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每个领域的连接点
《空军与太空部队杂志》（ISSN 0730-6784）2022 年 11 月（卷105，第11）每月出版，除了 1 月/2 月和 6 月/7 月的两期双期刊外，由空军与太空部队协会出版，地址为 1501 Langston Blvd, Arlington, VA 22209-1198。电话 (703) 247-5800。定期邮资在弗吉尼亚州阿灵顿和其他邮寄处支付。会员费：每年 50 美元；电子会员 35 美元；三年会员 125 美元。订阅费：每年 50 美元；邮寄到国外地址每年需额外支付 29 美元（加拿大和墨西哥除外，每年需额外支付 10 美元）。常规发行每期 8 美元。美国空军年鉴发行每期 18 美元。地址变更需要提前四周通知。请附上邮寄标签。邮局局长：将地址变更寄至 Air & Space Forces Association，1501 Langston Blvd, Arlington, VA 22209-1198。出版商对未经请求的材料不承担任何责任。商标由 Air & Space Forces Association 注册。版权所有 2022 Air & Space Forces Association。
航空电子领域的系统测试
过去，飞机系统由（很大程度上）独立的控制元件以及相关的执行器和传感器组成，每个元件都是针对系统中的特定任务而开发的。为了能够满足新飞机开发中增加的要求和扩大的功能范围，现代飞机系统基于集成模块化电子架构框架，该框架允许组合不同的组件： -关键区域可以使用非为航空工业开发的现有组件；集成模块化航空电子设备 (IMA) 技术用于安全关键的飞机功能。为了保持 IMA 架构的模块化、开放性和灵活性，它基于共享的标准化平台（IMA 模块）和标准化网络技术，这两者都是专门针对航空电子的要求而设计的 – 但是独立于特定飞机系统中的任务。对于相应的飞机系统，这意味着以前特定于任务的控制元件将被与其他系统共享的 IMA 模块所取代。由于这些变化也会对整个开发和测试流程产生影响，因此必须定义新流程并开发合适的方法和工具。
Dell PowerProtect 数据域
在首屈一指的专用备份设备 1 上构建您的网络弹性基础。无论您保护的是本地数据还是跨多云数据（适用于传统或现代工作负载），您都可以帮助确保数据无论位于何处都具有全面的网络弹性。Data Domain 目标存储设备针对数据保护进行了设计和优化，从而具有性能、效率和安全优势，可简化操作、降低风险和降低成本。此外，其广泛的合作伙伴和备份软件生态系统意味着它可以无缝插入您的数据保护环境。性能和效率满足服务水平协议 (SLA) 并通过更短的备份窗口和更快的恢复将对生产的影响降至最低，同时降低总拥有成本 (TCO)。最新一代 Data Domain 可将备份速度提高 38%，恢复速度提高 44%，复制速度提高 58%。它还更高效，可将数据缩减高达 65:1，功耗降低 11%，占地空间减少 50%。所有这些都意味着更低的保护成本。安全性 Data Domain 通过多层零信任安全措施帮助提高您的网络弹性成熟度。数据不可破坏架构 (DIA)、硬件信任根、安全启动、加密、保留锁、基于角色的访问控制和多因素身份验证等功能有助于确保数据的完整性和可恢复性。此外，Data Domain 设备可以部署在独立的网络恢复保险库中，并具有独立的管理控制，以实现更严格的安全性。Data Domain 技术的不同之处 Data Domain 长期以来一直是业界排名第一的备份设备，这是有充分理由的。其技术经过十多年的验证和强化。此外，戴尔的数据保护专业知识继续为客户提供重要的创新。
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Global Compression™, Data Invulnerability Architecture, including inline verification and integrated dual disk parity RAID 6, snapshots, telnet, FTP, SSH, email alerts, scheduled capacity reclamation, Ethernet failover and aggregation, Link Aggregation Control Protocol (LACP), VLAN tagging, IP aliasing, DD Boost, DD Encryption, DD Extended Retention, DD Retention锁定，DD虚拟磁带库（VTL）（用于开放系统和IBMI操作环境）。可用的附加组件包括：DD Boost，用于长期保留，云灾难恢复和DD复制器的云层。
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
基于区块链的空间领域感知
摘要 — 随着太空活动的迅速扩展和太空垃圾的不断积累，空间领域感知 (SDA) 已成为维持安全太空行动的关键。本文提出了一种使用卫星群和区块链的去中心化解决方案，其中卫星（节点）充当验证者和批准者的角色，以安全地验证和存储碎片跟踪数据。我们的模拟表明，网络在约 30 个节点的情况下实现最佳性能，平衡吞吐量和响应时间稳定在 4.37 秒。这些结果表明，可以通过将大型网络分离为较小的自主群来有效地管理它们，每个群都针对特定任务进行了优化。此外，我们将去中心化群架构的性能与完全共享角色模型的性能进行了比较，并表明当角色分离时，可扩展性和响应时间显着改善。索引术语 — 空间领域感知、区块链、分布式账本、安全
