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基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
欧空局空间气象任务的应用
可用 SOSMAG GEO-Kompsat-2A GEO（东经 128°） 2018 10 年 NGRM EDRS-C GEO（东经 31°） 2019 10 年 NGRM Sentinel-6 LEO（1336 公里，i = 66°） 2020 7 年 NGRM MTG-I1 GEO（0°） 2022 8.5 年 ICARE-NG HOTBIRD 13F GEO（东经 13°） 2022 10 年 ICARE-NG HOTBIRD 13G GEO（东经 13°） 2022 10 年 NGRM MTG-S1 GEO（0°） 2024 8.5 年 NGRM Metop-SG A1 LEO（~830 公里，SSO） 2024 7 年 NGRM Metop-SG B1 LEO（~830 公里，SSO） 2025 7 年 NGRM MTG-I2 GEO (0°) 2025 8.5 年 MiniRMU 月球探路者月球（椭圆形） 2025 8 年 ERSA 月球门户月球（NRHO） 2025 5 年以上
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
意大利太空天气科学的现状和观点
1 ASI-ITRIAIA太空航天局，通过DEL POLITECNICO SNC，00133，意大利00133意大利2意大利军事航空，空军工作人员3，Viale Dell'Younfers N.4，00185罗马，意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration，Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine，turnesse turne surins turga物理学，通过科学研究1，00133意大利罗马5大学，物理和地质学系，通过Pascoli S.N.C.，06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院，通过Di Vigna Murata 605，som som som solicy，00143 ROME，ITRICTITITO，ITRICTIOS，ITRICTO，TRENTO，di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100，00133 Rome，意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator，Trieste，Loc。basovizza n。 302，34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa，通过Sommari 14，38123 Trento，意大利
动物武器伤人测试涉及……
动物武器伤人试验令人震惊地推翻了过去的禁令 1983 年，善待动物组织 (PETA) 揭露并成功地关闭了美国国防部的一个“伤口实验室”。在这个实验室里，狗、山羊和其他动物被大威力武器射击造成伤害，促使时任国防部长卡斯帕·温伯格 (Caspar Weinberger) 首次永久禁止在伤口实验室射杀狗和猫。4 2005 年，美国陆军颁布了第 40-33 号条例，禁止在“为研制生物、化学或核武器而进行的”实验中使用狗、猫、海洋动物和非人类灵长类动物。 5 然而，2020 年，美国陆军在美国陆军医学研究与发展司令部 (USAMRDC) 的“84 号政策”中显然改变了立场，允许“购买或使用狗、猫、非人类灵长类动物或海洋哺乳动物，以使用武器造成伤害，用于进行医学研究、开发、测试或评估。” 6 重要的是，美国空军第 59 医疗联队最近通过了一项政策，声明其自己的实验项目“不开展涉及非人类灵长类动物、狗、猫或海洋哺乳动物的研究与开发或训练方案” 7 -这与 USAMRDC 的第 84 号政策相反，该政策允许对这些动物进行武器伤人测试。 USAMRDC 试图对动物武器伤人试验保密 2022 年 3 月，PETA 根据《信息自由法》（FOIA）提出请求，要求提供 USAMRDC 批准的“使用武器……对狗、猫、海洋动物和非人类灵长类动物造成伤害”的试验的照片、视频和其他文件。尽管 USAMRDC 最初表示它至少有 2,000 份响应记录，但后来又改口说只有一份这样的测试协议记录。USAMRDC 没有拥抱透明度，而是选择了保密，声称对我们请求的响应记录“出于国防或外交政策的利益……被保密”。 8 我们已提起上诉，要求发布应提供的所要求信息的删节版，9 PETA 认为这是法律要求的。纳税人应该知道美国陆军拒绝公布其令人震惊的动物武器伤人实验细节，到底在隐瞒什么。
直升机/武器系统集成 - DTIC
直升机作为一种武器系统，服役时间已快有半个世纪了。旋翼机在二战后开始出现，主要用作观察平台和搜救车辆，如今已发展成为现代战争场景中的主角。在海战中，直升机是特遣部队不可或缺的一部分，能够向地面和水下目标发射毁灭性的火力。在空地战中，技术使直升机成为坦克杀手、部队运输和夜间观察平台。最后，在最不可能出现的空对空作战领域，现代武器已经证明直升机甚至可以有效对抗高性能战术飞机。
恶劣天气和恶劣条件下骑行安全性和舒适度评估...
电气和电子工程师协会 › iel7 by MM Shoman · 2023 · 被引用 1 — by MM Shoman · 2023 被引用 1 一开始，参与者签署了一份标准同意书......使用仪表自行车进行建模和仿真：来自 com-。