XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemflight
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
AG 365飞行手册
1。在视觉上检查以检查所有电动机，GPS和螺旋桨状况正确。2。检查所有螺旋桨状况良好，没有任何断裂或裂缝3。检查所有螺旋桨都用两个螺钉完好无损地安装在固定位置。4。检查地面控制站和RC控制器的费用。5。检查GPS已正确安装。检查是否没有损坏。6。检查着陆传感器已正确固定（TF02）。7。打开TX和GCS。（在TX中检查飞行模式，并在TX中打开游荡模式）8。检查电池电压。（全电荷电压：25.0V/batt。）9。将所有2个电池设置在无人机中并拧紧电池带10。展开所有武器并拧紧关节。11。正确卸下螺旋桨守卫并正确展开所有螺旋桨。12。将地面控制站连接到无人机。13。检查GC中的所有参数。（电池电压，HDOP，SAT计数等）14。仔细计划您的任务并将任务写给无人机。15。检查有效载荷已固定，罐盖关闭并锁定。16。确保没有潜在的安全危害或无人机半径范围内的人。17。检查环境温度需要小于50度
NASA项目将航空货物和航空出租车的航班整合到国家空域 高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统 超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输 工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
这意味着远程飞行员将需要新的自动化和决策支持系统才能操作飞机，因为他们不能依靠眼睛并从驾驶舱中查看。由于远程飞行员在地面上，因此他们需要一个可靠的通信链接，该链接允许远程飞行员与飞机交互并维护命令和控制。
居住的微生物
使用脑电图信号的认知载荷识别（CLR）近年来经历了显着的进步。但是，当前的载荷范式通常依赖于简单的认知任务，例如算术计算，无法充分复制现实世界情景和缺乏适用性。本研究随着时间的推移探讨了模拟的飞行任务，以更好地反映运行环境并研究多个负载状态的时间动态。36名参与者以执行模拟飞行任务，而低，中和高的认知负荷水平不同。在整个实验中，我们从三个课程，前后静止状态的脑电图数据，主观评分和客观绩效指标中收集了脑电图负载数据。然后，我们采用了几种深卷卷神经网络（CNN）模型，利用RAW EEG数据作为模型输入，以六个分类设计评估认知负载水平。研究的关键发现包括（1）静止状态和疲劳后脑电图数据之间的显着区别； （2）与更复杂的CNN模型相比，浅CNN模型的出色性能； （3）随着任务的进行，CLR的时间动态下降。本文为在不同个体的复杂模拟任务中评估认知状态的潜在基础。
微重力中的眼脑轴及其对太空相关的神经 - 眼综合征的影响
长期的人类空间传播会导致眼睛和大脑的变化，这些空间被称为空间 - 空间相关的神经眼综合征（SANS）。这些变化可能表现为症状的星座，其中可能包括视盘水肿，视神经鞘延伸，脉络膜褶皱，地球量，触角偏移，远视和棉质羊毛斑点。尽管尚不清楚SAN的基础机制，但在微重力诱导的头部液体移位后，贡献者可能包括颅内间质流体积累。对SAN的对策的开发和验证有助于我们对病因的理解，并加速了新技术，包括运动方式，下半身负压套件，静脉大腿袖口和阻抗阈值设备。然而，仍然存在显着的知识差距，包括生物标志物，一组完整的对策和/或治疗方案以及最终可靠的基于地面的类似物，以加速研究。欧洲航天局SANS专家小组的这项审查总结了过去的研究和当前有关SAN，潜在对策和关键知识差距的知识，以进一步我们在人类太空中对SAN的理解，预防和治疗，既可以进行人类空间和未来的外地地面探索。
测试飞行的最终准备
