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World File Search System射击任务
野战炮兵炮台 - 陆军出版局
第 7 章 射击命令 ................................................................................................................ 7-1 传输射击命令的方式 ................................................................................................ 7-1 射击命令的要素 ........................................................................................................ 7-1 射击命令的顺序 ........................................................................................................ 7-5 直接射击的射击命令 ................................................................................................ 7-6 特殊射击方法 ............................................................................................................. 7-6 检查射击 ...................................................................................................................... 7-7 停止装弹 ...................................................................................................................... 7-7 任务结束 ...................................................................................................................... 7-7 计划目标 ...................................................................................................................... 7-7 射击命令的重复和更正 ................................................................................................ 7-7 射击报告 ...................................................................................................................... 7-7 射击任务记录 ................................................................................................................ 7-8
NSIAD-92-44 陆军 M109 榴弹炮 - GAO
当前 Ml09 系统对火力支援需求的快速反应能力因当前耗时的要求而减慢，例如使用瞄准圈将榴弹炮定向到共同的射击方向；与射击指挥中心建立并保持有线通信以交换射击任务和榴弹炮状态信息；以及使用手动通信方法通过语音进行信息交换。所有这些操作都很慢，并且容易受到地形、能见度条件和榴弹炮必须运行的危险条件造成的错误和问题的影响。其中一些问题还降低了机组人员和系统的生存能力。为了用瞄准圈将榴弹炮定向或建立有线通信线路，机组人员必须离开榴弹炮，使他们面临核、生物和化学污染或小型武器射击造成的潜在危险。
太空系统中的质量和可靠性 - 概述
摘要：质量和可靠性保证在现代工程中的重要性确实随着太空活动的增长而被强调。，这只是倾向于将可靠性称为太空科学和技术的最大旋转。空间系统（既有发射车和航天器）的特征是无人看管的操作的特征，并具有高度的可靠性。而，关于可靠性和质量保证计划的广泛要求对于发射车和航天器都是相似的，而R＆QA每个学科的特定要求由于其独特的操作配置文件而异。与单次射击任务的发射车不同，航天器需要长时间运行（12-15年），而在敌对的太空环境下进行最少的干预。本文详细介绍了针对航天器项目成功实现子系统和系统的特定R＆QA规定 /要求。设计保证方法，可靠性分析，例如衍生分析，FMECA，FTA，最坏情况电路分析，潜行电路分析，可靠性分配/预测，测试和评估，非符合性控制，审查，审查等，除了常规的质量控制活动（如零件/材料过程/流程控制）外，除了传统的质量控制活动之外。关键字：质量，可靠性，航天器，发射车，太空环境，生命保证，环境测试，不合格1简介
