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陆军可选载人战车 (OMFV) 计划：国会背景和问题
可选载人。它必须能够在机组人员不在平台时进行遥控操作。5 容量。它最终应该在不超过两名机组人员的情况下运行，并且在装甲下有足够的空间来运载至少六名士兵。 可运输性。两辆 OMFV 应该可以由一架 C-17 运输，并在 15 分钟内做好战斗准备。 密集城市地形作战和机动性。平台应包括超高武器能力，并同时使用主炮和独立武器系统打击威胁。 防护。它必须具备在当代和未来战场上生存所需的防护。 增长。它应该拥有足够的尺寸、重量、架构、功率和用于汽车和电气用途的冷却，以满足所有平台需求并允许预先计划的产品改进。 杀伤力。它应该在白天/夜晚/全天候条件下，在移动和/或静止状态下，对移动和/或静止目标进行即时、精确和决定性致命的远程中口径、定向能和导弹射击。该平台应允许车载、卸下和无人系统目标移交。 嵌入式平台训练。它应该具有与综合训练环境具有互操作性的嵌入式训练系统。 可持续性。工业界应展示在发电和管理方面取得突破的创新，以获得更大的作战范围和燃油效率，提高静音监视、零件和部件可靠性，并显著减少维护负担。
陆军可选载人战车 (OMFV) 计划：国会背景和问题
可选载人。它必须能够在机组人员不在平台时进行遥控操作。5 容量。它最终应该在不超过两名机组人员的情况下运行，并且在装甲下有足够的空间来运载至少六名士兵。 可运输性。两辆 OMFV 应该可以由一架 C-17 运输，并在 15 分钟内做好战斗准备。 密集城市地形作战和机动性。平台应包括超高武器能力，并同时使用主炮和独立武器系统打击威胁。 防护。它必须具备在当代和未来战场上生存所需的防护。 增长。它应该拥有足够的尺寸、重量、架构、功率和用于汽车和电气用途的冷却，以满足所有平台需求并允许预先计划的产品改进。 杀伤力。它应该在白天/夜晚/全天候条件下，在移动和/或静止状态下，对移动和/或静止目标进行即时、精确和决定性致命的远程中口径、定向能和导弹射击。该平台应允许安装、卸载和无人系统目标交接。
可选需求 - 温室气体排放减少和隔离产品要求v.2.3
追溯期的发行..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 39 6.5 |项目周期.............................................................................................................................................. 39 6.6 | Project Design Change .........................................................................40 7| STAKEHOLDER CONSULTATION _______________________________________________40 8|保护原则和要求_________________________________________________________________________________________ CONTRIBUTIONS TO SDGS __________________________________________________40 10|过渡程序______________________________________________________________41
可选回复 - 2022 年访问团队报告 - City Tech
3.2. SC.5. 设计综合 3.2. SC.6. 建筑整合 5.6. 实物资源 我们想提供额外的证据来证明我们认为我们在哪些方面满足了被标记为“未满足”的条件。对于被标记为“未满足”的学生标准，我们认为我们满足了课程标准，但向访问团队展示的工作还不够。随附的材料将提供更多可能成功满足标准的学生课程作业。为了保持一致性，我们只提供由访问团队选定的学生和我们最初选定为“其他示例”的学生制作的额外支持材料。我们在学生作业的 .pdf 文件中评论了我们认为我们在哪些方面以及如何满足 SC.5 和 SC.6 的标准。对于被标记为“未满足”的课程框架，我们提供了叙述性回复以解决访问团队的担忧。
陆军可选载人战车 (OMFV) 计划：国会背景和问题
密集城市地形作战和机动性。平台应具备超高射炮能力，同时使用主炮和独立武器系统打击威胁。 防护。平台必须具备在当代和未来战场上生存所需的防护。 成长性。平台应具备足够的尺寸、重量、架构、功率和冷却系统（用于汽车和电气用途），以满足所有平台需求，并允许进行预先计划的产品改进。 杀伤力。平台应在白天/夜晚/全天候条件下，在移动和/或静止状态下，对移动和/或静止目标发射即时、精确且具有决定性杀伤力的中口径、定向能和导弹火力。平台应允许车载、下车和无人系统目标移交。 嵌入式平台训练。平台应具有与综合训练环境具有互操作性的嵌入式训练系统。 可持续性。工业界应展示在发电和管理方面取得突破的创新，以增加运行范围和燃料效率，提高静音值班、零部件可靠性，并显著减轻维持负担。
陆军可选载人战车 (OMFV) 计划：国会背景和问题
密集城市地形作战和机动性。平台应具备超高射炮能力，同时使用主炮和独立武器系统打击威胁。 防护。平台必须具备在当代和未来战场上生存所需的防护。 成长性。平台应具备足够的尺寸、重量、架构、功率和冷却系统（用于汽车和电气用途），以满足所有平台需求，并允许进行预先计划的产品改进。 杀伤力。平台应在白天/夜晚/全天候条件下，在移动和/或静止状态下，对移动和/或静止目标发射即时、精确且具有决定性杀伤力的中口径、定向能和导弹火力。平台应允许车载、下车和无人系统目标移交。 嵌入式平台训练。平台应具有与综合训练环境具有互操作性的嵌入式训练系统。 可持续性。工业界应展示在发电和管理方面取得突破的创新，以增加运行范围和燃料效率，提高静音值班、零部件可靠性，并显著减轻维持负担。
飞机装配中部件数字孪生的位移场感知方法
摘要：核心部件全场位移感知与数字孪生在航空制造等精密制造行业中发挥着至关重要的作用。本文提出一种在线多点位移监测与矩阵补全理论相结合的实时全场位移感知方法。首先，建立基于多点观测信息的全场位移感知概念模型。为获得核心部件的全场位移，将部件划分为丰富的离散点，包括观测点与未观测点，并在此基础上建立观测点与全场位移之间的对应关系。然后，提出全场位移感知模型的求解方法。基于矩阵补全原理和仿真大数据，采用最优化问题建立模型，并给出伪代码。最后，进行全场位移感知实验。重复实验表明，采用该方法计算的位移最大误差小于0.094 mm，中值误差小于0.054 mm，平均时间小于0.48 s，有利于满足大型飞机装配对精度和效率的高精度要求。
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式
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