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SDA 国防环境工具包 (SET4D)
摘要 本文介绍了空间领域感知 (SDA) 国防环境工具包 (SET4D) 的迁移和国防部空间环境数据和建模功能向 GovCloud 架构的现代化，以及卫星异常、电磁干扰 (EMI) 和发射和预测影响 (L&PI) 评估的归因工具。在云迁移期间，SMC/SPG 正在对技术和能力进行现代化改造，以关注空间环境对 SDA、USSF 和国防部作战人员的影响。利用简化的研究到运营 (R2O) 和云架构功能，SMC、承包商和联邦资助的研究和开发中心团队已经开发并正在实施流程图，以初步确定运行中的卫星异常、EMI 影响或报告的 L&PI 是否可能是由空间环境引起的。卫星异常流程图解决了单事件效应、事件对薄屏蔽组件的总剂量、内部充电和表面充电。 EMI 流程图解决了短波衰减、极冠吸收、太阳射电爆发干扰、闪烁、极光杂波/干扰和雨衰减问题。L&PI 流程图解决了相同的卫星和 EMI 危害，并增加了反射太阳照明或闪烁、雷达波导/异常传播、流星雨和太阳进入传感器的危害。
使用Amazon的医疗保健相关提示的RAG聊天机器人...
自然语言处理（NLP）用于大语言模型（LLM）的抽象应用继续随着域生成AI（Genai）的技术进步而继续发展。数据的巨大爆炸，可扩展的计算能力和机器学习创新的可用性，LLM，都导致生成AI（Genai）变得越来越流行。基本模型LLM涉及的主要挑战是它们幻觉的趋势。LLMS中的幻觉是指不一致的不一致的输出，有时是不正确的信息或响应。这是因为大多数LLM经过大量通用数据训练，并且必须使用特定于域和外部数据来增强用于Genai任务，例如聊天机器人，问答，摘要和文本生成。为了应对幻觉的挑战，本研究将以PDF文件的形式利用特定领域的医疗保健数据以及FM来创建检索增强生成（RAG）Chatbot。本研究利用了亚马逊基岩的基础基础模型，Llama 2。我们的特定领域的医疗保健数据来自相关和可靠的来源。使用Python开发了RAG聊天机器人，并使用Rouge和Meteor，评估自动生成的文本评估指标对响应进行了评估。评估是基于三种情况：响应小于250个字符，超过250个字符以及来自多个LLM的响应。关键字 - LLM，亚马逊基岩，Genai，基础模型，Llama2，幻觉。我们的发现提供了有力的证据，表明具有特定数据的基础模型（FMS）可以提高模型在为患者提供可靠的医学知识时的质量。
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
使用fmri prompered llm
摘要 - 从大脑信号中解码语言信息代表了脑部计算机之间的重要研究领域，尤其是在解密fMRI信号的语义信息的背景下。尽管现有工作使用LLM来实现此目标，但他们的方法并未使用端到端方法，并且避免了fMRI到文本的映射中的LLM，为探索LLM在听觉解码中留下了空间。在本文中，我们引入了一种新颖的方法，即大脑提示GPT（BP-GPT）。通过使用从fMRI提取的大脑表示，我们的方法可以利用GPT-2将fMRI信号解码为刺激文本。此外，我们介绍了文本提示，并将fMRI提示对齐。通过引入文本提示，我们的BP-GPT可以提取更强大的大脑提示，并促进预训练的LLM的解码。我们在开源的听觉语义解码数据集上评估了BP-GPT，与现有方法相比，所有受试者的流星的显着提高了流星的4.61％，而BERTSCORE的BERTSCORE则获得了2.43％。实验结果表明，将大脑表示作为进一步驱动听觉神经解码的LLM的提示是可行有效的。该代码可在https://github.com/1994cxy/bp-gpt上获得。索引术语 - 神经解码，大语言模型，fMRI，脑部计算机界面。
使用变压器Palanichamy Naveen 1，Rajasekaran Thangaraj 2和M. Maraga使用变压器的增强机器翻译的上下文增强学习
抽象机器翻译在桥接语言障碍中起着至关重要的作用，但是产生适当的翻译仍然是一个挑战。增强学习技术与变压器模型的集成，以增强上下文相关翻译的产生。通过合并上下文策略梯度方法，一种考虑流利性和上下文的奖励功能，多代理强化学习，课程学习和交互式用户反馈，旨在提高机器翻译的质量。强化学习技术与变压器模型的集成提供了几种关键贡献。它使模型能够通过考虑源句子上下文，目标语言细节和用户偏好来优化翻译决策。拟议的奖励功能设计既包含传统的度量标准得分，又结合了上下文感知的指标，以促进流利性和连贯性。多代理强化学习增强了专门从事不同翻译方面的代理之间的协作。课程学习和用户反馈的互动学习有助于有效的培训和人为指导的微调。实验结果表明，与基线模型相比，翻译质量的显着改善。所提出的方法在评估指标（例如BLEU，流星，胭脂和TER）中获得了更好的分数。此外，定性分析强调了该模型在产生流利，准确和上下文相关的翻译方面的优势。总体而言，增强学习技术与变压器模型的集成在增强机器翻译系统方面有希望，使其更适应能力，以用户为中心，并且能够产生适当的上下文翻译。关键字1机器翻译，增强学习，变压器，交互式学习。
车辆检测与高分辨率跟踪...
