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MIL 新闻 - 语音通信
目前部署的无人机范围从翼展只有几厘米的微型无人机一直到翼展宽度为 80 米的无人战斗机和研究无人机。它们用于执行的军事任务多种多样。无人机主要在情报、侦察、监视、火控、作战任务、信息传输、电子战或目标捕获支援方面部署，非常有效。下页图 1 显示了德国陆军未来的 TAIFUN 作战无人机 (CUAV)，由 STN ATLAS Elektronik 制造。
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得益于 SICK 的传感器和传感器解决方案，机场的众多物流流程得以顺利运行。飞机精确地停在停机位置，空运集装箱装载到正确的货机上，行李最终落入正确的人手中。SICK 传感器精确可靠地控制和监控每个关键动作。它们用于许多应用，例如旅客登机桥、地面支持车辆、行李处理系统和货物设施、门禁系统、建筑物和地面监控的安全系统以及餐饮设施。
有氧运动改变大脑功能和结构......
目的：随机临床试验表明，有氧运动可减轻帕金森病的运动症状进展，但其潜在的神经机制尚不清楚。在本文中，我们研究了有氧运动如何影响与疾病相关的皮质纹状体感觉运动网络的功能和结构变化，该网络与帕金森病的运动缺陷的出现有关。此外，我们还探讨了有氧运动对黑质组织完整性以及行为和大脑认知控制指标的影响。方法：Park-in-Shape 试验是一项单中心、双盲随机对照试验，130 名帕金森病患者被随机分配（1:1 比例）接受有氧运动（固定家用训练器）或拉伸（主动控制）干预（持续时间 = 6 个月）。本次试验中未选定的一个子集（运动，n = 25；拉伸，n = 31）在基线和 6 个月的随访中接受了静息态功能和结构磁共振成像（MRI）以及眼球运动认知控制任务（前扫视和反扫视）。结果：有氧运动（而非拉伸）导致前壳核与感觉运动皮质之间的功能连接相对于后壳核增强。在行为上，有氧运动也改善了认知控制。此外，有氧运动增加了右额顶叶网络的功能连接，与体能改善成正比，并且减少了全脑萎缩。解读：MRI、临床和行为结果均趋向于以下结论：有氧运动可稳定皮质纹状体感觉运动网络中的疾病进展并提高认知能力。神经病学年鉴 2022；91：203 – 216
fabio pasqualetti
荣誉和奖项·安东尼奥·鲁贝蒂（Antonio Ruberti）青年研究员奖：“他对网络物理安全，复杂网络和数据驱动控制的理论的基本贡献，” IEEE Control Systems Society。2023年12月·O。HugoSchuck最佳纸张奖：“准确性可防止基于感知的控制中的鲁棒性”，《美国控制大会》，1838- 1844年，丹佛，CO，2020年7月。2021年5月·控制系统信件杰出纸张奖：“线性系统的数据驱动最小能量控制”，IEEE LCSS 3（3），589-594，2019。2020年12月·Roberto Tempo最佳CDC论文奖：“控制人脑功能连接的框架”，IEEE决策与控制会议，4697-4704，尼斯，法国，2019年12月。2020年12月·ACC最佳学生纸奖决赛入围者（高级作者）：“准确性阻止基于感知的控制中的鲁棒性”，美国控制会议，丹佛市，2020年7月·AFOSR青年研究者研究奖：“数据驱动的动态网络控制”。2019年10月·ACC最佳学生纸奖（高级作者）：“库拉莫托振荡器集群同步的精确而近似的稳定条件”，宾夕法尼亚州费城美国控制会议。 2019年7月·ARO Young Deskuckator计划奖：“安全多代理网络的设计和操作”。2017年9月
472 第 121 部分——美国军需品清单
§ 120.67 授权官员。 (a) 授权官员是指符合以下条件的美国人：(1) 直接受雇于申请人或其子公司，在申请人组织内担任具有政策或管理权力的职位；(2) 获得申请人的书面合法授权，可以代表申请人签署许可申请或其他批准请求；(3) 了解各项出口管制法规和条例的规定和要求，以及违反本章中的《武器出口管制法》和《国际武器贸易条例》的刑事责任、民事责任和行政处罚；(4) 拥有独立权力：(i) 调查申请人拟议的出口、临时进口或经纪活动的任何方面；
如何使用2024 OWASP移动前十和OWASP ...
