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chip2sys - SAL程序
•选项可以根据frand条款获得（i）由项目产生的SAL前景IP的所有权•访问权利与计划上的主题相关，并由FRAND条件上的战略研究及不同的选项•不同的选择•不同的选项•在项目结果/适应性的各个项目中，•各自的适应性范围•依赖于各个项目的可能性，依赖于党的适应性，依次依赖于党的适应性。根据FRAND条件进行一次性付款的项目，前景IP在定义的关注区域中。•交叉许可模型的各种可能性•将合作伙伴附属实体包括在项目合同中的机会
IBOLC 的 Platoon LFX
在给学生的作战命令中，敌情直截了当，非常逼真。敌方小队（加上）利用加固掩体守住战壕，并且已经驻扎了至少七天。战壕的南部和东部有一个指定关注区（NAI），其中有一个疑似监听站/观察站（LP/OP）。当美军开始建立时，敌方目标将出现在 SBF 2 的西部。敌人被认为具有 FM 通信能力，战壕在敌人迫击炮和火炮的射程之内。战壕由三股蛇腹形铁丝网保护，学生用机械方法突破。敌人（上一级）在目标附近，增援部队将在 10 分钟内到达目标。敌方增援的触发条件是美国军队在突破点集结。
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。