当物体穿过大气的速度大于当地音速时，该物体就是超音速物体。马赫数定义为物体速度除以当地音速。对于马赫数大于 1（超音速流），由于空气的压缩性，在流场中和物体表面附近会产生冲击波。传统上，所谓高超音速速度范围的马赫数下限约为 5 马赫（1.7 公里/秒）。“低高超音速”值的范围在 5 马赫到 10 马赫左右，而“高高超音速”值的范围在 10 马赫到 30 马赫或以上。例如，30 马赫（10 公里/秒）接近航天飞机的再入速度。很少有物体能够以高超音速飞行。我们看到以这种速度移动的最常见物体是进入地球大气层的流星。当流星坠落到地球表面时，它们的速度可能达到每秒 30 英里（48 公里/秒），1 而当它们进入大气层上层时，它们对应的马赫数将超过 150。流星在路径上立即压缩空气时，会先出现弓形冲击波。冲击波的温度和压力急剧增加，直到空气中的气体电离并分解，从而导致可见光和无线电波的发射。这些条件还会导致流星表面快速升温，导致它们在进入大气层时破裂和解体。光学和基于雷达的监视系统现在用于扫描外太空，以探测小行星和其他可能与地球相撞的轨道物体。
TEMPEST V Fw 190D-9
令人悲伤的是，战争加速了技术和机械进步的步伐，二战期间的军事航空尤其如此。1940 年，英国剑鱼式鱼雷轰炸机（一种起源于 20 世纪 30 年代的双翼设计）在对抗德国 U 型潜艇、海军舰艇和船舶的行动中表现出色，但不到五年，到 1944 年夏天，英国皇家空军就部署了流星喷气式战斗机对抗英格兰南部上空的敌方 V1 飞行炸弹。同样，在德国，德国空军继续使用 Hs 123 双翼俯冲轰炸机和对地攻击机，这些飞机首次出现在西班牙内战中，直到 1945 年，此时 Me 262 和 Ar 234 喷气式拦截机、轰炸机和侦察机正在与前线部队一起执行飞行任务。发动机开发在战争初期也经历了前所未有的发展，但同时也面临挑战。1942 年 12 月，英国的 D. Napier & Son 发动机工程公司被英国电气集团收购，在前皇家飞行队 (RFC) 飞行员 Frank Halford 少校的监督下，该公司从 1930 年开始设计和生产了一系列三款“H”型航空发动机，它们的四冲程阀门设计各不相同。该系列以刀刃武器命名，最终于 1937 年问世，推出了 24 缸水冷式 Sabre 发动机，该发动机采用斜齿轮驱动套筒阀，功率为 3,000 马力。到 1941 年，Napier Sabre 已被指定安装到计划中的 Hawker Typhoon 战斗机上，该战斗机旨在取代喷火战斗机和飓风战斗机。然而，该项目早期就存在问题，不可靠性表现为“佩刀”动力不足和“台风”机动性不足。尽管如此，通过事故、时机好坏、运气、竞争不足和持续改进等多种因素，
![arxiv：2312.14115v2 [CS.RO] 2024年3月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e99ee2fdaea7aa8c5ff485da7d65812045754dff.webp)
arxiv：2312.14115v2 [CS.RO] 2024年3月20日
[52]。对文本理由的需求仍然至关重要，尤其是在技术采用取决于这一因素的安全领域[29]。考虑端到端自动驾驶的域[11]，其中通常通过深层神经网络处理摄像头输入执行驾驶策略以发电控制命令。在VLM中的最新步伐具有固体变压器作为多模式学习者，在视觉问题（VQA）（VQA）（VQA）等任务中表现出了出色的表现，并强调了它们在复杂任务的强大表示方面的熟练程度[14]。倾斜视觉语言模型（VLM）进入自主驾驶领域，有望增强对这些系统的用户信任。我们的重点是仅视觉的端到端自动驾驶，旨在弥合数据驱动的决策和用户信任之间的差距。我们介绍了lingoqa，这是一种专为自动驾驶视频QA而设计的台式标记，它利用了一个包含419k QA对的新型数据集。通过其自由形式的问题和诉讼方法来区分，该数据集扩大了自动驱动视频质量质量质量检查的范围，涵盖了推理和行动的合理性。此外，我们发布了一个全面的评估套件，该评估套件由1,000个示例组成。在我们的基准标准的核心上是一个基于一个学识渊博的文本分类器Lingo-Gudge的新颖评估指标，其灵感来自真实的GPT法官[34]。评估代码和分类的权重将与纸张一起释放，以支持强大的板凳标记自动驾驶中的视频问题。