这涉及与数据传输或接收有关的威胁。移动生态系统中关键的攻击表面之一是移动应用程序和后端服务器之间的API通道。中间人（MITM）对此频道的攻击对移动用户构成了重大威胁。设备和服务器之间的拦截和操纵COM通用已成为一个普遍的攻击向量。如果攻击者可以获得客户端的控制，即使使用SSL，也可以通过重新包装或使用Frida等挂钩框架进行MITM攻击，以在运行时修改应用程序行为。重要的是要假设网络层需要窃听，并且客户端设备上的信任存储是对操作开放的。
基于政策优化的近端策略优化学习方法，用于DC-DC提升转换器控制：对传统CON>的比较评估
本文提出了与传统控制方法进行比较的DC-DC Boost Converter Control的基于DC-DC Boost Converter Control的基于近端策略优化（PPO）的强化学习方法。使用MATLAB Simulink共模拟对PPO算法的性能进行了评估，结果表明，实现短期结算时间和稳定性的最有效方法是将PPO算法与基于增强学习的控制方法相结合。模拟结果表明，基于RL的控制方法具有PPO算法提供了超过传统控制方法的步骤响应特征，从而增强了DC-DC增强转换器的控制。这项研究还强调了增强学习方法的固有能力，以增强增强转换器控制的性能。
负载均衡技术架构、关键技术及应用...
摘要：随着可再生能源的发展和电网特性的变化，电力供需在空间和时间上的平衡越来越困难，对电网调度能力的提升要求也越来越高，因此需要发挥柔性负荷调度的潜力，以促进可再生能源的大规模消纳和新型电网的建设。在分析现有负荷调度研究的基础上，结合国内外负荷调度特点的差异，提出了新形势下负荷资源参与电网调度的技术架构和若干关键技术——负荷调度自主协同控制系统。该系统实现主网、配网、微网（负荷聚合器）的多层协调控制，通过聚合器运营平台聚合可调负荷资源，并与调度商负荷调节器平台对接，实现与调度机构的实时数据交互以及对聚合器的监控、控制和营销。通过连续功率调节支持负荷资源参与全网调度优化，阐述了控制模式、负荷建模、调度策略、安全防护等若干关键技术。通过对华北电网有序充电桩和储能集群的闭环控制，验证了所提架构和关键技术的可行性。该路线已成功支持多个可调负荷聚合器参与华北电网辅助服务市场，实现调峰。最后，对双碳目标下负荷资源参与电网调度的技术挑战进行了讨论和展望。
用非...
使用时间依赖性的哈密顿人对量子系统的控制对于量子技术至关重要[1]，即实施状态转移和闸门操作。一个重要的任务是确定如何在此类过程中实现最佳性能。在理想的封闭量子系统中，完美的操作在足够的时间给定时间[2]。速度限制是因为物理哈密顿人的界限，因此能量时间不确定性给出了最大的时间进化速率，从而提供最小的操作时间。除了这种理想的情况之外，还会出现其他考虑。当无法进行精确控制时，人们的渴望是对可靠操作的渴望；这可以通过使用强大的控制技术[3]或绝热过程[4，5]来实现。另一个是变形和耗散的影响。在标准的马尔可夫近似中，这种过程会随着时间的流逝而导致信息丢失。因此，尽管有明显的例外，但人们期望将快速操作最小化，以最大程度地减少信息丢失，在这种情况下，操作较慢允许访问decherence-tree-note-nodspace [6]。在本信中，我们显示在非马克维亚系统中并不总是需要快速操作，因为较慢的操作可以使信息回流得到利用以提高忠诚度。为了提供非马克维亚系统中速度和保真度之间权衡的具体演示，我们使用数值最佳控制来探索由由驱动的Qubit与波音环境相互作用的系统的可实现性能。最佳控制[7]涉及确定一组时间依赖性的控制场，以最大化目标函数（例如保真度）。在这里，我们表明可以使用我们先前引入的过程张量方法[8]的扩展在非马克维亚系统中进行效率进行效率，以有效地计算客观功能的梯度。这使我们能够反复优化数百个控制参数，以用于不同的过程
