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NPR 1.2：弹道导弹、巡航导弹和导弹防御系统
秃鹰-2 导弹。根据先前的协议，阿根廷通过西班牙向美国发送了秃鹰-2 导弹部件。托德曼指出，美国收到了除“智能弹头”之外的所有部件，智能弹头从未发送到西班牙。大使还概述了摧毁 Falda de Carmen 设施的可能性，那里仍有足够的基础设施来恢复秃鹰-2 项目。Jose Julia 声称该项目现在由国家空间活动委员会全权负责，秃鹰-2 从未有过计算机制导系统。不过，有报道称，Condor 的制导系统于 1991 年被送往西班牙国家航空航天技术研究所。La Prensa（布宜诺斯艾利斯），3/6/93，第 4 页；JPRS- TND-93-008，3/22/93，第19-20 (2880) 。United Press International，4/1/93；Executive News Service，4/2/93 (2881) 。
7晚阿拉斯加冰川在皇家加勒比海船上...
At Sea 9:00 a.m. Open for Cash Games/Tournaments 9:15 a.m. $260 NL Tournament 9:45 a.m $160 Limit Omaha Hi-Lo Survivor (1 in 5 wins $600) 11:30 a.m Beginners lesson 1:15 p.m $170 Survivor (1 in 5 wins $625) 3:00 p.m Beginners Cash Game 7:00 p.m.下午7:15开放$ 160超级卫星（20％赢得$ 600的主赛事 + $ 25现金）晚上现金游戏
约翰·迈克尔区...Simone说，PhD Cruise VitaeSimone说，PhD Cruise Vitae
一个院长2020/2021 ANATOMO-认知过程中认知过程的生理基础，在认知科学和决策过程中 - 制定过程（认知科学的硕士学位） - 米兰大学。（课程头-12 CFU）在院士学院的2020/2021人类生理学中，医学与外科硕士 - 米兰大学。（课程头-12 CFU）在2019/2020院士的人类生理学中，医学与外科硕士 - 米兰大学。 一个学会2018/2019 ANATOMO - 认知科学和决策过程中的认知过程中认知过程的生理基础 - 米兰大学的制定过程（认知科学硕士学位）。 （课程头-12 CFU）在2018/2019院士学院中的人类生理学中的医学与外科硕士学位 - 米兰大学。 一个学会2017/2018 ANATOMO - 认知科学和决策过程中硕士CDL中认知过程的生理基础 - 米兰大学的制定过程（认知科学硕士学位）。 院长的院长生理学是医学与外科大师的人类生理学 - 米兰大学。（课程头-12 CFU）在2019/2020院士的人类生理学中，医学与外科硕士 - 米兰大学。一个学会2018/2019 ANATOMO - 认知科学和决策过程中的认知过程中认知过程的生理基础 - 米兰大学的制定过程（认知科学硕士学位）。（课程头-12 CFU）在2018/2019院士学院中的人类生理学中的医学与外科硕士学位 - 米兰大学。一个学会2017/2018 ANATOMO - 认知科学和决策过程中硕士CDL中认知过程的生理基础 - 米兰大学的制定过程（认知科学硕士学位）。院长的院长生理学是医学与外科大师的人类生理学 - 米兰大学。
邮轮发电厂动态停电概率监控系统
摘要：严格的环境法规和提高航运运营可持续性的努力导致设计和采用更复杂的船舶发电厂系统配置以及实施数字化功能。由于这些系统的复杂性，由组件和子系统故障引起的可能导致事故的危急情况需要及时检测和缓解。本研究旨在通过开发一种综合监控安全系统的概念来提高船舶复杂系统及其运行的安全性，该系统采用现有的安全模型和船上传感器的数据融合。采用详细的故障树来模拟停电事件，代表邮轮的航行模式和其工厂的运行模式。邮轮警报和监控系统获取的船上传感器测量值与这些故障树相结合，以解释所调查发电厂配置及其组件运行条件的船上信息，从而有助于估计停电概率的时间变化以及发电厂组件的动态临界性评估。通过使用 Matlab/Simulink 开发的虚拟仿真环境验证了所提出的概念。本研究支持对船舶动力装置的动态评估，因此有利于提高运行期间动力装置的安全性的决策。
电动汽车实时鲁棒生态自适应巡航控制策略
