监测。准确的高度估计对于无人机操作至关重要，尤其是在GPS，压力高度计和雷达等传统传感器可能失败的环境中。本文探讨了红外和热成像的使用，用于对无人机的相对高度估计，从而强调了它们的显着优势，而不是传统的RGB图像。红外和热成像在弱光和不利天气条件下提供了卓越的表现，从而提供了更清晰的可见性和更可靠的特征检测。通过杠杆来使尺度不变特征变换（SIFT）特征，此方法利用热图像的固有优势来估计基于连续图像中匹配的键盘的尺寸变化的高度变化。对两个红外热无UAV数据集的实验结果证明了这种方法的有效性，与暹罗网络结合使用以增强功能匹配，显示出估计准确性的显着提高。索引项 - 临时，红外热图像，无人机，海拔估计，暹罗网络。
转移学习增强回归生成对抗网络，用于最佳EVTOL起飞轨迹预测
摘要 - 深层神经网络具有无人机位置和方向估计的显着视觉感知功能，但它们对不同天气条件的韧性仍需要改善。这些模型通常会在适应新环境时遭受灾难性遗忘，而失去了以前获得的知识。终身学习方法旨在平衡学习灵活性和记忆稳定性。在本文中，我们提出了一种基于图像的方法，以在不同的天气条件下使用2D图像（包括阳光，日落和雾气场景）估算无人机的相对高度。我们的实验表明，当模型在不同的天气数据集上依次训练模型时，尤其是当新图像与初始训练数据集的数据集有很大差异时。但是，测试弹性重量合并（EWC）和直接误差驱动学习（EDL）分别表明，每种方法都有助于维持各种天气条件的稳定性和表现。我们的结果表明，这些方法在各种环境条件下的可行性和有效性。索引术语 - UAV高度估计，持续学习，增量学习，终身学习，弹性权重结合，直接误差驱动的学习。
论文题目：平流层竞赛：2020 年前全球高空长航时轻于空气的通信和监视系统运行状况，2009 年
文档说明：论文标题：平流层竞赛：到 2020 年全球高空长航时轻于空气的通信和监视系统的运行状态。2009 年。由国家情报总监办公室 (ODNI) 发布 要求日期：2017 年 9 月 18 日 发布日期：2024 年 12 月 4 日 发布日期：2024 年 12 月 23 日 文件来源：FOIA 请求 信息管理办公室主任 ATTN：FOIA/PA 国家情报总监办公室 华盛顿特区 20511 电子邮件：ODNI_FOIA@odni.gov governmentattic.org 网站（“本网站”）是第一修正案自由言论网站，是非商业性的，向公众免费开放。本网站及其提供的资料（如本文件）仅供参考。 governmentattic.org 网站及其负责人已尽一切努力使这些信息尽可能完整和准确，但是，在印刷和内容方面可能存在错误和遗漏。governmentattic.org 网站及其负责人对任何个人或实体因 governmentattic.org 网站或本文件中提供的信息直接或间接造成或声称造成的任何损失或损害不承担任何责任。网站上发布的公共记录是通过适当的合法渠道从政府机构获得的。每份文件都标明了来源。对网站内容的任何疑虑都应直接向相关文件的发布机构提出。GovernmentAttic.org 对网站上发布的文件内容概不负责。
文章 用于先进低空航空应用的集成人工智能操作系统
摘要：本文介绍了一种专为低空航空应用量身定制的综合人工智能操作系统，该系统集成了尖端技术，以提高性能、安全性和效率。该系统由六个核心组件组成：OrinFlight OS，一种针对实时任务执行优化的高性能操作系统；UnitedVision，一种支持高级图像分析的多功能视觉处理模块；UnitedSense，一种提供精确环境建模的多传感器融合模块；UnitedNavigator，一种动态路径规划和导航系统；UnitedMatrix，支持多无人机协调和任务执行；UnitedInSight，一个用于监控和管理的地面站。在 UA DevKit 低代码平台的补充下，该系统促进了用户友好的定制和应用程序开发。利用 NVIDIA Orin 的计算能力和先进的 AI 算法，该系统解决了现代航空中的复杂挑战，为导航、感知和协作操作提供了强大的解决方案。这项工作重点介绍了系统的架构、功能和潜在应用，展示了其满足智能航空环境需求的能力。
在陡峭的高山地形中安全的低空导航，带固定翼无人机
[1] Heck，Matthias等。“结合阵列分类和本地化的雪崩自动检测。”地球表面动力学7.2（2019）：491-503。地球表面动力学7.2（2019）：491-503。