线性和角航天器动力学。已经针对捕获应用进行了研究,因为潜在的翻滚目标需要经过调整的机械手方法。通过 Giordano 等人 (2018) 提出的工作空间调整策略或 Giordano 等人 (2019) 同时控制全局质心和航天器姿态,已经研究了如何有效使用推进器来补偿机械手运动。同样,当仅控制机械手时,Pisculli 等人 (2015) 开发了反应零空间控制,以减少机械手和航天器底座之间的相互作用。还可以注意到没有考虑底座执行器的情况。更一般地说,轨迹规划被认为可以减少机械手运动和/或外部干扰对底座的影响,至少对于无奇点轨迹而言。Rybus 等人采用了非线性模型预测控制。 (2017) 确保机械手实现优化轨迹,最大限度地减少机械手对卫星的干扰,同样在捕获接近阶段,Lu 和 Yang (2020) 研究了笛卡尔轨迹规划,以最大限度地减少姿态干扰,Seddaoui 和 Saaj (2019) 提出了一种用于燃料消耗优化的无碰撞路径和无奇点路径的通用轨迹规划,同时采用 H ∞ 控制和前馈补偿处理内部和外部扰动。
Adolfo Ramirez-Zamora 1 *,James Giordano 2,Aysegul Gunduz 3.4,Jose Alcantara 3.4,Jackson N. Cagle 3.4,Stephanie Cernera 3.4,Parker Difuntorum 3.4,Robert S. Eisinger 3.4 ,沃伦·M·格林(Warren M. Athan Miller 22,Audrey C. Brumback 23,Priya Rajasethupathy 24,25,Cameron Schlachter,27 Nanthia Suthana 28,Cynthia Kubu 29,Lauren R. Sankary 30,Karen Herrera-ferra-ferra-Ferrá31 AM 3,Michael D. Okun
juíčejka(捷克共和国)Xeax Chen(中国)Minkee Choi(韩国)Avelino Corma(西班牙)Jorge Gascon(沙特阿拉伯)Girolamo Giorlamo Giordano(意大利)Galand(Itah)Galand(Itah)Góra-Malek Horek。中国刘(中国)Svetlana Mintova(法国)Eng-ng(马来西亚)Junko Nomura Kondo(JA)Masar Ogura(日本)Tatsuya Okubo(日本)(日本)Ana Palcic(ana palcic)ana palcic(croa7a) Alessandro Turrina(英国)Valen7n Valtchev(法国)Georgi Vaylov(保加利亚)Chularat Wapanakakit(泰国)Toshiyuki yokoi(日本)
Carlos Brana,民用飞机高级执行副总裁;Bruno Chevalier,军事客户支持高级执行副总裁;Bruno Coiffier,采购高级执行副总裁;Denis Dassé,首席财务官;Jean-Marc Gasparini,军事和太空计划高级副总裁;Florent Gateau,全面质量高级执行副总裁;Gérard Giordano*,销售高级副总裁;Bruno Giorgianni,执行委员会秘书兼公共事务和安全高级副总裁;Valérie Guillemet,人力资源高级副总裁;Richard Lavaud,国际高级执行副总裁;Nicolas Mojaïsky,工程高级执行副总裁;Frédéric Petit,猎鹰计划高级副总裁;Ary Plagnol,工业运营高级执行副总裁;Jean Sass**,IT 高级执行副总裁兼首席数字官。
Loïk Segalen,首席运营官,Carlos Brana,民用飞机高级执行副总裁,Bruno Chevalier,军事客户支持高级执行副总裁,Bruno Coiffier,采购高级执行副总裁,Denis Dassé,首席财务官,Jean-Marc Gasparini,军事和太空计划高级副总裁,Florent Gateau,全面质量高级执行副总裁,Gérard Giordano*,销售高级副总裁,Bruno Giorgianni,执行委员会秘书兼公共事务和安全高级副总裁,Valérie Guillemet,人力资源高级副总裁,Richard Lavaud,国际高级执行副总裁,Nicolas Mojaïsky,工程高级执行副总裁,Frédéric Petit,猎鹰计划高级副总裁,Ary Plagnol,工业运营高级执行副总裁,Jean Sass**,高级执行官IT 副总裁兼首席数字官。
