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AMC GRAM-- 空中机动司令部
交通 大部分租赁处都位于商业机场。 免费班车：海军运营往返巴士前往格里奇尼亚诺的支援站点和帕特里亚湖的北约基地。 班车时刻表可在客运服务处获取。 当舰队停泊在港口时，也会提供前往舰队码头的巴士服务。 城市巴士：那不勒斯拥有高度发达和相当高效的公共交通系统。 巴士票价约为单程 1.60 美元。 C-7 巴士从商业机场开往加里波第广场（那不勒斯市中心）的火车站。 蓝色商业巴士（ALIBUS）从卡波迪基诺机场开往中央车站和海港。 巴士票可在商业机场（烟草店）到达区购买。 基地内不允许乘坐出租车 这并不构成空中机动司令部或美国政府的认可。
应用语言学中机器学习的方法论审查
应用语言学（AL）中传统的线性回归遭受严格假设引起的缺点：线性和正常性等。需要更高级的方法来克服传统方法的缺点，并努力处理复杂的语言问题。但是，以前没有关于机器学习（ML）在AL中的应用，可解释的ML和相关实用软件的应用。本文通过回顾AL中的ML的代表性算法来解决这些差距。结果表明ML适用于AL，并享有前途的未来。进一步讨论可解释的ML在报告AL中报告结果的应用。最后，它以实用的编程语言，软件和平台的建议结束，以实施AL研究人员的ML，以促进AL和ML之间的跨学科研究。
先进空中机动的自主性和人工智能
• 需要精确计算行程燃油。燃油价格昂贵。 • 燃油流量与尾部相关，并且是多个参数的函数。 • 飞机性能模型计算燃油流量。 • 最可靠的是制造商模型 • （例如波音性能软件、空客性能工程师计划） • 最可用的是 BADA（根据许可条款），它基于 BPS 和 PEP。
空中机动和空中骑兵 - GICAT
六十年前，法国陆军组建了第一支直升机部队，为地面部队提供火力、情报和机动能力，以补充部署在地面的资源。这支部队能够在远距离迅速介入，并克服地面障碍。六十年来，法国 ALAT 的技术和战术能力得到了长足发展，现在能够在战区和法国领土上执行各种任务，包括白天和夜间，在涉及国家安全和民事援助的行动中：火力支援、情报、空中突击、后勤运输、指挥支持、反恐、直升机作战和人员空中撤离、医疗支持等。如今，如果没有战斗直升机能力，就不可能再派遣常规部队或特种部队参战。直升机的使用增加，加上部队必须采取行动的作战环境的快速变化，为使这一工具适应战场发展带来了新的技术、后勤和人力挑战。
空中机动和空中骑兵 - GICAT
六十年前，法国陆军组建了第一支直升机部队，为地面部队提供火力、情报和机动能力，以补充部署在地面的资源。这支部队能够在很远的距离内迅速介入，并克服地面上的障碍。六十年来，法国 ALAT 的技术和战术能力得到了长足发展，现在能够在战区和法国领土上执行各种任务，包括白天和夜间，在涉及国家安全和民事援助的行动中：火力支援、情报、空袭、后勤运输、指挥支援、反恐、直升机作战和人员空中撤离、医疗支援等。如今，如果没有战斗直升机能力，就不可能再派遣常规部队或特种部队参战。直升机的使用增加，加上部队必须采取行动的作战环境的快速变化，为使这一工具适应战场形势的发展带来了新的技术、后勤和人力挑战。
澳大利亚的先进空中机动和 eVTOL 飞机：
• eVTOL 飞机的潜在细分市场以及管理这些市场的机会 • 洞察未来基础设施、空域和土地需求以及如何融入澳大利亚现有的基础设施和运输系统 • 确定澳大利亚基础设施、法规和规划要求方面的差距 • 尽早了解满足澳大利亚条件的要求，以支持法规协调并允许澳大利亚为国际标准的制定做出贡献（而不是事后修改标准，这会减缓技术创新的发展和快速采用） • 澳大利亚研究和开发的方向，以及为不断发展的 eVTOL 技术的早期试验和测试建立潜在案例研究。
网络安全中机器学习的未来
您可以看到，在高级机器学习中是一种教授计算机系统如何根据从一个或多个外部来源获得的数据进行准确预测的方法。ML的区别特征在于软件开发人员没有指示该程序如何在面部识别过程中说出一个人脸与另一个人之间的区别的事实。相反，ML正在教机器如何预测答案。因此，ML机器能够响应它不熟悉的情况以及以前从未遇到过的情况。科学家通过用数据集中的多个示例为ML系统喂养这一目标，然后将一组规则和算法应用于这些数据集。，您可以以多种方式实现这一目标。
STEM 学习：先进空中机动性：橡皮筋直升机工程挑战赛学生指南
螺旋桨 无人驾驶飞行器（UAV）通常飞行高度低于 400 英尺，采用电力驱动，使用旋转螺旋桨提供升力和推力。螺旋桨尺寸因飞机大小而异。小型无人机只需要小型、相对较慢的螺旋桨，而大型空中出租车则需要更大、旋转速度更快的螺旋桨。一些大型飞机上的螺旋桨甚至能够旋转以提供像直升机叶片一样的升力或像飞机螺旋桨一样的推力。
法庭上的人工智能：刑事审判中机器证据的比较分析
* Sabine Gless 是瑞士巴塞尔大学法学院刑法和刑事诉讼法教授，担任刑法和刑事诉讼法教授。她的联系方式是 Sabine.Gless@unibas.ch。本文是她 2019 年春季参加纽约大学 Hauser 全球奖学金计划的成果。特别感谢纽约大学法学院所有教职员工的支持，以及瑞士国家研究基金会的持续支持和资助，特别是 NFP75 大数据资助。此外，作者还要感谢 Gra´inne de B ú rca、Sara Beale、Eric Hilgendorf、Suzanne Kim、Erin Murphy、Richard Myers、Catherine Sharkey、Kathrin Strandburg、Thomas Weigend、Sarah Wood 以及 2019 年 3 月 Emile Noe¨lle & Hauser 研讨会的参与者以及 2019 年 4 月杜克大学法学院数据、技术和刑法研讨会的参与者的评论。V C 2020，Sabine Gless。
茂密森林覆盖中机载激光扫描 (ALS) 数据的地表插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在一般精度方面具有相似的性能，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。