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extac 886 sd c2 用于无人系统驱动的 nmcm ...
由于物理和环境条件，更大的范围会伴随着通过调查获得的信息质量的损失。数据中的信息质量较低会导致更高的误报率，从而导致更多“不必要”的识别，这很耗时。由于侧视声纳在特定范围内具有最佳图像质量，而其他范围仅提供有限的质量，因此指定需要识别的 HPDC 要么会增加错过实际水雷的机会，要么会产生更高的误报，最终会降低任务执行效率。因此，可以通过拆分调查和指定阶段来提高效率，以便可以优化范围以进行调查或指定。因此，对于上述适用的系统，调查和绘图之后应该重新获取、指定和绘图。在 X10 阶段的情况下，单位必须将（声纳）图像提供给参谋元素，必须启用该元素来使用和分析数据以进行必要的应用。因此，NMCM TA 发布任务以收集任务单位的信息和报告。这可以是处理后的数据或传感器数据。这些不同类型的数据必须区别对待。e)（NU）NMCM 数据处理
使用机器学习预测模型改善天气感应的未驾驶飞机
摘要这项研究的目的是表明，预测天气的过程是困难而复杂的，需要从多个来源（包括卫星，雷达，传感器和模型）收集，分析和处理大量数据。精确且及时的天气预报可能会对人类生存的许多不同领域（例如农业，运输，能源，健康和安全）产生重大影响。标准天气预测技术经常依赖于预定的准则，推定和限制，这些准则和限制无法完全解释动态大气系统的复杂性和不可预测性。在这项研究中，我们弄清楚机器学习是如何使计算机从数据中学习并增强其功能的人工智能子场，可能有助于提高天气预报的精度。
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。
使用仪器的未经空中>的移动放射学映射讲习班
科学秘书Petr Sladek先生物理和化学科学系核科学与应用部国际原子能局维也纳国际中心邮政信箱1001400维也纳奥地利电话。：+43 1 2600 28622传真：+43 1 26007电子邮件：p.sladek@iaea.org行政秘书Gaukhar Permetova女士物理和化学科学核科学和应用程序部国际原子能委员会Vienna Internation Antienna Internation Internation Internation Internation International International International Center Po Box 1400 Vienna vienna vienna oftienna Outhia。：+43 1 2600 28227传真：+43 1 26007电子邮件：g.permetova@iaea.org
有效的海上对象检测和验证，以增强未裂过的海洋系统的安全性
在存在其他车辆或障碍物的情况下，未经拖放的海事系统的安全操作是一个主要问题。通常，感知算法利用传感器数据来识别必须避免的障碍，并且AI算法用于解释用于导航和对象回避算法的原始传感器数据。但是，感知算法通常在计算上很昂贵。在本文中，我们提出了一种有效的方法，该方法采用不依赖于训练有素的模型或AI匹配的计算高效技术，使用范围或点云形式的原始LIDAR数据来检测障碍。该方法将传感器读数转换为机器人的局部坐标系，将其投影到占用图上，并应用有效的图像处理技术来检测障碍物。作为一种快速且易于实现的算法，拟议的工作为基于激光雷达的海上感知应用提供了实用的解决方案。本文进一步侧重于检测具有简单形状（例如浮标或图腾）的接近物体，这些物体通常在近岸和近海岸海事环境中使用。具有有效检测障碍的能力，我们的算法可以帮助确保在操纵这些环境时安全导航。结果表明，该算法可以准确地检测出具有最小假阳性的浮标和图腾。
了解人为因素挑战自动化水平之间的移交的挑战
使用未螺旋空气系统（UASS）作为物流链的一部分摘要将降低总体运营成本和加速交付。UAS操作员面临的一个特殊挑战正在移交高水平的自主控制和试点控制之间。本综述根据不同领域内自动化水平之间的移交因素介绍了已发表文献的发现。总共回顾了188个完整的出版物，其中包括52个出版物。文献概述了针对UASS，机组人员，医疗保健，海上，机器人技术和空中交通管制的出版物中移交过渡的几个挑战。干预措施包括界面设计，培训策略，自动化本身的设计，以支持操作员和组织设计机会。目前只有一个小文献基础，了解人为因素干预的应用及其对这一独特应用的好处需要更好地理解以支持有效的操作安全。
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。
Synetos Aerospace 获 AFWERX 青睐，为其开发无人驾驶飞机的 AI 飞行增强系统
关键场景。Synetos 的开创性 MedullOS 飞行增强系统旨在为自主平台带来直观的决策能力，体现了弥合人类推理与人工智能之间差距的承诺。Synetos Aerospace 突破了航空航天技术的极限，旨在通过智能、可靠和适应性强的解决方案彻底改变天空。关于 AFRL 空军研究实验室是美国空军部的主要科学研究和开发中心。AFRL 在领导为我们的空中、太空和网络空间部队发现、开发和集成可负担的作战技术方面发挥着不可或缺的作用。AFRL 拥有 12,500 多名员工，分布在九个技术领域和全球 40 个其他业务部门，提供从基础到高级研究和技术开发的多样化科学和技术组合。有关更多信息，请访问 afresearchlab.com。公司徽标 关于 AFWERX 作为 DAF 的创新部门和空军研究实验室下属的一个理事会，AFWERX 带来了来自小型企业和初创企业的尖端美国智慧，以应对 DAF 最紧迫的挑战。AFWERX 在五个枢纽和站点雇佣了大约 370 名军事、民事和承包商人员，每年执行 14 亿美元的预算。自 2019 年以来，AFWERX 已执行了 6,200 多个新合同，价值超过 47 亿美元，以加强美国国防工业基础并推动技术更快地向作战能力过渡。欲了解更多信息，请访问：www.afwerx.com。公司新闻联系人：Josh Vinyard 创始人 info@synetos.ai
美国国会
美国在其国防战略中面临关键时刻。从乌克兰到南中国海的现代高强度冲突，强调了迫切需要可扩展，吸引力和技术先进的未蛋白系统。为了确保民主并阻止侵略性，我们必须开发一个能够应对21世纪威胁的未经骚扰的阿森纳。为什么我们需要像中国这样的未蛋的阿森纳战略竞争对手以使美国及其盟友处于严重劣势的速度上建立军事资产。多个未分类的战争游戏和现实世界的冲突表明，现代战争迅速消耗了弹药，无人机和其他平台。没有足够的生产能力，供应链或收购改革，美国的风险被超越和没有准备。从美国第二次世界大战的“民主阿森纳”中汲取灵感，我们必须复制相同的工业动员以应对当今的挑战。飞机，坦克和弹药的迅速生产证明，政府与工业之间的合作可以果断地改变历史的进程。今天，重点必须放在未拧紧的系统上：未拧干的飞机系统（UAS或无人机），未拔水的水下车辆（UUV），未拧干的地面车辆（USV）和未拧干的地面车辆（UGVS）。我们如何到达那里：关键建议