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空中避碰和飞行...
简介 空中相撞避免 (MACA) 是军用和民用航空领域中非常重要的课题。美国空军致力于与民用航空界合作，以保障我们共享的空域安全。作为我们持续公共信息计划的一部分，第 19 空运联队 (19 AW) 与第 314 空运联队 (314 AW)、第 189 空运联队 (189 AW)、第 913 空运大队 (913 AG) 和第 77 战区航空旅合作制作了这本小册子，以便向我们的民间同行介绍小石城空军基地周围密集的军事训练空中行动。我们的目标是提高认识并降低空中相撞的可能性。由于军事任务有一定的结构，因此您可以在某些地方看到我们进行日常行动。虽然讨论的领域并不全面，但以下信息应该可以让您很好地了解我们的运营方式和地点。本手册中包含有关本地和临时飞机、训练路线、交通模式以及到达和离开路线的信息。19 AW 安全办公室是负责开发、发布和维护小石城空军基地 MACA 计划手册的主要责任办公室 (OPR)。如果您对本手册中的任何信息有任何疑问，或想要一份副本，请联系 19 AW 飞行安全办公室 (501) 987-5772。本文档的电子版也可在小石城空军基地主页 https://www.littlerock.af.mil/Units/LRAFB-Safety/ 上找到。我们希望本指南能够帮助您避开交通拥堵区域、确定最佳飞行路线并尽量减少潜在冲突。我们恳请您帮助，让阿肯色州的天空成为更安全的飞行场所。感谢您的关注和警惕！
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。
战略避免和规则制定程序
《行政程序法》（APA）1946年的制定法构成了美国官僚机构发展的分水岭，在行政规则制定时代迎来了。“成千上万的美国人的权利法案受到联邦政府机构以一种或另一种方式控制或监管的美国人” 1规定了许多规定，以建立法规。APA关于非正式，通知和规则制定的规定尤其值得注意，因为其在规则和机构之间的广泛实现（很少受雇的规则制定）。众所周知，通知和评估涉及三个步骤：最初，机构对新规则进行分析，然后发出其政策提案（通知）；接下来，公众（实际上，包括许多特殊利益）可能会提供评论；最终，该机构在考虑评论后颁布了最终规则。随后，社会利益（通常是在评论过程中活跃的人）可能会向联邦法院提起规则，该规则考虑了该机构的内部分析，以及公众的评论和机构的反应。法律传统中的支持者重点介绍了通知和注意的好处，包括源自公众审议的规定（例如，Seidenfeld，1992年），向公众提供重要的技术信息（例如Posner，1997年）和代理机构责任的增强（例如，STRAUSS，1997年）。当然，即使这些好处被不可批评地接受，他们也被承认以政府的效率为代价。社会科学家分析了APA的后果，这是通知和关注的主要内容，为政客提供了宝贵的时间来允许讨价还价并帮助确保与其政治偏好相对应的长期解决方案（McCubbins，Noll and Weingast，1987，1989）。作为美国行政会议在1992年的APA建议中所说，通知和评论的代理费用可能包括“机构人员的时间和差异，联邦注册册的成本以及寻求公众评论并回应他们的额外实施延迟。” 2几乎所有人都同意，至少在某些情况下，这些成本是巨大的，例如，该过程有时会拖延多年甚至在总统管理局中。鉴于费用，尽管有潜在的好处，但可能会激励机构来纳入 -
设计和实施避免障碍...
任何自动驾驶机器人汽车的最关键特征之一就是能够避免沿其路径的障碍。自动移动机器人具有内置系统，可以在沿其路径遇到障碍物时引导它。通过发送声音脉冲，可以测量机器人到障碍物的距离，同时控制转向齿轮以实现避免障碍物的功能。在本文中，提出了可以避免障碍的自动机器人汽车的发展。这是通过使用超声传感器来传感障碍并指导其运动来实现的。ATMEGA328微控制器用于从超声传感器中收集距离信息，根据嵌入式算法比较测得的距离，并使用它来确定是向前移动还是更改其路径。通过硬件和软件系统设计，构建了障碍物避免机器人汽车平台，同时获得了良好的实验效果。传感器可以感知的安全距离为15 cm，其角度覆盖面积为180 0。
同时发生静态干扰的实时识别与规避...
使用有效的飞行策略在未知场景中避开混合障碍物是无人机应用面临的关键挑战。在本文中，我们介绍了一种更强大的技术，仅使用点云输入即可区分和跟踪动态障碍物和静态障碍物。然后，为了实现动态避障，我们提出了禁忌金字塔方法，以迭代方式采用有效的基于采样的方法求解期望的飞行器速度。通过求解具有期望速度和航路点约束的非线性优化问题来生成运动基元。此外，我们提出了几种技术来处理近距离物体的位置估计误差、可变形物体的误差以及不同子模块之间的时间间隔。所提出的方法已实现在机上实时运行，并在模拟和硬件测试中得到了广泛的验证，证明了我们在跟踪鲁棒性、能量成本和计算时间方面的优势。
温室气体减排量计算实践
1. 描述：该项目预见到将生物残留物创新性地转化为热能，这些热能将出售给目前从燃煤热电厂购买热能的附近水泥行业，并作为区域供热出售给项目所在的城市 2. 分类：EII 其他 热能 3. 方法部分：RES，附件 C 第 4 节 4. 参考：供暖由天然气锅炉提供
温室气体减排量计算方法
申请人可以将两个或多个资格类别（能源密集型产业、CCS、RES、能源储存）相关的活动结合起来，称为混合项目。混合项目应根据各自的方法计算绝对温室气体减排量和项目排放量，并将其加起来，同时删除重复计算的减排量和/或排放量（如有）。相对温室气体减排量应根据累计减排量和累计项目排放量计算。任何包括间歇性使用和/或在电网组合中可再生能源过剩时发电的项目（如智能电网应用）都需要将需求曲线分解为连续部分加上虚拟储存活动，如能源密集型产业部分所述（见第 2.2.3.4 节），以确保将适当的排放因子应用于其电力需求、发电和储存。
无人驾驶的自治障碍算法...
摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车（无人机）避免障碍物的挑战，本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者（DAC-SAC）算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池，自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据，双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评（SAC）算法的缺点，应用了卷积神经网络（CNN）来重建参与者和评论家网络，从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外，通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整，从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验，并且在处理未知环境时，DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5％的成功率，成功率为84.8％。这些结果证实，即使将深度图像作为输入，提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
基于情感的学校回避：...
也可以使用其他术语，例如“扩展学校非派遣”，这可以看作是更中性的。但是，通过使用此术语来描述那些由于情感原因不上学的人，风险是该术语也可能包括那些可以被描述为逃学者的人。逃学者组成的那些缺乏出勤的人可能更有可能与不愿意符合学校期望或缺乏动力或兴趣的人有关，并且在没有父母的知识的情况下未能上学（Elliott，1999）。这与那些与EBSA的人相反，父母意识到孩子的学校缺席，而这些人则没有以“反社会行为”而出现，并且由于在上学的前景中遭受了严重的情绪困扰而不会参加（Pellegrini，2007年，Hughes等，2010，2010）。