慕尼黑，2025年2月21日 - 卫星发射服务公司Isar Aerospace正在为其首次测试飞行做准备，并成功完成了其发射车“ Spectrum”两个阶段的静态射击。首次航班将在挪威民航局（NCAA）批准和许可之后尽快从挪威的安德雅·太空港（AndøyaSpaceport）进行。2月14日，ISAR Aerospace的发射车“频谱”有资格参加测试飞行，完成了飞行前的测试操作，并进行了30秒的综合九级静态静态火灾测试，从而获得了飞行的发射车资格。第2阶段已在2024-Q3的静态火灾测试中有资格。“我们几乎已经准备好进行测试。我们需要的只是许可，” ISAR航空首席执行官兼联合创始人丹尼尔·梅茨勒“通过从欧洲大陆启用空间，我们为确保主权和韧性提供了关键的资源。关于第一次测试飞行，他补充说：“我为来自50多个国家的国际团队感到非常自豪。达到这个里程碑本身就是一个巨大的成功。虽然Spectrum已准备好进行首次测试飞行，但二和三航班的发射车已经在生产中。” ISAR Aerospace Will Industrialize启动车辆生产Isar Aerospace已建立了技术领导者，并通过完整的内部垂直整合，跨越设计，生产和测试和发射运营，开发了专有的知识“拥有'Spectrum'的整个价值链为我们提供了最大的灵活性和独立性，” Isar Aerospace CTO＆联合创始人Josef Fleischmann说。“我们在内部开发，建造和测试几乎整个发射车，包括我们的'aquila'发动机。飞行将是数以万计的组成部分的首次集成测试。”“无论我们走多远，这次试飞都希望产生大量的数据和经验，我们可以应用于将来的任务。”测试飞行开始的最终准备工作 - 欧洲大陆航空航天的首次测试飞行将标志着欧洲大陆的轨道发射车的首次发射。团队成功完成了飞行前准备的所有里程碑，包括测试和接受所有内部开发的发动机，有效负载平整以及两个阶段的静态火灾测试。Spectrum首次测试飞行的发射期将被确定为NCAA许可程序的一部分。测试飞行将由ISAR Aerospace在挪威的AndøyaSpaceport的独家发布现场进行。
禁止短途航班并在高速铁路上投资可持续的未来？
Anne de Bortoli 1,2*，AdélaïdeFeraille3 1 LVMT，Ecole des Ponts Paristech，University Gustave Eiffel 2 Ciraig，Ciraig，化学工程系，Polytechnique Montreal 3实验室。Navier实验室，Ponts Paristech学校，Gustave Eiffel *通讯作者；电子邮件：anne.de-bortoli@enpc.fr
评估由便携式电子设备（PED）
出于信息交换的利益，根据美国运输部的赞助，该文件被传播。美国政府对内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。贸易或制造商的名字仅出现在此处，因为它们对本报告的目的而言是必不可少的。本报告中的发现和结论是作者的发现，不一定代表资助机构的观点。本文档不构成FAA政策。咨询有关其使用的技术文档页面上列出的FAA赞助组织。该报告可在联邦航空管理局William J. Hughes技术中心的全文技术报告页面上获得：ActLibrary.tc.faa.gov中的Adobe Acrobat便携式文档格式（PDF）。
使用 MUSE 2 低成本系统记录的心脏和神经动态对模拟飞行操作期间的心理负荷进行分类
低成本、高便携性生理系统的进步为监测人类在日常生活活动和驾驶飞机等更复杂任务中的认知过程提供了良好的机会。Muse 2 系统结合了脑电图 (EEG) 和光电容积描记法 (PPG) 传感器，可以提取时域、频域和心率中的神经动力学特征。在一项研究中，我们为五名飞行员配备了 Muse 2 系统，让他们执行低负荷和高负荷交通模式任务以及被动听觉异常任务。组级分析显示，与低负荷条件相比，参与者在高负荷下表现出更高的平均心率、更低的 alpha 波段功率谱密度、更低的 P300 幅度。这些结果与之前在高度控制的环境和研究级仪器中进行的实验室研究一致。基于 EEG 频率特征，在单次试验基础上对两种水平的心理工作负荷进行分类的准确率达到 93.2%。事后分析显示，分类器主要依赖于 beta 和 gamma 波段的运动伪影特征。使用心率和 ERP 特征的分类器分别达到 76% 和 77.8% 的分类准确率。尽管该系统很有趣，但它在移动和神经人体工程学应用方面存在一些局限性，特别是电极数量有限，阻碍了使用先进的信号处理技术来解决信号中的噪声和伪影。