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敏捷自动驾驶汽车的实时运动计划
要允许复制或重新出版，请联系美国航空与宇航学院1801 Alexander Bell Drive，Suite 500，Reston，VA，20191–4344
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
咨询主题：建议海员及其家属警惕印度海员招聘和安置局的欺诈行为。
- | 2 | - 5. 鉴于印度航运总局于 2017 年 8 月 11 日发布了 2017 年第 07 号商船通知，推出了用于招募印度海员的电子移民系统，旨在解决未经许可的 RPS 机构招募并安置在悬挂外国国旗船只上的印度海员所面临的挑战。该系统用于规范和监督招募，确保透明度和遵守规定。 6. 鉴于自成立以来，该局已与印度船东和 RPS 提供商进行了一系列审查和指导会议，以简化将海员数据上传到电子移民系统的流程，确保其有效运行。 7. 鉴于在电子移民系统内，RPS 机构在招募过程中会被引导至特定页面，以便他们提交海员数据。提交所需数据后，系统会向海员注册的电子邮件 ID 以及 RPS 机构注册的电子邮件 ID 发送一条系统生成的短信提醒和电子邮件，从而确认通过 RPS 机构为指定船只招募海员。8. 鉴于上述上传的数据也会每三 (03) 小时分批在线传输到移民局 (BoI)，与通常的移民清关 (EC) 数据批次一起传输。抵达移民检查站后，数据已输入系统的海员的信息随时可供 BoI 官员核实，并方便其顺利从机场或海港通行。9. 鉴于在离开印度并抵达入港后，报告了以下情况：1. 无良/欺诈的 RPS 机构经常建议海员加入其他船只
Changil Jeffrey Moon
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Agilent AN 1298 通信系统中的数字调制
2.6 无线电发射机中的 I 和 Q I/Q 图特别有用，因为它们反映了使用 I/Q 调制器创建大多数数字通信信号的方式。在发射机中，I 和 Q 信号与相同的本地振荡器 (LO) 混合。90 度移相器放置在其中一个 LO 路径中。相隔 90 度的信号也称为彼此正交或正交。正交信号不会互相干扰。它们是信号的两个独立分量。重新组合时，它们将相加为复合输出信号。I 和 Q 中有两个独立信号，可以通过简单的电路发送和接收。这简化了数字无线电的设计。I/Q 调制的主要优点是能够轻松地将独立信号分量组合成单个复合信号，然后再将这种复合信号拆分成其独立分量。