摘要 — 本研究通过一种计算效率高的鲁棒控制策略解决了联网电动汽车的生态自适应巡航控制问题。该问题在空间域中采用非线性电力传动系统模型和运动动力学的真实描述来制定，以产生凸最优控制问题 (OCP)。OCP 通过一种新颖的鲁棒模型预测控制 (RMPC) 方法解决，该方法处理由于模型不匹配和前导车辆信息不准确而引起的各种干扰。RMPC 问题通过半正定规划松弛和单线性矩阵不等式 (sLMI) 技术解决，以进一步提高计算效率。使用实验收集的驾驶周期评估所提出的实时鲁棒生态自适应巡航控制 (REACC) 方法的性能。通过与标称 MPC 进行比较来验证其鲁棒性，标称 MPC 会导致速度限制约束违规。所提出方法的能源经济性优于最先进的时域 RMPC 方案，因为可以将更精确拟合的凸动力传动系统模型集成到空间域方案中。与传统恒定距离跟随策略 (CDFS) 的额外比较进一步验证了所提出的 REACC 的有效性。最后，验证了 REACC 可以借助 sLMI 和由此产生的凸算法实现实时实现。
使用
摘要 - 本文将着重于自动驾驶汽车中的自适应巡航控制。自适应巡航控制输入是安全距离，该安全距离取决于距离值，测量距离，自动驾驶汽车本身的纵向速度，输出是所需的加速度。目标是根据超声波传感器测量的距离跟随前面的车辆，并保持前方车辆之间的距离大于我们确定的安全距离。为此，我们使用了基于适用于自适应巡航控制系统的神经网络，使用了超级扭曲滑动模式控制器（STSMC）和非单明的终端滑动模式控制器（NTSMC）。神经网络能够近似于NTSMC控制器的指数达到法律项参数，以补偿不确定性和扰动。使用超声波传感器生产并测试了一个自主汽车自适应巡航控制系统原型，以测量两家汽车之间的距离，而Arduino板作为微控制器，以实施我们的程序，并将四个DCS Motors作为执行器作为执行器，以移动或停止我们的主机车辆。该系统由代码和Simulink Matlab处理，这些控制器的效率和鲁棒性非常好，如低纵向速度误差值所证明的那样。使用基于神经网络控制器的STSMC和NTSMC改善自适应巡航控制，可以提高自动驾驶汽车的安全性，这些神经网络控制器的效率和鲁棒性选择。
新冠疫情期间邮轮业对目的地港口国家经济的影响
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优化地面防空以支持国土防御巡航导弹威胁
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
使用多模式港口系统✩
现代车辆可以看作是一个复杂的网络物理系统（CPS），其中车辆动力学与软件控制系统相互作用。自适应巡航控制（ACC）和车道保持控制（LKC），特别是半自主和自主驾驶的基础特征。此类系统的安全分析对于实现车辆自治非常重要。确保在这种复杂的CP中的安全性非常具有挑战性，尤其是在多个子系统，非线性，混合动力学和干扰之间存在相互作用的情况下。本文介绍了使用多模式港口港系统对汽车控制系统安全分析的方法。该方法将哈密顿式功能用作安全和不安全状态的能量水平之间的障碍，并采用被动性证明轨迹无法越过这一障碍。该方法应用于由ACC和LKC组成的车辆动力学的安全分析。目标是确保主机不会与铅车相撞，并且不会滑行。使用硬件中的仿真平台实现和评估控制设计。实验结果证明了安全分析方法，包括实施效应（例如离散和量化）的影响。©2019 Elsevier Ltd.保留所有权利。
原创研究论文 一种用于安全的智能自适应巡航控制的新型系统架构
自适应巡航控制 (ACC) 遵循自动驾驶汽车的工业和安全标准，是现代车辆中广泛使用的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能。ACC 目前可根据驾驶员的期望速度值来控制速度。本研究介绍了一项重大进步：智能自适应巡航控制 (IACC) 功能，同时开发了一种控制系统架构，通过将其集成到自动驾驶汽车中，该架构有望在科学、经济和社会层面做出显著贡献。该设计融合了交通标志和限速识别 (TSLR)、ADAS 功能和全球定位系统 (GPS) 数据等关键元素，主要通过这些支持功能增强驾驶员安全性。主要重点是设计一个可容纳这些新功能以确保安全驾驶的系统架构。IACC 系统架构的创建采用基于模型的系统工程 (MBSE) 的方法。通过这种 MBSE 方法，我们制作了系统级图表，并系统地解决了安全问题。我们设计了几种方案来评估贡献，随后进行了测试和分析。该架构特别强调 IACC 的安全方面。利用 TSLR 功能，系统可以解读交通标志并从外部来源获取限速数据，防止车辆速度超过规定限速。将设定速度值与限速进行比较，确保遵守安全参数。在这种情况下，系统利用 GPS 数据识别前方车辆，增强了在蜿蜒道路上的驾驶员支持。与其他自适应巡航控制概念相比，这种方法显著提高了 IACC 功能的可靠性，尤其是在安全灵敏度方面。