XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAutopilot
ITU-R M.2059-0 建议书
无线电高度计的基本功能是在飞机进场、着陆和爬升阶段提供精确的高度测量，这些测量代表了各种反射率，具有很高的精度和完整性。此类信息用于多种用途，无论地球表面如何，都必须实现这些测量的高精确度和完整性，例如在自动进场着陆的最后阶段的最后进场和拉平引导期间。它还用于确定飞机可以安全着陆的特定高度，并作为地形感知警告系统 (TAWS) 的输入，该系统在预定的高度和接近率下发出“拉起”警告；并作为防撞设备和气象雷达（预测风切变系统）、自动油门（导航）和飞行控制（自动驾驶）的输入。
实时系统有效审核-NSF-PAR
在本文中，我们演示了如何适应商品审核框架 - 对RTS起作用。使用Linux审核作为案例研究，我们首先证明，商品框架生成的审核事件的数量在实时（RT）应用程序的时间和资源约束中是不可持续的。为了解决这个问题，我们提出了Ellipsis，这是一套基于内核的还原技术，该技术利用了RT应用程序的定期重复性，以积极降低系统级审计的成本。省略号在保留意外活动的详细记录的同时，对RT应用程序的预期活动产生简洁的描述，从而在满足时间限制的同时对可疑活动进行分析。使用Ardupilot（开源自动驾驶应用套件），我们对省略号的评估表明，审计日志生成降低了93％。
Q4和FY 2024 Update
在第四季度，我们完成了Cortex的部署，这是德克萨斯州Gigafactory的约50k H100培训集群。Cortex有助于启用FSD（有监督）1的V13，由于数据增加了4.2倍，更高分辨率的视频输入，降低了光子到控制延迟的2倍以及重新设计的控制器，因此安全性和舒适性有了重大改善。FSD（监督）现在可以从公园开始，并执行Untark，Reverse and Park功能。在第四季度，使用自动驾驶技术的特斯拉车辆在事故2（有史以来最好的第四季度）之间驾驶了594万英里，而美国平均水平为07亿英里。在第四季度继续进行Optimus硬件和软件的进展，包括最新一代手，强大的运动和其他任务的培训，在计划的飞行员生产之前。
高翼宣传册副本 - 新西兰 Sling Aircraft
出色的仪表选项可带来真正集成和最先进的飞行体验，而成本仅为我们认证竞争对手的一小部分。我们始终将 Garmin 仪表作为标准。它们现代、可靠，无论您身在何处，都可以获得所需的支持。Garmin 10 英寸 G3X 触摸 EFIS 和备用 Garmin G5 电子飞行显示器的高级配置可提供卓越的性能、可靠性和安心。Sling High Wing 的标准航空电子设备包包括无线电、带控制面板的自动驾驶系统、应答器、多功能系统接口和蓝牙音频面板。Garmin 备受推崇的用户友好界面可让您轻松获取大量信息，同时提供无与伦比的功能。
Avidyne IFD540 GPS/NAV/COM - 萨拉索塔航空电子设备
在传统导航仪中，矢量到最后进近过渡是一个单独的程序，飞行员通过暂停飞行计划排序来执行。使用 IFD540，飞行员在获得最后进近的 ATC 矢量时，仍可驾驶 FMS。这是通过调整导航源航向来实现的，自动驾驶仪始终与 FMS 保持耦合。FMS 使用飞行员设置的航向，并在地图上显示一条虚线洋红色线，这是补偿风力的预计地面轨迹。通过这条矢量线和 FMS，您可以清楚地看到最后进近航线以及飞机将如何拦截它。如果您“准备”拦截，则此线将绘制为到最后进近的曲线拦截，并且只需按一下按钮即可解除或准备拦截，具体取决于 ATC 是否批准“最后拦截”。
精算师应该了解人工智能什么。......
保险精算师伊莎贝尔：她从事产品开发工作，正在为自动驾驶汽车设计一款新型按里程付费产品。通过获取车辆、驾驶和索赔数据，她可以分析所选路线、自动驾驶和天气条件对索赔的影响。伊莎贝尔与汽车制造商共同设计了这款产品，通过导航系统自动选择最佳路线，相关保费节省直接显示在驾驶员屏幕上。她还在人寿和健康产品中嵌入了反馈回路，这样拥有多份保险的客户就可以直接通过折扣（例如意外险）从降低索赔预期中受益。此外，伊莎贝尔可以实时测试这款新产品对预测的内部和外部关键绩效指标 (KPI) 的影响。
数据简介 - mediaTUM
本文描述了飞行研究模拟器实验的导出数据。数据显示了不同的呈现形式如何影响测试对象的指令行为。根据顶级事件的数量、错误频率、执行时间和主观感知的工作量检查了表示形式算法、图像和文本。为此，在研究飞行模拟器中对 n = 93 名测试人员进行了一项研究，其中测试人员的任务是使用具有不同表示形式的自动驾驶仪降落客机。11 种不同的表示形式可能出现 14 种工作错误。此外，还有来自测试人员的问卷答案。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章。（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
MP-RRT#：一种基于模型预测采样的无人机系统运动规划算法
摘要 本文介绍了一种用于无人机系统 (UAS) 的运动动力学运动规划算法，称为 MP-RRT #。MP-RRT # 将 RRT # 的潜力与基于模型预测控制的策略结合起来，以有效解决差分约束下的运动规划问题。与其他基于 RRT 的算法类似，MP-RRT # 探索地图以构建渐近最优图。在每次迭代中，图都会使用 UAS 参考状态下的新顶点进行扩展。然后，使用模型预测控制策略进行前向模拟以评估两个相邻顶点之间的运动，并计算状态空间中的轨迹。结果，MP-RRT # 算法最终为满足动态约束的 UAS 生成可行轨迹。使用 PX4 自动驾驶仪控制的模拟无人机获得的模拟结果证实了 MP-RRT # 方法的有效性。
第 36 期，Summer'21 Edition - EGNOS BULLETIN - ESSP-SAS
自 2019 年 11 月在 DHC-8 Q400 飞机上进行首次 LPV 试飞以来，Wideroe 机队对 EGNOS 的采用显著增加（参见此处的成功案例）。如今，他们运营着一支由 10 架 DHC-8 Q400 飞机组成的机队，所有飞机都配备了 LPV 功能。“Wideroe 认为 LPV 因其能力和可访问性而具有巨大的潜力”。最初，Wideroe 遇到过飞机在短端略微偏离跑道中心线的情况。然而，对这一异常进行了彻底调查，他们发现必须重新调整自动驾驶仪增益。修改此设置后，偏移消失了。此外，构成其完整运营机队的其余 30 架飞机的未来将升级为兼容 SBAS 的 FMS。是否配备 LPV 功能的最终决定仍有待做出。特别关注