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World File Search System合成训练
合成训练环境
设备将被整合到下一代的光学和武器中，允许士兵训练，重新启动和使用相同的设备进行战斗。护目镜传感器将采用IVA，并带有抬头显示屏，利用增强现实来识别潜在目标，找到范围并启用合成训练。ivas可以链接到无人机，并远程查看各种射击者的武器景点，包括热和夜视摄像机，可实现低风险，快速目标。传感器跟踪心脏和呼吸率，也可以检测脑震荡。32培训会感到真实，引用恐惧和fa tigue。33它还将追踪友好的力量，减少友好的火力。原型的用途是用途广泛，就像检查温度以对抗Covid-19的扩散。34 Ste兼容的光学功能还将增强智能，侦察和监视（ISR），收集数据和映射地形。签名计划包括：下一代小队武器，夜视镜和自适应士兵建筑。
MS GRA用于合成训练.pdf
此GRA的总体视野是为了准确表示操作和战术相关的训练环境，提供在用户安全级别的敏捷，弹性和透明数据的相互作用和影响，同时在创建，策划和在训练环境中共享该数据时，以精确的培训在培训环境中加速训练环境，以精确的培训，速度和规模。在支持航空单位的DOD-IG审核中指出的那样，“当前可用的实时范围不足以使航空单位在战斗中进行培训，因此需要与联合和联盟合作伙伴建立的合成培训环境。” [DOD-IG-2019-081，2019]图3中确定的功能代表了最终国家合成训练环境实施，并适用于联合/联盟合作伙伴的任何变化。此愿景的目标和能力在随后的部分中描述。
使用合成训练数据的低复杂度雷达手势识别
摘要：无线电探测和测距（雷达）技术的发展使得手势识别成为可能。在基于热图的手势识别中，特征图像尺寸很大，需要复杂的神经网络来提取信息。机器学习方法通常需要大量数据，而用雷达收集手势非常耗时耗能。因此，提出了一种基于调频连续波（FMCW）雷达和合成手势特征生成器的低计算复杂度手势识别算法。在低计算复杂度算法中，对雷达原始数据实施二维快速傅里叶变换以生成距离-多普勒矩阵。之后，应用背景建模来分离动态物体和静态背景。然后选择距离-多普勒矩阵中幅度最高的箱来定位目标并获得其距离和速度。可以利用天线维度上此位置的箱来使用傅里叶波束控制计算目标的角度。在合成生成器中，使用Blender软件生成不同的手势和轨迹，然后直接从轨迹中提取目标的距离、速度和角度。实验结果表明，当以合成数据作为训练集，以真实数据作为测试集时，模型在测试集上的平均识别准确率可达89.13%。这表明合成数据的生成在预训练阶段可以做出有意义的贡献。
英国皇家空军在合成训练设备的开发和应用中发挥的主导作用
摘要：英国皇家空军长期以来一直被认为是合成训练设备 (STE) 用于机组人员训练的主要支持者之一。与美国、澳大利亚、德国和法国等其他成熟的 STE 用户国家一样，现代英国皇家空军在模拟和复杂的训练设备上投入了大量资金，以实现许多训练目标。这些目标包括更好地为机组人员在空中停留的时间做准备、提高安全性、节省资金、进行任务演练，以及最近减少服务的碳足迹。在早期采用 STE 时还发现，与纯飞行训练相比，STE 提供了一种可重复和可扩展的培训媒介，可以实现更有效的“培训转移”。STE 的大部分专业知识是在第二次世界大战前夕和二战期间获得的，轰炸机司令部处于创新前沿。
增强具有生成深度学习的定量光声断层扫描的合成训练数据
用作变量ANSATZE的参数化量子电路正在成为有前途的工具，可以解决从量子化学到组合优化的复杂问题。这些变异的量子电路可能会遭受贫瘠的高原诅咒的困扰，其特征是具有系统尺寸的成本功能梯度的指数消失，这使得对实用应用不可行。由于无法有效地模拟通用量子电路，因此确定其训练性是一个重要的问题。在这里，我们找到了一种有效的方法来计算成本函数的梯度及其对各种变异量子电路的差异。我们的计划依赖于我们的证明，证明了从随机初始化电路到一组克利福德电路的精确映射，这些电路可以通过著名的Gottesmann-Knill定理在经典计算机上有效模拟。此方法是可扩展的，可用于证明各种量子电路的训练性，并探索可以克服贫瘠高原问题的设计策略。作为说明性示例，我们显示了最多100吨的结果。
使用半合成训练实现快速深度神经对应，用于追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元
摘要 我们提出了一种基于 Transformer 网络架构的自动化方法来追踪和识别秀丽隐杆线虫中的神经元，称为“快速深度神经对应”或 fDNC。该模型在经验得出的半合成数据上训练一次，然后预测保留的真实动物之间的神经对应关系。相同的预训练模型既可以跨时间追踪神经元，也可以识别不同个体之间的对应神经元。性能是针对手工注释的数据集进行评估的，包括 NeuroPAL（Yemini 等人，2021 年）。仅使用位置信息，该方法在追踪个体内神经元方面的准确率达到 79.1%，在识别个体间神经元方面的准确率达到 64.1%。当将该模型应用于另一个研究组发布的数据集时（Chaudhary 等人，2021 年），识别个体间神经元的准确率甚至更高（78.2%）。当使用 NeuroPAL 中的颜色信息时，我们的数据集上的准确率达到 74.7%。与之前的方法不同，fDNC 不需要将动物拉直或变换到标准坐标系中。该方法速度很快，可在 10 毫秒内预测对应关系，适合未来的实时应用。
Jet Zero 行业宪章 - GOV.UK
• 贡献资源、专业知识和创新以支持 JZC 计划，包括持续为英国 SAF 开发和商业化做出贡献、在军用飞机上增加 SAF 的使用数量、支持 CAA 和 NATS 提高空域的燃油效率、与英国 ZEF 和合成训练活动合作并为其提供支持，以及分享皇家空军和国防部在减少英国航空业对环境影响方面的研究与开发成果和成果。
Jet Zero 行业宪章 - GOV.UK
• 贡献资源、专业知识和创新以支持 JZC 计划，包括持续为英国 SAF 开发和商业化做出贡献、在军用飞机上增加 SAF 的使用数量、支持 CAA 和 NATS 提高空域的燃油效率、与英国 ZEF 和合成训练活动合作并为其提供支持，以及分享皇家空军和国防部在减少英国航空业对环境影响方面的研究与开发成果和成果。
RFP：参考：发布日期：以下问题是……
问题 回答 1.如果您进入创建合成环境的后续阶段，您是否已考虑好工作执行的地点？ 问题背景：意识到您可以从世界任何地方访问环境，我试图确定佐治亚州奥古斯塔的佐治亚网络中心网络靶场是否可以成为可行的支持设施，或者您是否有其他地点。该地点的优势在于它靠近美国陆军网络司令部和其他机构，使其成为未来合作活动的绝佳场所。GCC 网络靶场还经常以 AWS 或其他云环境成本的一小部分构建合成训练环境。