在获取外部数据中必不可少的作用,通过这些智能任务(例如推理,学习和决策)可以完成。随着科学和技术的进步,尽管敏感性,设备大小和传感器的检测模式已得到很大改善,但对外部变化做出响应的方法主要是在被动模式下,也就是说,即,收集大量冗余数据,然后将它们传输到远程计算平台,例如云服务器等云服务器,以进一步处理。[2 - 4]随着智能任务的复杂性增加,被动模式会导致时间延迟和数据传输和处理能源消耗过多,并最终拖延了感觉系统的时间和能量效率。解决这些问题的有效方法之一是使用边缘计算能力开发智能的感官系统,通过这些感官系统可以在终端在本地完成收集数据的分析和处理。[3]
• PEM 电解领域的全球市场和技术领导者 • Nel ASA 的美国子公司,总部位于挪威奥斯陆 • 所有制造均在美国康涅狄格州沃灵福德完成 • 100 名员工,100,000 平方英尺(9,300 平方米)工厂 • 经过 cTÜVus 和 TÜV 的 CE 标志认证 • 在 75 多个国家安装了 2,700+ PEM 系统 通过 ISO 90001 认证
n 人工智能作为一种能力增强器,可显著提升我们的战术作战优势。人工智能提供融合和分析数据的方法,以增强我们对战术环境的了解;它提供从多维复杂情况中生成和评估决策选项的方法;它提供预测分析来识别和检查战术行动方案的影响。机器学习可以以进化的方式改进这些过程。先进的计算技术可以处理高度异构和庞大的数据集,并可以在分布式战争资产之间同步知识。本文介绍了将人工智能应用于战术战斗管理各个方面的概念,并讨论了它们对未来战争的潜在改进。
诸如红旗演习之类的实弹飞行演习可以提供极好的学习机会。然而,这种演习费用昂贵,后勤工作难度大。环境、监管和安全方面的约束也限制了实弹训练期间可以提供的学习体验种类。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 1990 年代以来,联盟国家开展的重要研发计划表明,通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 现在,大型模拟器网络定期用于提供复杂而逼真的空战训练。最近,人们开始关注将实弹飞机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实弹-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益以及基础科学和技术的讨论。
在参加了大约 10 次以此类威胁为特征的任务后,其训练质量大幅提升。红旗演习旨在为操作员提供第一次真实战斗任务,训练环境相对安全,但也代表了真实世界的条件。自成立以来,红旗演习就被称为世界首屈一指的空战训练活动,红旗演习期间吸取的教训已在作战行动中得到体现。1 诸如红旗演习之类的实弹演习可以提供极好的学习机会。但是,它们成本高昂且在后勤方面具有挑战性。环境、监管和安全约束也限制了在实战训练期间可以提供的学习体验类型。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 20 世纪 90 年代以来,联盟国家开展的重要研究和开发项目表明,通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 大型模拟器网络现在经常用于提供复杂而逼真的空战训练。最近,人们开始关注将实机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实机-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益和基础科学技术的讨论。
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Bohdan "Bo" W. OPPENHEIM 是 INCOSE 精益系统工程工作组的创始人兼联合主席,也是精益系统工程推动者开发工作的领导者。他是加州洛杉矶 LMU 的机械和系统工程教授兼机械工程研究生主任。他是麻省理工学院精益推进计划联盟教育网络的当地协调员。他是精益教育学术网络指导委员会的成员。七年来,他一直担任美国能源部工业评估中心主任,评估 125 家美国工业工厂的精益生产力。他就精益、系统工程和质量为波音、诺斯罗普·格鲁曼、雷神、空客、欧洲航空防务与航天公司、波兰电信和其他 50 家公司提供咨询。他获得了 250 万美元的外部资助。他教授精益系统工程、精益制造、精益产品开发、精益最终工程、精益办公室、精益供应链和质量等研究生课程。他撰写了 25 篇期刊论文。
Bohdan "Bo" W. OPPENHEIM 是 INCOSE 精益系统工程工作组的创始人兼联合主席,也是精益系统工程推动者开发工作的领导者。他是加州洛杉矶 LMU 的机械和系统工程教授兼机械工程研究生主任。他是麻省理工学院精益推进计划联盟教育网络的当地协调员。他是精益教育学术网络指导委员会的成员。七年来,他一直担任美国能源部工业评估中心主任,评估 125 家美国工业工厂的精益生产力。他就精益、系统工程和质量为波音、诺斯罗普·格鲁曼、雷神、空客、欧洲航空防务与航天公司、波兰电信和其他 50 家公司提供咨询。他获得了 250 万美元的外部资助。他教授精益系统工程、精益制造、精益产品开发、精益最终工程、精益办公室、精益供应链和质量等研究生课程。他撰写了 25 篇期刊论文。