简介 每位飞行员都有一个工具箱,里面装着多年来收集和掌握的各种工具。除其他外,该工具箱可能包含紧急程序、操作限制、法规或说明,以及各种经验教训。掌握基本的空气动力学原理是专业飞行员的重要工具,尤其是在军事航空中旋翼飞行的严酷条件下。了解空气动力学的基本原理可以挽救您的生命。一次又一次,事故报告将事故的起因归咎于对空气动力学原理缺乏了解或应用不当。在飞行训练中接触这些原理及其应用只是掌握基本概念的第一步。每个职业都需要继续教育。铁磨铁,我们相互学习。飞行员有责任不断磨练自己的技能,以保持可能影响任务完成或机组人员生存的优势。定期复习系统和空气动力学课程材料将提供最大的保留和即时回忆。每次飞行员重读课文时,他们都会收集一些新的事实或关系,以提高他们的整体理解,甚至在踏上新飞机之前。对航空安全官课程飞行员的调查显示,调查事故所需的空气动力学原理很少从飞行训练中保留下来。每位航空安全官 (ASO) 都会在课程中完成 20 小时的旋翼空气动力学讲座。从这门课程中可以清楚地看出,每个人不仅有能力,而且有很强的积极性,使基本的空气动力学原理成为他们工具箱中不可或缺的一部分。他们的目标不是培养事故调查技能,而是培养他们可以共享的事故避免技能。因此,本书的目标是以简单易懂的方式介绍直升机空气动力学原理,以便最新的海军飞行员学生和最老的教练飞行员都可以使用简明准确的参考。然而,最好的工具只对那些开发和保持一定专业水平以使其使用成为第二天性的工匠有用。范围 这本参考书提供了对直升机传统和历史、直升机基本原理和空气动力学原理的广泛理解。它旨在成为机队飞行员可以用作单一来源文档的参考书,而不仅仅是飞行学校的参考书。它包含大量信息以及大量参考资料。这本参考书是由训练空军联队五号飞行教官和学术教官共同努力制作的。这项工作正在进行中,将定期更新。请将参考列表、参考资料的解释或所呈现的信息中的任何错误报告给训练空军联队五号学术培训部门。
计算机是否具有人工智能?艾伦·图灵提出了一个测试来回答这个问题。满足图灵对人工智能定义的计算机应该能够做人类应该做的事情,例如写文章、识别名人照片、进行对话、创作音乐、解决推理测试等。要通过图灵测试,人工智能应该具备自然语言处理、知识表示、推理和机器学习等能力。自然语言处理 (NLP) 领域涉及理解计算机如何理解和复制英语等人类语言。不同的 NLP 模型执行各种任务,例如情绪分析,即句子的语调、机器翻译(如 Google Translator)和语音识别(如 Alexa、Siri)。生成式预训练 Transformer 或 GPT 是一种自然语言处理模型。一种名为 GPT-3 的人工智能,经过数百万篇在线文章和帖子的训练,可以根据提示生成类似人类的文本段落。人工智能是一项强大的技术,正在迅速发展。人工智能能够执行许多任务。人工智能可以在语言之间进行翻译。它可以击败最优秀的国际象棋选手。它可以识别图像和视频中的物体。它已进入股票交易、自动驾驶汽车和许多此类应用领域。神经网络和机器学习可以创造性地生成文本、音乐作品,甚至可以以著名画家的风格绘画。人工智能的一些主要应用领域包括:气候科学、金融、网络安全和自然语言处理。人工智能的最终目标是制造像人类一样思考的机器。这个想法被称为通用人工智能。与当前致力于解决特定任务的人工智能系统不同,具有通用人工智能的机器将能够学习和执行多项任务。随着人工智能的进步和发展,有关人工智能伦理的问题变得更加突出。
随着全球车辆电气化的,电池周围的兴趣和需求正在大大增加。尽管如此,在这个快速增长的市场中,仍然存在许多对电池技术的误解。最常见的知识是基于汽车行业,因此,对电动巴士进行了许多错误的假设。为了更好地了解电池及其工作原理,我们将解释有关电池技术的更多深入信息。首先,将讨论适合汽车行业的不同类型的电池,此后将进一步解释其中一种类型的锂电池。随着有关锂离子电池的知识,可以进一步解释LFP和NMC背后的技术。讨论了这些主题后,您将拥有对电池电池的基本知识。接下来,我们将介绍如何将这些单元转换为模块以及从模块到包装。
补助计划 - 各州提供各种补助计划,以鼓励可再生能源的使用和发展以及能源效率。联邦可再生能源税收抵免 - 对于 2022-2032 年期间安装的系统,纳税人可以申请 30% 的合格支出抵免,该系统服务于纳税人拥有并用作住宅的美国境内住宅单元。对于 2020-2021 年期间安装的光伏系统,可以申请 26% 的抵免。太阳能可再生能源抵免 (RECS) - 由太阳能产生的能源形成的可交易商品。每生产一兆瓦时 (MWh) 的清洁可再生电力,就会产生一个 REC。1 MWh = 1,000 kWh。物业评估清洁能源 (PACE) 融资 - 允许业主借钱来支付可再生能源和/或能源效率改进。内部收益率 - 投资资本的年化有效复合收益率。
基础)。致谢保罗·科诺诺夫(Paul Kononoff),内布拉斯加州林肯大学,乳制品营养/乳制品推广专家詹妮弗·本特利(Jennifer Bentley)爱荷华州立大学的乳业扩展教育家Hugo Ramirez Ramirez,助理教授营养和该项目的乳制品营养和管理资金由North Central Pisk Management教育中心,USDA国家食品和农业研究所根据2015-49200-24226提供。爱荷华州立大学的扩展和外展计划无需考虑种族,颜色,年龄,宗教,国籍,性取向,性别认同,遗传信息,性别,性别,婚姻状况,残疾或作为美国退伍军人的地位。询问可以直接到达3350 Beardshear Hall,爱荷华州50011,(515)294-7612的3350 Beardshear Hall办公室。lun不会根据种族,种族,肤色,国籍,性别(包括怀孕),宗教,年龄,残疾,性取向,性别认同,遗传信息,资深身份,婚姻状况,婚姻状况和/或政治隶属关系来歧视其计划,活动和就业。lun符合所有禁止歧视的地方,州和联邦法律,包括第IX标题,该法律禁止基于性别的歧视。有关更多信息,请访问go.unl.edu/nondiscistination。
有时我们很容易忘记,我们每天使用的计算机在后台运行着复杂的计算和数学方程。传统计算机可以处理我们想要解决的许多问题的复杂计算,并在硬件和软件方面不断改进。在某个时候,芯片尺寸和功耗的限制会限制传统计算技术可以解决的问题的复杂性。专家预测,这可能会在未来 10-20 年内发生(Naughton,2020 年)。一些行业需要利用这些计算的多种排列,这需要大量的计算能力,而传统计算机可能需要数年才能解决,甚至永远无法解决。由于量子计算机的工作原理与传统计算机不同,它们有可能解决一系列非常复杂的问题。虽然量子计算曾被认为是一种遥远未来的技术,但最近的进展使量子计算技术更容易获得,使我们更接近利用这项技术改变我们所知的计算。这项新的、影响深远的技术提出了一些问题。什么是量子计算?它真的那么近吗?我们现在需要开始准备吗?本文旨在通过回答常见问题 (FAQ)、消除与量子计算相关的常见误解、强调关键里程碑和重点领域以及总结关键的联邦举措和指导,让读者对量子计算有一个基础性的了解。什么是量子计算?