• 惠特兰:530-634-2006 • 瓦萨湖:530-634-4709 • 杜立特:530-634-9099 • 施耐德:530-634-9141 • 草谷:530-634-4947 基地活动 白宫通讯社 (WHCA) 招聘团队将于 7 月 18 日星期二访问 1000 和 1300 独立电影院(基地影院) 了解 WHCA 招聘团队的使命。如需亲自访问中队,请联系 SMSgt Pamparo,arnold.pamparo@us.af.mil,634-4462 假期圣经学校 (VBS) 7 月 19 日星期三 – 7 月 21 日星期五 1700-1930 Foothills Chapel 注册 - https://www.eventbrite.com/e/vacation-bible-school-tickets-637610067877 如需更多信息或成为志愿者,请发送电子邮件至 9rw.hc@us.af.mil。 快乐着陆 7 月 21 日星期五 0900-1400 配偶有机会熟悉侦察镇和当地社区!致电 M&FRC 634-2863 进行注册。 综合复原力和 SAPR 办公室单位协调员年度培训 7 月 24 日星期五 协调员必须由其单位提名。一旦获得提名,请申请访问 SAPR SharePoint 以报名参加所需培训:https://usaf.dps.mil/sites/9RW/A1/SAPR 如需了解更多即将到来的培训日期,请联系 Tamie Harvey 女士,tamie.harvey.1@us.af.mil 634-9160 或 SAPR 办公室:9rw.SARC@us.af.mil 634-3339/4400
摘要。自主火箭着陆是航空航天工程中的关键里程碑,这是实现安全且具有成本效益的太空任务的关键。本文介绍了一种开创性的方法,该方法采用了强化学习方法来提高火箭着陆程序的精确性和效率。基于逼真的Falcon 9模型,该研究集成了复杂的控制机制,包括推力矢量控制(TVC)和冷气推进器(CGT),以确保敏捷推进和平衡调整。观察数据,传递关键参数,例如火箭位置,方向和速度,指导强化学习算法做出实时决策以优化着陆轨迹。通过战略实施课程学习策略和近端政策优化(PPO)算法,火箭代理进行了迭代培训,稳步提高了其在指定垫上执行软着陆的能力。实验结果强调了所提出的方法的疗效,在实现精确和受控下降方面表现出非常熟练的能力。这项研究代表了自主着陆系统的进步,准备彻底改变太空探索任务,并在商业火箭企业中解锁新的边界。
• 平面图/布局图上显示的拟议地基和基础位置的长度和宽度。 • 基础细节(基础的最小深度为 30 英寸,基础应支撑在固体土壤上,土壤的最小承载力为 1500 psf) • 框架平面图上显示的所有柱子、托梁和横梁的尺寸和间距, • 扶手和护栏细节。预制护栏系统(塑料、玻璃纤维等)必须由经批准的规范机构列出。申请时必须提交当前规范评估报告。 • 楼梯细节(如适用),并附有与楼梯照明相关的注释(所有楼梯都应配备人工光源,以照亮楼梯,包括所有踏板和平台), • 立面、正面、侧面和背面,以及连接细节(例如与房屋的连接、托梁与横梁的连接、栏杆与柱子的连接等)。 • 现有外墙的状况和外墙施工详细信息(砖贴面、壁板或灰泥),甲板将连接到该外墙。 • 安装热水浴缸需要经过注册设计专业人员认证、盖章和电子签名的计划。计划必须包括热水浴缸制造商的信息,显示结构负载要求。
二战中,沃斯堡陆军开展的特种作战(在此背景下指突击队或游击活动)成为许多惊心动魄的冒险故事的主题,但很少有冷静的历史分析。只有少数作品研究过特种作战背后的关键问题,陆军关于二战的历史系列著作也只是顺便提及这一主题。然而,特种作战发挥了不容忽视的重要作用。游骑兵部队占领了对地中海、法国和菲律宾两栖登陆成功至关重要的阵地。在美国军人建议下,游击队向美军提供了重要情报,并袭扰敌军,以支援美国在意大利、法国、菲律宾和缅甸的行动。随着特种作战部队在沃斯堡陆军中的重要性日益增加,我们需要回顾我们在二战中此类活动的经验。我建议陆军领导人和其他相关方阅读这项研究,以便对这个重要但常常被误解的主题有一个概述。它填补了陆军在第二次世界大战历史上的空白,并向那些虽然常常不为人知,但却为美国和盟军在那场战争中的胜利做出重大贡献的个人致敬。
指挥与参谋军官课程的学生将熟悉诺曼·D·科塔准将在 D 日的英勇事迹。1944 年 6 月 6 日 07:30,科塔率领他的“私生子旅”登陆奥马哈海滩。1 从此时起直到黄昏,科塔在关键时刻的直接领导以及他不顾个人安危的努力,帮助防止了 D 日登陆区发生潜在的灾难。2 科塔因其当天的行动被授予英国杰出服务勋章和美国杰出服务十字勋章。3 今天有抱负的领导者应该研究他的行为,以他为榜样。然而,进攻受阻以及科塔不得不直接卷入战斗第一线,这可能是登陆前准备不足的征兆。科塔登陆的同时,一名英国军官正在涉水上岸,他不太可能因在 D 日的行动而被人们记住,因为他对战斗的展开几乎没有直接影响。然而,他在登陆前的领导能力以及他善于运用任务指挥的能力使他的部队在最极端的情况下取得了成功。