神经和行为适应正面theta神经反馈训练：概念验证
以前的神经反馈研究表明，与训练相关的额叶theta提高和对真实反馈对照组的某些执行任务的提高和绩效提高。然而，典型的假对照组会收到错误或非义务反馈，因此很难知道观察到的组之间的差异是否与准确的偶然反馈或其他认知机制（动机，控制层，注意力参与，疲劳等）有关。为了解决这个问题，我们研究了两个额叶theta训练组之间的区别，每个训练组都接受了准确的偶然反馈，但具有不同的自上而下的目标：（1）增加和（2）替代/减少/减少。我们假设，与替代组相比，theTa的增加组将显示出更大的增加，而替代组在下调过程中会在下部和上调节块中表现出较低的额叶theta。我们还假设，替代组将在需要改变行为激活和抑制作用的GO-NOGO射击任务上表现出更大的性能提高，因为替代组将接受更大的任务特异性培训，这表明接受准确的偶然反馈可能是额外的theta theta neurofeedback背后培训的更为出色的学习机制。将三十名年轻的健康志愿者随机分配为增加或替代群体。训练包括一个方向课程，五次神经反馈训练课程（六个六个s街区的FCZ Theta调制试验（4-7 Hz），分别为10-s休息间隔），六次GO-NOGO测试课程（在低和高高的压力点数中的90个试验中的4个街区）。多级建模显示，替代组的额叶theta在训练课程中增加了。此外，GO-Nogo任务绩效在增加组中以更大的速度提高（准确性和反应时间，但不是佣金错误）。总的来说，这些结果拒绝了我们的假设，并表明额叶theta和performence结果的变化未通过准确的
机器人的交互式视觉任务学习
我们为机器人提供了一个可证明的框架，可以通过与人类用户的原位语言互动来学习新颖的视觉概念和视觉任务。compoter视觉中的先前方法已经使用了大型的预训练的视觉模式来推断新的对象为零，或者添加了新颖的概念及其属性和表示形式。我们扩展了专注于学习视觉概念层次结构的方法，并将这一能力进一步发展，以展示对机器人的新任务解决以及博学的视觉概念。为了使视觉识别学习者能够单发解决机器人技术任务，我们开发了两种不同的技术。首先，我们提出了一种新颖的方法，即Hi-viscont（任务的层次视觉概念学习者），该方法在概念层次结构中向其父节点增强了新颖概念的信息，该信息正在教授。此信息传播允许层次结构中的所有概念都可以更新，因为在不断学习的环境中教授新颖概念。其次，我们将视觉任务表示为带有语言注释的场景图。场景图允许我们创建一个现场的零射击任务零射击的新颖置换。结合了两种技术，我们在一个真实机器人上提出了一个示例，该机器人从与人类用户的原位互动中以一击学习视觉任务和概念，并概括地执行以零射击相同类型的新型视觉任务。我们将与机器人和其他必需的硬件亲自展示我们的工作相互作用的学习管道。如主会议pa的研究所示，我们的系统在正确地解决整个任务的概括方面达到了50％的成功率，基线的表现为17％，而没有任何能力将新颖的任务和概念推广到新任务。
![arxiv：2411.18623v1 [cs.cv] 2024年11月27日](/simg/f\ffb70dc031055f868005f7e395f79b8254f9bcda.webp)
arxiv：2411.18623v1 [cs.cv] 2024年11月27日
基于视觉的操纵政策的基本目标是了解场景并预测相应的3D姿势。一些现有的方法利用2D图像作为输入来直接预测3D末代效果通过增强学习[1、12、21、30、50、83]或模仿学习[6、13、13、18、39、43、43、46、94、98]。尽管这些方法可以有效地处理一系列操纵任务，但它们不完全了解物理世界中的空间关系和3D结构[16，19，67，69，95]。在机器人操作中，3D几何信息对于应对复杂任务至关重要，因为机器人必须感知3D环境，有关几何关系的原因以及具有复杂的空间配置。最近的研究越来越集中于机器人操作任务中3D特征表示的明确提取，可以将其分为两组。一方面，某些方法直接编码点云数据[8、32、49、69、73、86、93]，要么训练从头开始训练3D策略模型，要么是对预处理的点云启动器（即PointNetNet ++ [58]和PointNext [59]）。然而，大规模机器人3D数据和基础模型的有限可用性限制了其概括性的capabilies。此外，处理3D或体素特征会在现实世界应用中造成大量的计算成本，阻碍可伸缩性和实用性。”为了解决这个问题，我们提出了Lift3D框架，该工作提升了基于变压器的2D基础模型（例如Dinov2 [56]或Clip [61]）以构建Ro-Bust 3D操纵策略逐步。另一方面，某些方法涉及转换方式，例如将预验证的2D特征提升为3D空间[22，36，67，78]，或将3D点云投影到多视图图像中，以输入2D预审计的模型[23，24，76，89]。尽管在几个下游的射击任务上表现出了有希望的表现，但这些模态转换不可避免地会导致空间信息的丧失，阻碍了机器人的痛苦，以了解3D空间关系。基于上述3D政策的挑战，我们提出了一个问题：“我们可以开发一个3D策略模型，该模型集成了大规模预审计的知识，同时结合了完整的3D空间数据输入？Lift3D的主要见解首先是增强隐式3D机器人代表，然后明确编码点云数据以进行策略模仿学习。对于隐式3D机器人表示，我们设计了一种任务意识的蒙版自动编码器（MAE），该自动编码器（MAE）以自我监督的方式处理2D图像并重建3D地理信息，如图1 A所示）。具体来说，我们利用机器人操作[25，55]的大规模未标记数据集，并利用多模型模型（即剪辑）来根据任务文本描述提取图像注意图。然后将这些注意图回到2D输入中，以引导MAE