XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMaritime
用于浅水测深评估的创新海上无人系统和卫星解决方案
摘要：浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域关注的重点课题。本研究介绍了几种使用集成了光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES) 等先进创新传感器的海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法。此外，本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。详细介绍了每种技术的实施和所得数据，然后对其准确性、精确度、快速性和运行效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前，使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对每一种调查方法进行评估时，都会进行全面的评估，解释每种方法的优点和局限性，从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是使用海上无人系统 23 进行机器人实验和原型设计（REPMUS23）多国演习的一部分，而该演习又是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
文章 用于浅水测深评估的创新海上无人系统和卫星解决方案
摘要：浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域的重要研究课题。本研究介绍了几种使用海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法，该系统集成了先进和创新的传感器，例如光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES)。此外，本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。每种技术都从其实施和结果数据方面进行了全面概述，然后对其准确性、精确度、快速性和操作效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前，使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对调查方法的每次评估中，都会进行全面的评估，解释每种方法的优点和局限性，从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是作为“使用海上无人系统 23 的机器人实验和原型设计”（REPMUS23）多国演习的一部分进行的，该演习是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
海上拦截行动海事... - NMIOTC
石油平台、管道或港口设施等关键海上基础设施具有战略意义，而且本质上难以保护。对这些设施的攻击将带来可怕的后果。国际安全环境和能源格局的重大变化引起了越来越多的战略关注，从而产生了务实的能源安全议程，为盟国和伙伴国家提供了切实的附加价值。正如北约 2022 战略构想所述，盟国将投入其能力来准备、阻止和防御强制性能源使用。如今，北约的首要任务是能源安全和保护海面或海面下的关键基础设施，特别是因为俄罗斯利用能源作为实现政治目标和支持其外交政策的手段。
aetina_power用自动运输的安全海上导航
AETINA的基于GPU的MXM（指定为M3A2000-VYX-A1）解决了这一要求。它支持-40°C至85°C的广泛温度范围，并具有强大的涂层，即使在恶劣的海上条件下，也可以确保可靠的操作。由于MXM对误差校正代码（ECC）的支持，对象检测算法的积分不可或缺。通过检测和纠正数据错误，减轻系统崩溃或数据损坏的风险， ECC Bolster系统的精度和可靠性。 因此，自主船可以根据精确的对象检测结果实时安全导航。 这种改进大大减少了海上事故，并简化了商品和交通的流程，从而增强了整体便利性。ECC Bolster系统的精度和可靠性。因此，自主船可以根据精确的对象检测结果实时安全导航。这种改进大大减少了海上事故，并简化了商品和交通的流程，从而增强了整体便利性。
ECSA Fueleu海事ECSA Fueleu海事
p风 - 风辅助推进系统的有效功率 - 2021年治疗创新能源效率技术的指南，用于计算和验证已达到的能源效率设计指数（EEDI）和能源效率现有的现有船舶指数（EEXI）（EEXI）（MEPC.1/Circe.896）; P Prop-船的推进能力与PME相对应，如2018年的PME对应于2018年有关新船的EEDI计算方法（IMO分辨率MEPC.364（79））和2021指南的PME，以及有关计算方法的2021指南（IMO分辨率MEPC.333（76）（76））。
外科医生指挥官 Rob O'Donnell 于 2016 年加入海上预备队。他最初加入 HMS PRESIDENT，后来转入 HMS DALRIADA，因为
Rob 于 2011 年毕业于格拉斯哥大学，获得医学学位。他还拥有爱丁堡大学疼痛管理理学硕士学位，并获得了皇家麻醉学院院士和医学领导与管理学院副院士称号。他的民事职务是 NHS 的麻醉顾问，在格拉斯哥伊丽莎白女王大学医院工作。他的专科兴趣包括重大创伤管理、急诊手术麻醉和产科麻醉。他还是麻醉科输血和产科质量改进的负责人。
海上运营技术网络安全的多代理强化学习
摘要本文展示了将自主网络防御应用于工业控制系统上的潜力，并提供了一个基线环境，以进一步探索多代理强化学习（MARL）对此问题领域的应用。它引入了通用集成平台管理系统（IPMS）的模拟环境，IPMSRL，并探讨了MARL对基于通用海事的IPMS Operational Technology（OT）的自动网络防御决策的使用。网络防御行动不如企业对IT的成熟。 这是由于OT基础架构的相对“脆性”性质源于使用传统系统，设计时间工程假设以及缺乏全面的现代安全控制。 ，由于不断增加网络攻击的复杂性以及传统以IT中心的网络防御解决方案的局限性，在网络景观中有许多障碍。 传统的IT控件很少在OT基础架构上部署，并且在它们的位置，某些威胁尚未完全解决。 在我们的实验中，多代理近端策略优化（MAPPO）的共享评论家实施优于独立近端策略优化（IPPO）。 Mappo达到了800K时间段之后的最佳政策（情节结果平均值），而IPPO只能达到一百万个时间段的情节结果平均值为0.966。 超参数调整大大改善了训练性能。网络防御行动不如企业对IT的成熟。这是由于OT基础架构的相对“脆性”性质源于使用传统系统，设计时间工程假设以及缺乏全面的现代安全控制。，由于不断增加网络攻击的复杂性以及传统以IT中心的网络防御解决方案的局限性，在网络景观中有许多障碍。传统的IT控件很少在OT基础架构上部署，并且在它们的位置，某些威胁尚未完全解决。在我们的实验中，多代理近端策略优化（MAPPO）的共享评论家实施优于独立近端策略优化（IPPO）。Mappo达到了800K时间段之后的最佳政策（情节结果平均值），而IPPO只能达到一百万个时间段的情节结果平均值为0.966。超参数调整大大改善了训练性能。在一百万个时间段中，调整后的超参数达到了最佳策略，而默认的超参数只能偶尔赢得胜利，大多数模拟导致抽签。我们测试了现实世界中的约束，攻击检测警报成功，并发现当警报成功概率降低到0.75或0.9时，MARL Defenders仍然能够分别在97.5％或99.5％的情节中获胜。