飞机操作可能面临视觉环境恶化 (DVE) 的危险,因此必须进行全面培训。识别危险并正确应对的能力不容小觑。虽然陆军目前正在获取允许飞机穿透遮挡物的 DVE 解决方案,但机组人员必须依靠艰苦、逼真的训练来减轻 DVE 带来的相关风险。领导者、教练飞行员和飞行员通过在涉及 DVE 的苛刻环境中进行训练,获得了在水面、雪地和电压下降等苛刻环境中进行简报和操作的经验,从而学习成功应对危险所需的技术。必须遵守适用机身的数字机组训练模块程序,并在陆军机组人员可能被要求执行任务的条件下利用在驻地任务和持续训练期间训练的技术。陆军领导和机组人员了解 DVE 操作对陆军航空兵来说是事实。在我们必须能够操作的干旱和沙漠环境中,需要进行电压不足着陆。在电压不足和 DVE 飞行操作中取得“T”的方法是培训机组人员掌握克服这些危险所需的技术,并培训领导者应对与这些因素相关的相应风险。
孩子们喜欢太空探索,但他们不一定知道火箭和航天器实际上是如何工作的。孩子们可以根据物理学使用以太空为主题的游戏,以了解有关金属圆柱体如何充满推进剂移动和在太空中相互作用的方式,同时仍然很开心。我们谈论我们的示例视频,重点关注儿童太空迷,以帮助他们开始。我们使用当前在稳定版本中可用的游戏,首先从基本概念2D游戏(例如Simpleerockets)开始,然后再使用Space -Flight Simulator(也是2D)。从那里,我们在Simpleerockets 2中提供了发展到3D运动的示例,现在称为Juno:New Origins,Kerbal Space Program和Kerbal Space Program的新版本2。我们将介绍如何教孩子Delta-V和特定冲动等概念。我们的目标是帮助孩子和老师从诸如亚轨道轨迹等简单概念和轨道上发展,再到火箭舞台,轨道转移,会合,登陆,降落以及最终的更先进的概念,最终,在跨层次的trips上获得的资源保护和效率。
无人驾驶汽车或无人机正在越来越多的应用中使用,包括监视,搜索和救援以及环境跟踪。但是,意外的发动机问题,发动机故障和飞行表面的崩溃可能需要强迫着陆,使无人机及其周围环境处于危险之中。如果无人机安全地降落的能力(例如建筑物或树木)有任何障碍,则必须能够返回其紧急着陆点。因此,在这些紧急情况下,可以迅速识别安全着陆场所的自动化技术。本文提出了一种创新的方法,该方法添加了特征提取,包括HOG,HSV,LBP和SFIT。gmm,SVM和使用机器学习技术本能地选择适当的无人机造成的着陆点的内核。通过使用机器学习和功能提取技术,我们在基线上提高了40%的精度。所提出的系统集成了来自多个来源的数据,包括地形图,卫星图像和板传感器。机器学习算法预测了可能的着陆点。注释的数据集,其因素,包括地形高度,土地覆盖类型,坡度和与障碍物的接近度用于训练这些算法。尤其是人工神经网络或ANN。
本计划着重于WSF在未来四到五年内如何提供服务,直到建造和交付新船只,以及在未计划外的破坏时,WSF打算如何提供服务。有很多原因可能会导致船只停产 - 不仅机械问题,而且还可以用硬着陆,地面或螺旋桨轴缠绕在螃蟹锅线上。同样,由于负载桥或栈桥,电子故障或执法行动的机械故障,末端可能会无法操作。当缺乏乘员资源来操作船只时,服务中断也会发生。下图显示了从WSDOT GRAIN NOTE BOOC中的2023年7月至9月(2024财政年度,第1季度)的取消崩溃。在37,025次预定的旅行中,取消了1,069次。60%的旅行取消是由于缺乏机组人员,由于船舶机械问题而导致的12%,由于严重延迟导致的时间表重置造成的12%。在此服务应急计划下操作时,WSF的目标是完成其预定航行的95%。WSF通常可靠性超过95%,大多数月在96-97%之间。
麻醉中的人工智能引言麻醉学是一门类似于飞行员的艺术。然而,我们每天拯救的生命和无数次安全着陆并没有得到任何赞誉。时间是我们最宝贵的资源,使用人工智能可以让我们更有效率,但更重要的是……它让我们有时间发挥创造力和创新能力。外科医生已经接受了技术,并已发展到可以舒服地坐在房间的角落为患者进行机器人手术……麻醉提供者会进行麻醉,但大多数都是简单的麻醉,需要大量劳动力。有各种因素使得这种情况在今天仍然可以接受。麻醉后我们的成功率很高,并发症率很低,因此我们喜欢让事情变得简单。今天,在 2020 年,我们正处于第四次工业革命和全球大流行之中。变革是不可避免的。现在是时候拥抱人工智能 (AI) 并利用它为我们带来优势了。定义:人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究,该算法使机器能够推理并执行诸如解决问题、对象和词语识别、推断世界状态和决策等功能。1 简而言之,它是让机器模拟人类的能力,最重要的是认知任务。