We perform rigorous stud- ies correlating automatic metrics to human preferences and find that Lingo-Judge achieves a 0.950 Spearman and 0.993 Pearson correlation coefficient, surpassing existing auto- mated labelling techniques like METEOR [ 5 ], BLEU [ 40 ], CIDEr [ 49 ], and GPT-4 [ 39 ] on our benchmark, while being fast enough for frequent runs during培训和发展。配备了此评估工具包，我们就关键组件及其在VLM中进行自动驾驶的融合进行了全面的经验研究。我们在第5节中的发现表明，最有效的方法涉及对配备Vicuna-1.5-7B的视觉语言模型的注意力层[13]，均在动作和风景数据集上。此过程涉及在4秒内使用5个视频帧和一种晚期视频效果技术。我们的集体工作，跨越了LingoQA基准，视觉指导调查数据集和创新的评估指标，旨在推动语言提名的自主驾驶领域，为后续的研究和开发范围奠定了强大的基础。总结本文的主要贡献：
热带或温带气旋：是什么导致了美国东南大西洋沿岸的复合洪水灾害、影响和风险？
海湾。第 2 部分：评估气候变化驱动的沿海灾害和社会经济影响的工具。J Mar Sci Eng 6(3)。https://doi.org/10.3390/jmse6030076 Erikson LH、Herdman L、Flahnerty C、Engelstad A、Pusuluri P、Barnard PL、Storlazzi CD、Beck M、Reguero B、Parker K (2022) 在预计的 CMIP6 风和海冰场的影响下，使用全球尺度数值波浪模型模拟的海浪时间序列数据：美国地质调查局数据发布。 https://doi.org/10.5066/P9KR0RFM Esch T、Heldens W、Hirner A、Keil M、Marconcini M、Roth A、Zeidler J、Dech S、Strano E（2017 年）在从太空绘制人类住区地图方面取得新突破——全球城市足迹。ISPRS J Photogramm Remote Sens 134：30–42。 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.012 Florczyk AJ、Corbane C、Ehrlich D、Freire S、Kemper T、Maffenini L、Melchiorri M、Pesaresi M、Politis P、Schiavina M、Sabo F、Zanchetta L（2019）GHSL 数据包 2019。在：欧盟出版物办公室，卷 JRC117104，7 月期。https://doi.org/10.2760/290498 Giardino A、Nederhoff K、Vousdoukas M（2018）小岛屿沿海灾害风险评估：评估气候变化和减灾措施对埃贝耶（马绍尔群岛）的影响。 Reg Environ Change 18(8):2237–2248。https://doi.org/10.1007/s10113-018-1353-3 Gonzalez VM、Nadal-Caraballo NC、Melby JA、Cialone MA（2019 年）概率风暴潮模型中不确定性的量化：文献综述。ERDC/CHL SR-19–1。密西西比州维克斯堡：美国陆军工程兵研究与发展中心。https://doi.org/10.21079/11681/32295 Gori A、Lin N、Xi D（2020 年）热带气旋复合洪水灾害评估：从调查驱动因素到量化极端水位。地球的未来 8(12)。 https://doi.org/10.1029/2020EF001660 Guo Y、Chang EKM、Xia X (2012) CMIP5 多模型集合投影全球变暖下的风暴轨道变化。J Geophys Res Atmos 117(D23)。https://doi.org/10.1029/2012JD018578 Guo H、John JG、Blanton C、McHugh C (2018) NOAA-GFDL GFDL-CM4 模型输出为 CMIP6 ScenarioMIP ssp585 准备。下载 20190906。地球系统网格联盟。 https://doi.org/10. 22033/ESGF/CMIP6.9268 Han Y, Zhang MZ, Xu Z, Guo W (2022) 评估 33 个 CMIP6 模型在模拟热带气旋大尺度环境场方面的表现。