Diane DiEuliis 和 James Giordano 认为,不断演变和扩大的生物威胁形势对国防部当前应对威胁的方法提出了挑战,并促使需要对威胁进行现代化、改进的准备和响应。他们认为,COVID-19 大流行暴露了具体的弱点,包括国防部无法维持军事任务,同时满足政府内部对协助民用公共卫生资源和服务的期望。在第二篇特别评论“了解对手:国家安全中的战略同理心和观点采择”中,Allison Abbe 认为国家安全从业者需要了解对手的动机、心态和意图,以便有效地预测和应对他们的行动。她展示了观点采择(同理心的认知组成部分)是如何成为更需要培养的技能,并提供了四种方法,帮助战略家和从业者提高对对手动机和心态的洞察力。
Carlos Brana,民用飞机高级执行副总裁;Bruno Chevalier,军事客户支持高级执行副总裁;Bruno Coiffier,采购高级执行副总裁;Denis Dassé,首席财务官;Florent Gateau,全面质量高级执行副总裁;Jean-Marc Gasparini,军事和太空计划执行副总裁;Gérard Giordano,销售高级副总裁;Bruno Giorgianni,执行委员会秘书兼公共事务和安全执行副总裁;Valérie Guillemet,人力资源高级副总裁;Richard Lavaud,国际高级执行副总裁;Frédéric Lherm,工业运营高级执行副总裁;Nicolas Mojaïsky,工程高级执行副总裁;Frédéric Petit,猎鹰计划高级副总裁;Jean Sass,首席信息官兼首席数字官。政府专员
BRCA2种系突变鉴定胃罐对PARP抑制剂的反应者Annalisa Petrelli 1,Sabrina rizzolio 1,Filippo Pietrantonio 2,Sara E. Bellomo 1.3,Matteo Benelli 4,Matteo Benelli 4,Loris de Cecco 5,Loris de Cecco 5,Dario Romagnoli 4,Enrico Berria Berria 1.6丹尼尔。 Moya-Rull 1, Cristina Migliore 1.3, Daniela Conticelli 1.3, Irene M. Maina 1.3, Elisabetta Puliga 1, Violeta Serra 7, Benedetta Pellegrino 8.9.10, Alba Llop-Guenvara 7, Antonino Musolino 8.9.10, Salvatore Siena 11.12, Andrea Sartore-Bianchi 11.12, Michele Prisciandaro 2.11,Federica Morano 2,Maria Antista 2,Uberto Fumagalli 13,Giovanni de Manzoni 14,Maurizio degiuli 15,Gian Luca Baiocchi 16,Marco F. Amisano 17
Anthony D. Elias,医学博士†科罗拉多大学癌症中心Sharon H. Giordano,MD,MPH,MPH††德克萨斯大学MD Anderson癌症中心Matthew P. Goetz,MD‡†Mayo Clinic Clinic Clinic Clinic Cancer综合癌症中心Lori Center Lori Center Lori J. Goldstein,Goldstein,Goldstein,MD†Fox Chase Chase Cance Center Center Center Sara A. Hurvitz,M.Hurvitz,M.Hurvitz,M.D. C.医学博士Jankowitz,宾夕法尼亚大学Sara H. Javid,医学博士¶FredHutchinson癌症中心Jairam Krishnamurthy,MD中心和克利夫兰诊所Taussig癌症研究所Joanne Mortimer,医学博士†希望城市国家医疗中心Sameer A. Patel,MD FOX CHASE CASE CASE CENCAL CENTR LORI J.Pierce,MD§密歇根大学Rogel Cancer CenterPierce,MD§密歇根大学Rogel Cancer Center
本书的支点章节由约翰·舒克、蒂博尔·索利莫西和詹姆斯·吉奥达诺撰写,探讨了人工智能在国家安全和战争中的道德约束和背景,可能会引起《海军战争学院评论》读者的浓厚兴趣。本章描述了基于结构和功能复杂性的从“软”到“硬”人工智能的连续体,这对于确定行动的归因非常有用——这对于在战争中使用人工智能来说是一个特别重要的考虑因素。作者认为,对于软人工智能,人类的指纹是显而易见的,归因很容易被发现,但随着人工智能沿着连续体向更硬的系统发展,这些系统是自主的,能够发展出超越初始编程的智能,归因将变得更加困难。在这里,像 HAL 9000 这样的机器会开发出人类程序员不打算采取的行动和结果,并且能够抵抗“外部约束、强加和控制的企图”,这是科幻小说的灵丹妙药。本章的价值在于理解整个连续体中人工智能的基本特征,并确定