Clim Dyn 58(5–6):1683–1698。https://doi.org/ 10.1007/s00382-021-05986-4 Hauer ME (2019) 按年龄、性别和种族划分的美国各县人口预测，以控制共同的社会经济路径。科学数据 6:1–15。 https://doi.org/10.1038/sdata.2019.5 Hersbach H、Bell B、Berrisford P、Hirahara S、Horányi A、Muñoz-Sabater J、Nicolas J、Peubey C、Radu R、Schepers D、Simmons A、Soci C、Abdalla S、Abellan X、Balsamo G、Bechtold P、Biavati G、Bidlot J, Bonavita M 等人 (2020) ERA5 全局再分析。 QJR Meteorol 协会。 https://doi.org/10.1002/qj. 3803 Homer C，Dewitz J，Jin S，Xian G、Costello C、Danielson P、Gass L、Funk M、Wickham J、Stehman S、Auch R、Riitters K (2020) 来自 2016 年国家土地覆盖数据库的 2001-2016 年美国本土土地覆盖变化模式。ISPRS J Photogramm Remote Sens 162（二月）：184-199。https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.019 Huang W、Ye F、Zhang YJ、Park K、Du J、Moghimi S、Myers E、Péeri S、Calzada JR、Yu HC、Nunez K、Liu Z (2021) 飓风哈维期间加尔维斯顿湾周边极端洪灾的复合因素。海洋模型 158：101735。 https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2020.101735 Huizinga J、de Moel H、Szewczyk W (2017) 全球洪水深度-损害函数。在：联合研究中心 (JRC)。https://doi.org/10.2760/16510 跨机构绩效评估工作组 (IPET) (2006) 新奥尔良和路易斯安那州东南部飓风防护系统绩效评估跨机构绩效评估工作组第 VIII 卷最终报告草案——工程和运营风险与可靠性分析。Jyoteeshkumar Reddy P、Sriram D、Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。 Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ（2010）国际气候管理最佳轨迹档案（IBTrACS）。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。 J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.
技术革命与创新...
该发射站尚不具备 Pagezy 设想的精确性和使用灵活性，并且部队指挥官经常会对远程发射发射元件进行“一点推动”。事实上，校正器还不知道如何“读取”射击表，并且没有考虑到批次弹药质量的变化。1 Stephen Budiansky（Air Power，Penguin Edit，2005）关于喷气式飞机，坚持认为它们的服役会因战争而推迟！涡轮喷气发动机于 1930 年由 Franck Whitle 中尉 (RAF) 获得专利。尽管存在“官僚主义过敏”，但还是在 1934 年和 1937 年取得了第一个实际成就——这要归功于亨利·蒂扎德（Henry Tizard）。一直保存到1940年，经过研究，最终于1944年安装在飞机上（Gloster-Meteor）。这次推迟的原因是英国皇家空军不想把赌注押在一个没有明显未来的产品上！2 请注意，1916 年，该部正在寻找 Brevet（或更多）的“poilus”来向 DCA 支付费用。后者在寻找能够“阅读”图表或跟踪间接火灾指示器数据的人员方面遇到了困难。此前，人们发现将“不适合战壕”的士兵转移到国防军是可行的。这件事引起了一些轰动，因为专利波鲁斯显然是“有钱人”，有能力追求“学业”，因此曝光度较低。